Fractal analysis limitations in digital analysis of Papanicolaou cytological images

• Autorzy: Oszutowska D. , Weker-Wójciuk G. , Mazurek P.

Warianty tytułu

PL

Ograniczenia w analizie fraktalnej dla obrazów rozmazów Papanicolaou

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this paper there is shown, using a set of selected examples, estimation of the fractal dimension that can be used as an additional (not separated) tool for detection of abnormal cell nuclei. The perimeter P(R) is estimated using variable radiuses (R) and the fractal dimension is obtained. Fractal analysis of a boundary is not sufficient even for high resolution images apparently but extension of the number of parameters (cytoplasm and nuclei field) gives much better separation.

PL

Geometria fraktalna pozwala na opis złożoności i zmienności obiektów biologicznych, w szczególności komórek. Metryki euklidesowe nie są wystarczające do klasyfikacji obiektów tego typu [4, 5]. W artykule pokazano wykorzystując zbiór wybranych przykładów, że estymacja wymiaru fraktalnego obwodu jądra komórkowego może być używana jako dodatkowy, ale nie jedyny wskaźnik służący do detekcji atypowych jąder komórek w analizie cytologii ginekologicznej. W typowej analizie cytologicznej rozmaz jest analizowany jest w powiększeniu 400x, dzięki czemu możliwa jest analiza nieregularności obwodu jądra komórkowego, które dla prawidłowych komórek powinno być gładkim okręgiem. Wybrane przypadki pokazano z zachowaniem skali na rys. 2. Założono wykorzystanie wymiaru fraktalnego dla obwodu, a do normalizacji obrazów wykorzystano średnicę Fereta. Obwód P(R) jest estymowany dla różnych promieni R, co pozwala na wyznaczenie wymiaru fraktalnego w oparciu o wykres Richardsona. Wymiar fraktalny nie może być brany jako jedyny wskaźnik atypii (rys. 4) gdyż niektóre jądra komórek mają ten sam wymiar fraktalny (to samo nachylenie), co komórki prawidłowe. Ocena atypii możliwa jest w przypadku zastosowania wymiaru fraktalnego, pola cytoplazmy i pola jądra komórkowego, co zwiększa różnicę między poszczególnymi przypadkami. Samo wykorzystanie obu pól nie gwarantuje dużej różnicy między tymi przypadkami. Założone aspekty analizy bazują części technik oceny wykonywanych przed osoby analizujące tego typu obrazy.

Słowa kluczowe

EN

fractals; image analysis; cytology; biomedicine; Pap smears

PL

fraktale; analiza obrazów; cytologia; biomedycyna; rozmazy Papanicolaou

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 58, nr 1
• Strony: 52--54
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., wykr., wzory

Twórcy

autor

Oszutowska D.

autor

Weker-Wójciuk G.

autor

Mazurek P.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej, 26. Kwietnia 10, 71-126 Szczecin,

Bibliografia

• [1] Ballerini L, Franzn L.: Fractal Analysis of Microscopic Images of Breast Tissue, WSEAS Trans. on Circuit, Vol. 11, No. 2, p. 7, 2001. doi:10.1186/1471-2407-10-260.
• [2] Bauer W., Mackenzie C. D.: Cancer Detection via Determination of Fractal Cell Dimension, 1999, http://cdsweb.cern.ch/record/376287
• [3] Bedin V., Adam R. L., de Sa B., Landman G., Metze K.: Fractal dimension of chromatin is an independent prognostic factor for survival in melanoma, BMC Cancer, 10:260, 2010, http:// www.biomedcentral.com/1471-2407/10/260
• [4] Blackledge J. Dubovitskiy D.: An Optical Machine Vision System for Applications in Cytopathology, ISAST Transactions on Computers and Intelligent Systems, Vol. 2, Issue 1, pp. 95-109, 2010.
• [5] Dey P.: Fractal geometry: Basic principles and applications in pathology, Anal Quant Cytol Histol 2005, 27 (5) pp 284-290, PMID: 16447821.
• [6] Goutzanis L., Papadogeorgakis N., Pavlopoulos P. M., Katti K., Petsinis V., Plochoras I., Pantelidaki C., Kavantzas N., Patsouris E., Alexandridis C.: Nuclear fractal dimension as a prognostic factor in oral squamous cell carcinoma, Oral Oncology 44, pp. 345-353, 2008, doi: 10.1016/j.oraloncology.2007.04.005.
• [7] IARC, Cytopathology of the uterine cervix - digital atlas, International Agency for Research on Cancer, http://screening.iarc.fr/ atlascyto.php
• [8] Kaye B. H.: A Random Walk Through Fractal Dimensions, VCH 1994.
• [9] McKenna S. J.: Automated analysis of Papanicolaou smears. PhD Thesis, University of Dundee, 1994.
• [10] Nielsen B., Albregtsen F., Danielsen H. E.: Fractal Analysis of Monolayer Cell Nuclei from Two Different Prognostic Classes of Early Ovarian Cancer, Fractals in Biology and Medicine, Mathematics and Biosciences in Interaction, 2005, Part 3, pp. 175-186, doi: 10.1007/3-7643-7412-8_16.
• [11] Ohri S., Dey P., Nijhawan R.: Fractal dimension on aspiration cytology smears of breast and cervical lesions, Anal Quant Cytol Histol 2004, 26 (2), pp. 109-112, PMID: 15131899.
• [12] Peitgen H. O., Jurgens H., Saupe D.: Fractal for the Classroms, Part 1: Introduction to Fractals and Chaos, Springer-Verlag, 1992.
• [13] Sedivy R., Windischberger Ch., Svozil K., Moser E., Breitenecker G.: Fractal Analysis: An Objective Method for Identifying Atypical Nuclei in Dysplastic Lesions of the Cervix Uteri. Gynecologic Oncology 75, pp. 78-83, 1999, gyno. 1999.5516.
• [14] Seuront L.: Fractals and Multifractals in Ecology and Acquatic Science, CRC Press, 2010.
• [15] Sharma N., Dey P.: Fractal dimension of cell clusters in effusion cytology, Diagnostic Cytopathology, Vol. 38, Issue 12, pp. 866-868, 2010, doi: 10.1002/dc.21299.
• [16] Steven I.: Linear Richardson Plots from Non-Fractal Data Sets, Dutch Mathematical Geology, Vol. 25, No. 6, pp. 737-751, 1993. doi: 10.1007/BF00893176.
• [17] Yokoyama T., Kawahar A., Kage M., Kojiro M., Takayasu H., Sato T.: Image analysis of irregularity of cluster shape in cytological diagnosis of breast tumors: Cluster analysis with 2D-fractal dimension, Diagn Cytopathol 2005, 33 (2) pp 71-77, PMID: 16007648.