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ANALISIS Y DETERMINACIÓN DE PROPIEDADES EN IMÁGENES DE CITOLOGÍA
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6. Guía de usuario En este apartado se va a explicar el funcionamiento de la aplicación
desarrollada, con sus distintas opciones y posibilidades. A la vez, se irá mostrando el
proceso de ajuste de parámetros para un ejemplo concreto.
6.2. Requisitos del sistema
Las características requeridas para el correcto funcionamiento de la aplicación
son las siguientes:
Equipo
• Intel® Pentium® 4 CPU 2.80GHz 2.81GHz
• RAM: 1GB
Sistema Operativo
• Microsoft Windows XP o superior
Monitor
• Pantalla de 17’’
• Resolución: 1280 x 1024 pixel
Programa
• MATLAB® versión 7.2 o superior.
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6.4. LightPAP
Si optamos por esta solución porque el tipo de imágenes así nos lo exija; se
abrirá la siguiente ventana principal para la ejecución del programa.
Figura 1 Pantalla principal de la aplicación
En la pantalla principal se presentan cinco apartados bien diferenciados. Cada
apartado corresponde a una fase de procesamiento de la imagen. A la derecha de
estos cuadros queda un espacio donde a lo largo del procesamiento se irán mostrando
las imágenes procesadas. Arriba aparecerá la imagen que se está procesándose y que
en cada momento es válida. Abajo se irán mostrando los diferentes cambios que se
aplican sobre una imagen ya validada (la de arriba). Para comenzar hay que cargar la
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imagen. Pulsando el botón ‘Cargar Imagen’ se abre una ventana ordinaria de Windows
donde el usuario puede elegir una imagen en formato jpeg o bmp.
Figura 2 Cargar imagen
Tras escoger la imagen con la que vamos a trabajar, esta aparece en el espacio
vacío que encontramos a la derecha en la aplicación como muestra la Figura 3. Los
análisis que apliquemos se realizaran siempre sobre esta imagen.
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Figura 3 Iniciar procesado
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6.4.1. Elección de preprocesado
A continuación vamos a ir explicando los pasos que se deben seguir para
conseguir un correcto análisis de la imagen de partida. En primer lugar explicaremos el
cuadro de preprocesado que se muestra a continuación.
Figura 4 Cuadro de opciones de Preprocesado
En este cuadro se muestran distintas opciones de preprocesado. En primer
lugar debemos elegir el plano de preprocesado. Esto es porque la imagen leída se
almacena en el espacio de trabajo de MATLAB® como una matriz de tres dimensiones
(ya que se lee en formato RGB), y sin embargo, el programa sólo necesita procesar un
plano de esa imagen. Se ofrecen cuatro opciones para que el usuario seleccione la que
ofrezca mejores resultados:
• Escala de grises: que toma la media aritmética de los tres planos y
da la fusión de los tres planos en escala de grises.
• Plano R: que toma el plano correspondiente al color rojo de la base
de color RGB.
• Plano G: que toma el plano correspondiente al color verde de la
base de color RGB.
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• Plano B: que toma el plano correspondiente al color azul de la base
de color RGB.
A continuación se ofrece la opción de elegir un filtro para eliminar ruido. Se
presentan los dos filtros más frecuentes y que ofrecen unos mejores resultados para
todos los tipos de imagen:
• El filtro de la media: sustituye cada pixel por la media aritmética de los
pixeles del vecindario incluido él mismo.
• El filtro de la mediana: sustituye cada pixel por la mediana de la
secuencia de los píxeles del vecindario incluido él mismo.
Además del tipo de filtro vemos que se puede elegir el tamaño del mismo, es
decir, el número de píxeles que contiene el vecindario.
Otra opción de preprocesado que se ofrece es la ecualización adaptativa del
histograma. Con esta opción obtenemos resultados con una distribución de
intensidades más homogénea (aumenta el rango dinámico de la imagen), de manera
que imágenes que puedan parecer muy oscuras, tras aplicarle esta función ofrecen
resultados mucho más esclarecedores. Esta opción es recomendable para la mayoría
de las imágenes.
