Overlapping Cervical Nuclei Separation using Watershed Transformation and Elliptical Approach in Pap Smear Images

In this study, a robust method is proposed for accurately separating overlapping cell nuclei in cervical microscopic images. This method is based on watershed transformation and an elliptical approach. Since the watershed transformation process of taking the initial seed is done manually, the method was developed to obtain the initial seed automatically. Total initial seeds at this stage represents the number of nuclei that exist in the image of a pap smear, either overlapping or not. Furthermore, a method was developed based on an elliptical approach to obtain the area of each of the nuclei automatically. This method can successfully separate several (more than two) clustered cell nuclei. In addition, the proposed method was evaluated by experts and was proven to have better results than methods from previous studies in terms of accuracy and execution time. The proposed method can determine overlapping and non-overlapping boundaries of nuclei fast and accurately. The proposed method provides better decision-making on areas with overlapping nuclei and can help to improve the accuracy of image analysis and avoid information loss during the process of image segmentation

Herramienta alternativa para la clasificación de células cervicales utilizando solo rasgos del núcleo

El cáncer de cérvix uterino representa una de las mayores amenazas de muerte por cáncer entre las mujeres. Con el avance continuo en la medicina y la tecnología, las muertes por esta enfermedad han disminuido significativamente. Las investigaciones referentes a este tema han podido determinar síntomas claves que permiten detectar a tiempo esta enfermedad para darle un tratamiento oportuno. La citología convencional es una de las técnicas más utilizadas, siendo ampliamente aceptada, de bajo costo, y con mecanismos de control. Con el objetivo de aliviar la carga de trabajo a los especialistas, algunos investigadores han propuesto el desarrollo de herramientas de visión computacional para detectar y clasificar las transformaciones en las células de la región del cuello uterino. La presente investigación tiene como objetivo proveer a los investigadores de una herramienta de clasificación automática, aplicable a las condiciones existentes en los centros médicos y de investigación del país. Esta herramienta debe ser capaz de clasificar las células del cuello del útero, basándose solamente en las características extraídas de la región del núcleo y sin utilizar las características del citoplasma, de manera que se reduzca la tasa de falsos negativos en la prueba de Papanicolaou. A partir del estudio realizado, se obtuvo una herramienta haciendo uso de la técnica k-vecinos más cercanos con la distancia manhattan, el cual mostró un alto desempeño manteniendo valores de AUC superiores al 91% y llegando hasta un 97.1% con respecto a los clasificadores SVM y RBF Network, los que también fueron analizados.Palabras Clave: cáncer de cérvix uterino, células del cuello uterino, clasificación de células, kNN, núcleos celulares, SVM, distancias.</p

EVALUACIÓN Y CLASIFICACIÓN DE LAS IMÁGENES DE CÉLULAS DEL CÉRVIX USANDO RASGOS DE TEXTURAS Y MORFOLÓGICOS / EVALUATION AND CLASSIFICATION OF THE IMAGES OF CELLS OF THE CERVIX USING TEXTURAL AND MORPHOLOGICAL FEATURES

El análisis de imágenes de células del cervix extraídas a través de la citología cervical es utilizado para la detección de anormalidades en las células, así como el estadio en que se encuentra el carcinoma detectado. En este articulo se presenta una evaluación experimental para la clasificación de las células cervicales en las condiciones normal y anómala, basándose solamente en las características extraídas de la región ocupada por el núcleo, sin hacer uso de las características del citoplasma y utilizando como atributos de entrada lo rasgos morfológicos y de texturas. Las técnicas de clasificación fueron realizadas por los algoritmos, Máquinas de Soporte Vectorial (MSV), los clasificadores de k vecinos más cercanos (kNN), árboles de decisión generados mediante C45, las técnicas estadísticas de clasificación como Regresión Logística y el perceptrón multicapa o MLP (Multi-Layer Perceptron). Este trabajo tiene como objetivo comparar los resultados de los algoritmos de clasificación de células cervicales en imágenes digitales usando como atributos de entrada rasgos morfológicos y rasgos de textura

Evaluation of PD-L1 expression in various formalin-fixed paraffin embedded tumour tissue samples using SP263, SP142 and QR1 antibody clones

Background & objectives: Cancer cells can avoid immune destruction through the inhibitory ligand PD-L1. PD-1 is a surface cell receptor, part of the immunoglobulin family. Its ligand PD-L1 is expressed by tumour cells and stromal tumour infltrating lymphocytes (TIL). Methods: Forty-four cancer cases were included in this study (24 triple-negative breast cancers (TNBC), 10 non-small cell lung cancer (NSCLC) and 10 malignant melanoma cases). Three clones of monoclonal primary antibodies were compared: QR1 (Quartett), SP 142 and SP263 (Ventana). For visualization, ultraView Universal DAB Detection Kit from Ventana was used on an automated platform for immunohistochemical staining Ventana BenchMark GX. Results: Comparing the sensitivity of two different clones on same tissue samples from TNBC, we found that the QR1 clone gave higher percentage of positive cells than clone SP142, but there was no statistically significant difference. Comparing the sensitivity of two different clones on same tissue samples from malignant melanoma, the SP263 clone gave higher percentage of positive cells than the QR1 clone, but again the difference was not statistically significant. Comparing the sensitivity of two different clones on same tissue samples from NSCLC, we found higher percentage of positive cells using the QR1 clone in comparison with the SP142 clone, but once again, the difference was not statistically significant. Conclusion: The three different antibody clones from two manufacturers Ventana and Quartett, gave comparable results with no statistically significant difference in staining intensity/ percentage of positive tumour and/or immune cells. Therefore, different PD-L1 clones from different manufacturers can potentially be used to evaluate the PD- L1 status in different tumour tissues. Due to the serious implications of the PD-L1 analysis in further treatment decisions for cancer patients, every antibody clone, staining protocol and evaluation process should be carefully and meticulously validated