Procesamiento de Im´agenes Biom´edicas Para la
Detecci´on Oportuna de C´ancer Cervicouterino
Alex Garcia Quinchia. - Juan J. Jaramillo G.
Abstract— Este trabajo describe un sistema de procesamiento de im´agenes digitales para detec-tar lesiones precursoras de c´ancer cervicouterino CaCu. El proceso se realiza identificando las c´elulas an´omalas en im´agenes citol´ogicas; puesto que estas c´elulas se diferencian de las normales por la forma, el tama˜no y el color de sus n´ucleos, se ha dise˜nado un algoritmo en el que se analiza tanto del color como el tama˜no de los mismos.
El algoritmo desarrollado consta de 3 etapas que son: segmentaci´on, filtrado y detecci´on. La seg-mentaci´on se basa en representar el color con el modelo HSI (Tono, Saturaci´on e Intensidad) seguido de una umbralizaci´on, para los n´ucleos de inter´es. En el filtrado se realiza una combinaci´on de filtros mor-fol´ogicos con elementos estructurantes de forma cir-cular, con el fin de eliminar objetos indeseables. Por ´ultimo se hace la detecci´on de las c´elulas anor-males determinando el ´area de cada n´ucleo y de-pendiendo de cuantos exceden cierto l´ımite.
Keywords— C´ancer Cerviouterino, Procesamiento Digital de Imagenes, Citolog´ıa, Papanicolaou, Atipia Celular, Anaplasia.
I. Introducci´on
E
N el c´ancer la prevenci´on y un diagn´ostico opor-tuno, son elementos cl´ınicos de valiosa importan-cia, para reducir la tasa de mortalidad; el c´ancer cer-vicouterino (CaCu) o mas conocido como c´ancer de cuello uterino es uno de los mejores ejemplos, de-bido a que la mayor´ıa de tumores en esta regi´on anat´omica, est´an precedidos de lesiones precancerosas que a menudo pueden durar hasta 20 a˜nos, antes de que la lesi´on avance hasta una fase infiltrante [1].Existen varios m´etodos de diagn´ostico, como son: la citolog´ıa exfoliativa, la colposcop´ıa, la histopa-tolog´ıa y las pruebas moleculares para detectar ADN del virus del papiloma humano (VPH) que es el cau-sante de las lesiones precancerosas. De los anteriores la prueba m´as utilizada es la citolog´ıa con tinci´on de Papanicolaou, que consiste en tener acceso a las c´elulas del cervix mediante una esp´atula o cepillo cervical, posterior a esto se depositan en una placa y se ti˜nen; a trav´es del microscopio se realiza un an´alisis morfol´ogico de las c´elulas teniendo en cuenta
algunos criterios como: tama˜no del n´ucleo, relaci´on n´ucleo:citoplasma, color del n´ucleo, n´umero de nucleo-los e irregularidades del citoplasma.
Existen dos pasos fundamentales en la realizaci´on de una citolog´ıa, que son: toma de las muestras e in-terpretaci´on de las placas. Dentro de los problemas m´as comunes se encuentra una mala interpretaci´on, que se presenta debido a los errores en la lectura de las placas [2], por lo cual, se han desarrollado progra-mas como el PAPNET y el AutoPap que a trav´es del procesamiento digital de im´agenes logran identificar c´elulas con caracter´ısticas anormales. Las placas que dan positivas para estas alteraciones, son revisadas por un citotecn´ologo o por un pat´ologo para definir el diagn´ostico. De esta forma, disminuyen las varia-ciones de interpretaci´on que dependen de la subjetivi-dad de la persona encargada de realizar la lectura.
Para utilizar los sistemas antes mencionados (PAP-NET y AutoPap) se requiere adem´as del software, un equipo costoso; por lo que son de dif´ıcil acceso en los pa´ıses en v´ıa de desarrollo, que son los que presentan los ´ındices m´as altos de mortalidad por CaCu [2].