También se ofrece la opción de realce por filtrado ponderado (unsharp). Esta
opción no hace más que realzar los bordes de la imagen y atenuar las zonas más
homogéneas. Puede facilitar la detección de bordes de la imagen. Debemos ajustar el
valor α entre 0 y 1, teniendo por defecto el valor 0.2, para lograr el efecto deseado.
Esta opción puede ser necesaria en imágenes muy emborronadas.
Para la imagen de nuestro ejemplo elegimos el plano de preprocesado en
escala de grises, un filtro de mediana tamaño 3 para eliminar el ruido y la ecualización
adaptativa del histograma, que como hemos dicho es recomendable para la mayoría
de las imágenes. Este paso puede verse en la Figura 5.
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Marcando las diferentes opciones podemos probar los posibles preprocesados.
Cuando tengamos el resultado deseado se pulsa el botón ‘Validar’. Cuando estemos en
pasos posteriores podremos volver atrás con sólo pulsar el botón ‘Deshacer’.
Figura 5 Aplicar Preprocesado
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6.4.2. Reducción del área de trabajo
La finalidad del siguiente cuadro es seleccionar la región de trabajo y eliminar
las zonas que no contengan información de utilidad.
Figura 6 Cuadro de selección de ROI
Como vemos en la imagen, para ello tenemos dos opciones:
Automática:
Con esta opción se elimina el fondo de la imagen automáticamente. Para ello
aplicamos un procesado cuyos parámetros pueden ajustarse en la ventana de opciones
avanzadas.
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Con las opciones que se indican en la Figura 7 sobre la imagen de nuestro
ejemplo, se obtienen los resultados de la Figura 8.
Figura 8 Aplicar ROI automática
Manual:
Pulsando el botón recortar polígono se abre una herramienta que te permite
crear un polígono sobre la imagen que contenga los objetos de interés. La elección de
este polígono la hará el usuario de forma manual marcando puntos sobre la imagen
inferior. Se podrán marcar tantas regiones como se deseen pulsando el botón
‘Recortar polígono’ por cada región de interés tal y como muestra la Figura 9.
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Figura 9 Aplicar ROI manual
Cuando tenemos elegidas las regiones de interés ya sea manual o
automáticamente en la imagen inferior, pulsamos el botón ‘Validar’. Entonces se aplica
la máscara que hemos elegido sobre la imagen con la que estamos trabajando, y
aparece en la imagen superior como se muestra en la Figura 10.
Si el resultado no es el deseado o queremos cambiar de modo manual a
automático o viceversa, debemos pulsar el botón ‘Deshacer’ y de nuevo comenzar el
proceso.
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marcadas con colores. Si los resultados son buenos pulsamos en ‘Validar’ para
continuar con el proceso; si no lo son podemos modificar las opciones y volver a
‘Aplicar’. Si en algún momento del proceso posterior queremos volver atrás y modificar
la segmentación, esta puede eliminarse con sólo pulsar en ‘Deshacer’.
Con las opciones elegidas en la Figura 11 se procede a realizar la segmentación
Watershed de la imagen de nuestro ejemplo. Todo esto puede verse en la Figura 12.
Figura 12 Aplicar Segmentación Watershed
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6.4.4. Visualización
Este cuadro se ha mantenido en la interfaz gráfica de la aplicación para añadir
más adelante algoritmos de visualización interpolada.
Figura 13 Cuadro de visualización
6.4.5. Análisis de las células
El último paso que queda es analizar cada una de las células segmentadas y
calcular las propiedades que el usuario necesite para clasificarlas.
Figura 14 Cuadro de análisis de las células y cálculo de propiedades
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• Longitud del eje mayor: si englobamos la región en una elipse, la
longitud del eje mayor de ésta.
• Longitud del eje menor: si englobamos la región en una elipse, la
longitud del eje menor de ésta.
