Resumen

La segmentación automatizada de los núcleos celulares es el paso más crucial hacia la implantación de un sistema de diagnóstico asistido por ordenador de las células cancerosas. Los estudios sobre el análisis automatizado de imágenes citológicas de derrame pleural son escasos debido a la falta de métodos fiables de segmentación de núcleos celulares. Por ello, este trabajo presenta un estudio comparativo de doce métodos de segmentación de núcleos para imágenes de derrame pleural citológicas. Cada método consta de tres pasos principales: preprocesamiento, segmentación y posprocesamiento. Las etapas de preprocesamiento y segmentación ayudan a mejorar la calidad de la imagen y a extraer las regiones de núcleos del resto de la imagen, respectivamente. La etapa de postprocesamiento ayuda a refinar los núcleos segmentados y a eliminar los falsos hallazgos. Los métodos de segmentación se evalúan cuantitativamente para 35 imágenes citológicas de derrame pleural calculando cinco métricas de rendimiento. Los resultados de la evaluación muestran que los rendimientos de segmentación de los métodos Otsu, k-means, mean shift, Chan-Vese y graph cut son del 94, 94, 95, 94 y 93%, respectivamente, con altas tasas de detección de núcleos anormales. Los tiempos computacionales medios por imagen son de 1,08, 36,62, 50,18, 330 y 44,03 segundos, respectivamente. Los resultados de este estudio serán útiles para estudios actuales y posibles estudios futuros sobre imágenes citológicas de derrame pleural.

• Materias:Señales orofaciales Clasificación del cáncer Terapia de exposición Resonancias magnéticas Medicina de precisión
• Subjects:Orofacial signals Cancer classification Exposure therapy Magnetic resonance imaging Precision medicine
• Palabras claves:imágenes de derrame pleural, imágenes de citología, derrame pleural, Segmentación automatizada de núcleos celulares, altas tasas de detección de núcleos anormales, métodos fiables de segmentación de núcleos celulares, tiempos computacionales medios, métodos de corte gráfico, métodos de segmentación de núcleos, posibles estudios futuros
• Keywords:pleural effusion images, cytology images, pleural effusion, Automated cell nuclei segmentation, high abnormal nuclei detection rates, reliable cell nuclei segmentation methods, average computational times, graph cut methods, nuclei segmentation methods, potential future studies