El presente art´ıculo pretende realizar un aporte a la disminuci´on de los errores en la lectura de las pla-cas de una citolog´ıa, al incorporar en este porceso un tratamiento digital de imagenes; en el cual, basan-dose en el tama˜no y la cromaticidad del n´ucleo de las c´elulas, se determina cu´ales presentan caracter´ısticas de atipia celular, lo que indica que posiblemente se est´e frente a una lesi´on precancerosa.
II. Desarrollo del C´ancer de Cuello Uterino CaCu
En cualquier c´ancer, se presentan alteraciones en la arquitectura celular, como: variaciones en el tama˜no y forma, tanto de las c´elulas como de sus n´ucleos, esto se denomina pleomorfismo. As´ı pueden encontrarse c´elulas muy grandes junto a otras muy peque˜nas. El n´ucleo contiene abundante ADN y se muestra muy oscuro, es decir, hipercrom´atico, su forma es bastante variable y su tama˜no es mucho mayor, mostrando una relaci´on n´ucleo:citoplasma que puede ser incluso de 1:1, cuando lo normal es que sea 1:4 a 1:6.
Hace alg´un tiempo, los estudios epidemiol´ogicos in-tegraron al VPH a la patogenia del CaCu. Al ser el VPH un agente de transmisi´on sexual, hace que den-tro de los factores de riesgo del CaCu se encuentren:
• Edad temprana del primer coito • Las parejas sexuales numerosas
• Una pareja masculina con muchas parejas sexuales
previas.
otros factores menos conocidos son: los anticoncep-tivos orales, el tabaquismo, el n´umero de partos habidos, los antecedentes familiares, las infecciones genitales asociadas y la falta de circunscisi´on de la pareja sexual masculina.
Pese al gran estudio del que ha sido parte el CaCu, cada a˜no se diagnostican en el mundo unos 500.000 ca-sos nuevos, la mayor´ıa de los cuales se dan en los pa´ıses en v´ıa de desarrollo. Las tasas m´as altas de incidencia se han registrado en el norte de Brasil y en Colombia (70 nuevos casos por cada 100.000 mujeres). La in-cidencia baja de manera sorprendente en pa´ıses con programas ampl´ıos de detecci´on temprana. Precisa-mente, ´esta es la mejor constataci´on de la efectividad de la citolog´ıa exfoliativa descrita por Papanicolau, t´ecnica tradicionalmente utilizada en estos programas [1] [4].
A. Neoplasia Intraepitelial del Cuello Uterino
Una lesi´on precancerosa generalmente precede al c´ancer de cuello uterino; estas lesiones pueden estar desprendiendo c´elulas anormales, que se logran detec-tar con el frotis de Papanicolaou (citolog´ıa), de all´ı su importancia.
Las lesiones precancerosas se asocian al VPH, y en-tre ´estos a los tipos de alto riesgo. Las lesiones no siempre evolucionan hacia la formaci´on de un c´ancer y pueden sufrir una regresi´on de manera espont´anea, aunque la probabilidad de que evolucionen aumenta con la gravedad de la lesi´on.
III. Algoritmo Para la Detecci´on de Lesiones Precursoras de CaCu El sistema que se propone para realizar el proce-samiento digital de la imagen, se muestra en la figura 1. Como puede notarse, el esquema consta de 3 eta-pas que son: segmentaci´on, filtrado y detecci´on; cada una de ellas se explicar´a a continuaci´on.
Fig. 1. Sistema Propuesto
A. Segmentaci´on
Despu´es de haber capturado la fotograf´ıa de una citolog´ıa mediante la c´amara del microscopio, se ob-tiene una imagen como la que se muestra en la figura 2.
Fig. 2. Imagen de una Citolog´ıa
En la figura 2, se observan c´elulas del cervix; las partes m´as claras corresponden a los citoplasmas, mientras que los segmentos te˜nidos de manera m´as os-cura representan los n´ucleos. En c´elulas normales la porci´on ocupada por el n´ucleo dentro de la c´elula debe ser menor a la ocupada por el citoplasma, como se mencion´o anteriormente. En la imagen encontramos la presencia de algunas c´elulas at´ıpicas, en particular en la regi´on central y en la parte inferior derecha de la fotograf´ıa; se evidencian n´ucleos grandes e hiper-crom´aticos.