Parámetros de intensidad:
• Valor medio: el valor medio de intensidad en el citoplasma.
• Desviación estándar: la desviación respecto a la media de la intensidad
en el citoplasma.
Parámetros del borde (del núcleo y del citoplasma)
Parámetros de forma:
• Perímetro: número de píxeles del borde.
• Excentricidad: circularidad de la región, siendo el valor de la de un
círculo perfecto igual a 0 y el de una recta igual a 1.
Parámetros de intensidad:
• Valor medio: el valor medio de intensidad en el borde del citoplasma.
• Desviación estándar: la desviación respecto a la media de la intensidad
en el borde del citoplasma.
Parámetros combinados
Además de estas existen propiedades combinadas, que relacionan el núcleo
con el citoplasma. Estas pueden ser seleccionadas por el usuario en el cuadro principal,
y se detallan a continuación:
• Relación núcleo/citoplasma: evalúa el tamaño del núcleo respecto al
del citoplasma.
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• Coeficiente de variación del núcleo: determina la forma del núcleo; a
menor valor del coeficiente, más circular es el núcleo.
• Coeficiente de posición de núcleo: es la distancia relativa del centro de
gravedad del núcleo al centro de gravedad del citoplasma, y se
diagnostica, en caso de ser de valor elevado, una pérdida de polaridad
en la célula.
• Análisis del color: se calculan la tinta, la saturación y la luminancia, que
son características del color de la célula.
Con los valores de las opciones avanzadas de la Figura 11 y para los parámetros
elegidos en la Figura 15, se realiza el análisis de las células del ejemplo. Para ello
pulsamos en ‘Generar informe’ y nos aparece una ventana normal de Windows donde
podemos elegir la carpeta donde almacenaremos los resultados del procesado de la
imagen que se está analizando (Figura 17).
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Figura 17 Generar informe
Ya sólo queda elegir una ruta y ‘Aceptar’. En ese momento se almacenan en la
carpeta elegida las imágenes de las células segmentadas con los núcleos detectados
indicados sobre la misma y un fichero de texto con los valores de los parámetros
usados en el procesado. Además se genera una hoja de Excel® donde se almacenan las
propiedades que se han calculado. En la Figura 18 podemos ver cómo será la imagen
almacenada de una célula, más delante el fichero de texto generado, y por último la
hoja de Excel®.
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Figura 18 Célula segmentada con los núcleos detectados
Fichero D:\kriz\citology_def\definitiva\parametros.txt Segmentación por Watershed con marcadores Fecha creación: 6-3-2008 Hora creación: 17:54 Parámetros de preprocesamiento Planos de procesado: Escala de grises Filtro para ruido: Mediana Tamaño del filtro: 3 Ecualización de histograma: Si Realce de bordes: No Alfa: 2.000000e-001 Parámetros de ROI Umbral regiones: 30 Tamaño mínimo de región: 500 Tipo de filtro usado: Sobel Tamaño del elemento morf: 2 Parámetros de segmentación Watershed Umbral segmentación marcadores: 180 Tamaño de elemento estructural: 3 Parámetros morfológicos de la célula Tamaño máximo de una célula: 2000 Tamaño mínimo de una célula: 500 Tamaño máximo de un núcleo: 40 Tamaño mínimo de un núcleo: 10 Límite de circularidad núcleo: 8.800000e-001 El número de células detectadas es: 8
Podemos ver en el fragmento del fichero que se almacenan varios datos. Se
guardan los parámetros con los que se ha realizado el preprocesado, la elección de
ROI, la segmentación Watershed y los márgenes de los parámetros morfológicos de la
célula. Además se indica el número de células que se han detectado.
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A continuación se presentan en la hoja de cálculo los resultados obtenidos para
la imagen de ejemplo. En la primera tabla se indican las propiedades del citoplasma, y
en la segunda los de núcleo.
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6.5.2. Elección de preprocesado
A continuación vamos a ir explicando los pasos que se deben seguir para
conseguir un correcto análisis de la imagen de partida. En primer lugar explicaremos el
cuadro de preprocesado que se muestra a continuación.
