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Development of a segmentation method for crypts of Lieberkühn detection using autofluorescence colon images
Fecha
2018-04Registro en:
Erbes, Luciana Ariadna; Zeitoune, Angel Alberto; Bianchi, Mariana; Ruff, Silvana; Casco, Victor Hugo; et al.; Development of a segmentation method for crypts of Lieberkühn detection using autofluorescence colon images; Sociedad Argentina de Bioingeniería; Revista Argentina de Bioingeniería; 22; 2; 4-2018; 62-66
2591-376X
CONICET Digital
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Autor
Erbes, Luciana Ariadna
Zeitoune, Angel Alberto
Bianchi, Mariana
Ruff, Silvana
Casco, Victor Hugo
Adur, Javier Fernando
Resumen
A nivel mundial, el cáncer colorrectal es una de las enfermedades con mayor impacto, cuyo pronóstico se relaciona con una detección temprana y posterior tratamiento. El procesamiento de imágenes de autofluorescencia provenientes de muestras de tejido de colon permite detectar y segmentar las aperturas de las criptas de Lieberkühn. El procedimiento se lleva a cabo utilizando información proveniente de fluoróforos endógenos. La segmentación es esencial para la cuantificación automática del tipo y distribución de las aperturas de las criptas presentes en cada tejido, en relación a los patrones establecidos por Kudo. La etapa de la patología es estimada en base a dichos patrones. Por lo tanto, se diseñó un método para segmentar las aperturas de las criptas a partir de imágenes de tejido de colon, las cuales fueron obtenidas a través de microscopía de autofluorescencia de campo amplio. Colorectal cancer is one of the diseases with the greatest impact worldwide. It is very well known that the pathology prognosis is linked to an early detection and subsequent treatment. The processing of colon autofluorescence images allows the detection and segmentation of the pits from the crypts of Lieberkühn. The procedure is done by using information coming from endogenous fluorophores. The segmentation is essential to automatically quantify the type and distribution of the pits in each tissue according the patterns established by Kudo. Based on that pattern, the pathology is staged. Therefore, a method was designed to segment the pits from colon tissue images obtained by widefield autofluorescence microscopy.