En esta primera etapa del sistema propuesto, se pre-tende aislar los n´ucleos de cada una de las c´elulas. Para llevarlo a cabo se elige representar el color con el modelo HSI [5]. Despu´es de obtener las tres com-ponentes (tono, saturaci´on e intensidad), en el mapa de tono se establece el intervalo para los colores de los n´ucleos; que en este caso se encuentra entre 240o
y 290o.
En pruebas realizadas durante la implementaci´on, se observ´o que la saturaci´on no mostraba gran influen-cia en la extracci´on de los n´ucleos; por tal raz´on no se hizo uso de la misma.
Habiendo localizado los n´ucleos de las c´elulas me-diante la umbralizaci´on del tono y relacionando esta informaci´on con el mapa de intensidad se obtiene la imagen de la figura 3.
Fig. 3. Segmentaci´on de los N´ucleos B. Filtrado
Para mejorar los resultados obtenidos mediante la umbralizaci´on manual del mapa de tono, se aplica una etapa de filtrado, donde, la imagen es procesada en escala de grises y de forma binaria. El procedimiento consiste en emplear dos filtros, uno de m´ınimos y otro de m´aximos, para realzar los n´ucleos de la imagen acrom´atica. Posteriormente se realiza un filtrado por mediana para suavizarla, reducir la granulocidad y preservar la agudeza en los bordes de los n´ucleos [5]. Para obtener la imagen binaria se realizaron pruebas con un umbral fijo seleccionado de manera emp´ırica. La imagen procesada se presenta en la figura 4.
Fig. 4. Imagen Binaria
Para eliminar aquellas part´ıculas que por su tama˜no pueden no ser c´elulas, o ser atipias nucleares como coilocitos (c´elulas infectadas por el VPH; que general-mente guardan relaci´on con tumores benignos [1]), se emplea un filtro de apertura por ´area [6]. Esta ope-raci´on elimina los objetos que poseen un ´area menor
a un determinado umbral. Una operaci´on de cierre [6], [5], elimina los posibles huecos o agujeros de las c´elulas. Los resultados del filtrado morfol´ogico se ob-servan en la figura 5.
Fig. 5. Filtrado Morfol´ogico
C. Detecci´on
Una vez obtenida la imagen binaria con los n´ucleos de inter´es, y descartando las c´elulas presentes en los bordes de la imagen, puesto que pueden no estar com-pletas; se implementa una funci´on para determinar el ´area de cada una de las regiones blancas (figura 5). El proceso est´a basado en encontrar un p´ıxel de color blanco y a partir de ´este se analiza la conectividad con sus 4-vecinos [5]; si se cumple el criterio de ser iguales, es decir, tener el mismo valor (blanco), se establece una conectividad entre ´estos; es as´ı, como se tiene el tama˜no de los n´ucleos. Adem´as, tambi´en son etiquetados, cada uno obtiene un valor de refe-rencia. Finalmente, se fija un umbral en el cual de-pendiendo del ´area del n´ucleo se decide si ´este tiene un tama˜no mayor de lo normal, es decir, donde la relaci´on n´ucleo:citoplasma est´a alterada; dado el caso, esto puede representar una posible lesi´on precursora de CaCu. Los n´ucleos con anomal´ıas son remarcados mediante la detecci´on de bordes de Prewitt [5]. En la figura 6 se aprecia la superposici´on de la imagen de bordes y la original.
IV. Resutltados
Los placas analizadas proceden de la facultad de ciencias de la salud de la Universidad del Quind´ıo, donde, se tomaron aleatoriamente 30 muestras con tinci´on de Papanicolaou que es la mas recomendada para la citolog´ıa exfoliativa, de presentar otra colo-raci´on, es necesario variar algunos par´ametros en el
Fig. 6. Detecci´on
algoritmo.
Las muestas fueron observadas en un microscopio con c´amara integrada Nikon E995. Los resultados so-bre el experimento, que han servido como elemento conductor de la mejora del algoritmo, quedan refleja-dos en la tabla I.
El desarrollo de este algoritmo se ha llevado a cabo con “Image Processing Toolbox” de MATLAB.