Figura 24 Cuadro de opciones de Preprocesado
Se puede apreciar que el cuadro de preprocesado es idéntico al de la aplicación
LightPAP. Para un análisis más detallado del mismo, véase apartado ¡Error! No se
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ANALISIS Y DETERMINACIÓN DE PROPIEDADES EN IMÁGENES DE CITOLOGÍA
Página 44
Las opciones que podemos elegir, clasificadas por tipo, son:
Parámetros del interior (del núcleo)
Parámetros de forma:
• Área: número de pixeles en la región (núcleo o citoplasma).
• Área convexa: número de píxeles es un polígono convexo que englobe a
la región.
• Solidez: mide como de convexa es una región.
• Centroide: centro de gravedad de la región.
• Longitud del eje mayor: si englobamos la región en una elipse, la
longitud del eje mayor de ésta.
• Longitud del eje menor: si englobamos la región en una elipse, la
longitud del eje menor de ésta.
Parámetros de intensidad:
• Valor medio: el valor medio de intensidad en el citoplasma.
• Desviación estándar: la desviación respecto a la media de la intensidad
en el citoplasma.
Parámetros del borde (del núcleo)
Parámetros de forma:
• Perímetro: número de píxeles del borde.
• Excentricidad: circularidad de la región, siendo el valor de la de un
círculo perfecto igual a 0 y el de una recta igual a 1.
Parámetros de intensidad:
• Valor medio: el valor medio de intensidad en el borde del citoplasma.
ANALISIS Y DETERMINACIÓN DE PROPIEDADES EN IMÁGENES DE CITOLOGÍA
Página 45
• Desviación estándar: la desviación respecto a la media de la intensidad
en el borde del citoplasma.
Parámetros combinados
Además de estas existen propiedades combinadas, que relacionan el núcleo
con el citoplasma. Estas pueden ser seleccionadas por el usuario en el cuadro principal,
y se detallan a continuación:
• Relación núcleo/citoplasma: evalúa el tamaño del núcleo respecto al
del citoplasma.
• Coeficiente de variación del núcleo: determina la forma del núcleo; a
menor valor del coeficiente, más circular es el núcleo.
• Análisis del color: se calculan la tinta, la saturación y la luminancia, que
son características del color de la célula.
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Fichero C:\kriz\Proyecto PAP\Matlab\080519Citologias_PFC\Pruebas\parametros.txt Segmentación por Watershed con marcadores Fecha creación: 21-5-2008 Hora creación: 10:34 Parámetros de preprocesamiento: Planos de procesado: Plano verde Filtro para ruido: Mediana Tamaño del filtro: 3 Ecualización de histograma: Si Realce de bordes: No Alfa: 2.000000e-001 Parámetros de ROI: Umbral: 200 Tamaño mínimo de una región: 200 Tamaño del elemento morf: 2 Parámetros de segmentación: Crecimiento de región Valor de h, nivel de umbral: 50 Criterio de crecimiento de región: 80 Tamaño mínimo de región: 4 Opciones de filtrado de los núcleos ¿Filtrado de los nucleos por circularidad? No ¿Filtrado de los nucleos por tamaño? No Parámetros morfológicos de la célula Tamaño máximo de un núcleo: 2000 Tamaño mínimo de un núcleo: 50 Límite de circularidad nucleo: 5
Podemos ver en el fragmento del fichero que se almacenan varios datos. Se
guardan los parámetros con los que se ha realizado el preprocesado, la elección de
ROI, la segmentación y los márgenes de los parámetros morfológicos de la célula.
A continuación se presentan en la hoja de cálculo los resultados obtenidos para
la imagen de ejemplo.
ANALISIS Y DETERMINACIÓN DE PROPIEDADES EN IMÁGENES DE CITOLOGÍA
Página 48
ANALISIS Y DETERMINACIÓN DE PROPIEDADES EN IMÁGENES DE CITOLOGÍA
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