Modelo computacional para caracterización de células escamosas de citologías cérvico-uterinas

• Main Authors: Martínez Abaunza Víctor Eduardo, Mendoza Castellanos Alfonso, Uribe Pérez Claudia Janeth
• Format: Article
• Language: Spanish
• Published: Universidad Nacional de Colombia 2005-12-01
• Series: Revista Colombiana de Biotecnología
• Subjects: tratamiento de imágenes; morfología matemática; citología cérvico uterina; displasia; cáncer de cérvix; image processing; mathematical morphology; cervical smear cytology; dysplasia; cancer of cervix.
• Online Access: http://www.revistas.unal.edu.co/index.php/biotecnologia/article/view/494

El trabajo se realizó entre el Grupo de Investigación en Ingeniería Biomédica (GIIB) y el Grupo de Investigación en Patología Estructural, Funcional y Clínica de la Universidad Industrial de Santander (UIS), junto con la Facultad de Medicina de la Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB); el objetivo principal es construir un modelo computacional que permita caracterizar las células presentes en una citología cérvico uterina, con el propósito de clasificarlas como normales o displásicas. Las láminas que contenían las muestras celulares las recolectaron los patólogos y se tomaron fotografías digitales por medio de una cámara de video acoplada a un microscopio y conectada a un dispositivo de adquisición. En la segmentación de las imágenes se utilizaron tres algoritmos de binarización que permitieron detectar los núcleos celulares; debido a que estos algoritmos presentaron fallas en la detección del citoplasma, se utilizó binarización manual. La descripción de la textura celular se logró con la distribución del histograma, en cada uno de los planos de color, y en los bordes se emplearon descriptores de Fourier. Se presentan los resultados de la primera fase, implementados en la clasificación e identificación de células normales. En las fases posteriores se aplicará la caracterización de cada uno de los estadios de las células clasificadas inicialmente como displásicas, para lograr discriminar las reactivas de las que realmente tienen cambios de lesión. Palabras clave: tratamiento de imágenes, morfología matemática, citología cérvico uterina, displasia, cáncer de cérvix.