V. Conclusiones
El sistema no pretende en ning´un momento reem-plazar la capacidad de interpretaci´on del personal es-pecializado, pero, es una buena herramienta de apoyo para la lectura de citolog´ıas.
El sistema no establece diagn´ostico alguno, puesto que la citolog´ıa no es un m´etodo diagn´ostico defini-tivo, y simplemente establece qu´e pacientes requieren de procedimientos adicionales.
El sistema hace la identificaci´on teniendo solo en cuenta el tama˜no y color de los n´ucleos, pero se igno-ran otras caracter´ısticas de atipia celular, dentro de las cuales se encuentra la relaci´on n´ucleo:citoplasma, que es un par´ametro importante para un pat´ologo cuando se enfrenta a una citolog´ıa.
En esta aplicaci´on se ha presentado un algoritmo para el an´alisis de im´agenes biom´edicas, en particu-lar, el estudio se centra en la morfolog´ıa de las c´elulas de cervix, sin embargo, este m´etodo puede ser adap-tado en otros ex´amenes m´edicos.
El sistema implementado al igual que los menciona-dos en el art´ıculo tienen como limitante la incapacidad
Muestra #C´elulas #C´elulas #C´elulas Anormales Detectadas 1 3 2 12 2 0 0 20 3 4 3 15 4 5 5 23 5 3 3 26 6 2 4 25 7 1 2 14 8 0 0 16 9 4 6 15 10 3 3 8 11 4 4 15 12 0 0 24 13 2 2 15 14 2 2 24 15 4 5 10 16 0 0 14 17 4 4 14 18 7 6 11 19 2 2 32 20 0 0 14 21 6 7 19 22 0 0 29 23 6 6 25 24 6 5 12 25 2 2 10 26 0 0 8 27 1 1 15 28 3 3 28 29 5 5 24 30 6 6 23 TABLA I Resultados
para clasificar el tipo de lesi´on precancerosa.
Se presentan fallas en la detecci´on de algunas c´elulas con deformaciones, esto puede ser debido a los efectos de la iluminaci´on, puesto que el algoritmo no esta acondicionado para variaciones de este tipo.
Referencias
[1] ROBBINS, T., COTRAN R. y KUMAR V. Patolog´ıa Estructural y Funcional Mc Graw Hill, 2000.
[2] DZUL K., PUERTO M. y GONZ ´ALES M. C´ancer cervi-couterino: m´etodos actuales para su detecci´on. Laboratorio
de Virolog´ıa de la Universidad Aut´onoma de Yucat´an Mexico, 2004.
http://www.uady.mx/sitios/biomedic/revbiomed
[3] MOLINA R. Introducci´on al procesamiento y an´alisis de
im´ages digitales Departamento de ciencias de la com-putaci´on, Universidad de Granada, 1998.
[4] LARIZGOITIA I. Diagn´ostico precoz del c´ancer cervical:
conocimiento actual sobre viejas y nuevas tecnolog´ıas Breus,
2001.
[5] GONZ ´ALEZ R. y WOODS R. Tratamiento Digital de Im´agenes Addison-Wesley, 1996.
[6] ORTIZ F. Procesamiento Morfol´ogico Im´agenes en Color.
Aplicaci´on a la reconstrucci´on Geod´esica Departamento de
F´ısica, Universidad de Alicante, 2002.
Autores
Garcia Quinchia, Alex. Profesor Catedr´atico de la
Universidad del Quind´ıo en el programa de Ingenier´ıa Electr´onica de la Facultad de Ingenier´ıas. Ingeniero Electr´onico de la Universidad del Quind´ıo. E-Mail: alexquinchi@yahoo.es.
Jaramillo Guti´errez, Juan Jos´e. Profesor
Catedr´a-tico de la Universidad del Quind´ıo en el programa de Ingenier´ıa Electr´onica de la Facultad de Ingenier´ıas. Estudiante de la Universidad del Quind´ıo en el pro-grama de Medicina de la Facultad de Ciencias de la Salud. Ingeniero Electr´onico de la Universidad del Quind´ıo. E-Mail: jjj@telesat.com.co.
