Caracterització morfològica de cèl·lules limfoides normals, reactives, anormals i blàstiques de sang perifèrica mitjançant processament digital d'imatges

Author

Puigví Fernández, Laura

Director

Rodellar, José

Codirector

Merino González, Anna

Date of defense

2019-10-20

Pages

289 p.



Department/Institute

Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial

Abstract

The main objective of the present Doctoral Thesis is to obtain new quantitative features by means of digital image processing and machine learning for the differentiation of normal, reactive and malignant lymphoid cells of peripheral blood, contributing to an objective morphologic assessment.The research addresses the following two issues:(1)Using machine learning, geometric, color and texture descriptors are searched which have an explicit quantitative formulation and a reasonable qualitative interpretation in visual morphologic terms.(2)Considering cellular abnormalities established a priori, associated with specific diseases, the aim is to identify specific quantitative descriptors of morphological characteristics that cytologists recognize visually and usually express subjectively.More than 200 patients and 16 different lymphoid cell groups have been included in the research. Using the CellaVision DM96, 12,000 images have been acquired and using the microscope Olympus BX43, 9,000. Almost 2,700 features including geometric, color and texture (first and second-order statistics, granulometric, Wavelet and Gabor) have been analyzed for lymphoid cell differentiation. Six color spaces have been considered: RGB, CMYK, HSV, XYZ, Lab and Luv.The 20 most efficient features for the differentiation between reactive lymphoid cells (infections) and neoplastic cells (abnormal lymphocytes in lymphoma or lymphoid blasts in acute leukemia) have been analyzed. The three most relevant descriptors for the recognition of the 12 lymphoid cell groups considered are geometric: 1) nucleus/cytoplasm ratio, 2) nuclear perimeter and 3) cell diameter. Most of the 20 descriptors show significant differences between pairs of abnormal lymphocytes which are difficult to recognize by morphology. Five color and texture features are significant to discriminate reactive lymphocytes from abnormal lymphoid cells.Quantitative descriptors have been identified for the detection of specific cell morphologic abnormalities of certain lymphoid neoplasms, which have shown good specificity and sensitivity using the two different image acquisition systems. Regarding nuclear abnormalities, the detection of the mature and condensed chromatin seen in chronic lymphatic leukemia cells has been achieved by the correlation of the cyan of the nucleus, and the cerebriform chromatin characteristic of Sézary cells, by means of the standard deviation of the granulometric curve of the cyan component of the nucleus.Regarding the cytoplasm, hairiness descriptor has been able to detect cytoplasmic villi present in villous lymphocytes in hairy cell leukemia and splenic marginal zone lymphoma. The skewness of the histogram of the u component of the cytoplasm has shown to be useful for detecting azurophilic cytoplasmic granules seen in abnormal lymphocytes in T-cell large granular lymphocytic leukemia.The results of this Doctoral Thesis provide objectivity in the morphologic assessment of normal, reactive and neoplastic lymphoid cells. Obtaining quantitative descriptors for abnormal lymphoid cells, which are specific to certain lymphoid neoplasms with peripheral blood expression, could facilitate their detection. Hematological analyzers based on digital image analysis could benefit from the use of quantitative descriptors, such as those described herein, in order to discriminate between reactive and neoplastic lymphoid cells.


L'objectiu general de la present Tesi és obtenir nous descriptors quantitatius mitjançant processament digital d’imatges i aprenentatge automàtic per a la diferenciació de cèl·lules limfoides normals, reactives i malignes de sang perifèrica, contribuint a una anàlisi objectiva de la citologia sanguínia. La recerca s'ha enfocat des de dues perspectives: (1) Partint de l'aprenentatge automàtic, s'han buscat descriptors geomètrics, de color i de textura que tinguin una formulació quantitativa explícita i una interpretació qualitativa raonable en termes morfològics visuals. (2) Partint d'anormalitats cel·lulars establertes a priori, associades a malalties específiques, l'objectiu és identificar descriptors quantitatius específics de característiques morfològiques que els citòlegs reconeixen de forma visual i expressen habitualment amb conceptes subjectius. S'han inclòs més de 200 pacients i 16 grups cel·lulars limfoides. Amb el sistema CellaVision DM96 s'han adquirit 12.000 imatges i amb el microscopi Olympus BX43, 9.000. Per a la diferenciació cel·lular s’han analitzat 2.700 descriptors geomètrics, de color i de textura (estadístics de primer i segon ordre, granulomètrics, Wavelet i Gabor). S'han considerat sis espais de color (RGB, CMGN, HSV, XYZ, Lab i Luv). S'han analitzat els 20 descriptors geomètrics, de color i de textura més eficients per a la diferenciació entre cèl·lules limfoides reactives (infeccions) i neoplàsiques (anormals als limfomes o blasts limfoides a les leucèmies agudes). Els descriptors més rellevants per al reconeixement dels 12 grups cel·lulars limfoides són geomètrics: 1) relació nucli/citoplasma, 2) perímetre del nucli i 3) diàmetre de la cèl·lula. La majoria dels 20 descriptors mostren diferències significatives entre parelles de limfòcits anormals de difícil reconeixement per morfologia. Cinc descriptors de color i textura són significatius per discriminar els limfòcits reactius dels anormals. S'han identificat descriptors quantitatius per a la detecció d'anomalies morfològiques específiques de cèl·lules de determinades neoplàsies limfoides, que han mostrat una bona especificitat i sensibilitat amb els dos sistemes diferents d’adquisició d’imatges. En relació a anormalitats nuclears, la detecció de la cromatina madura i condensada de les cèl·lules de la leucèmia limfàtica crònica ha estat possible mitjançant la correlació del cian del nucli, i de la cromatina cerebriforme característica de les cèl·lules de Sézary mitjançant la desviació estàndard de la corba granulomètrica del component cian del nucli. Pel que fa al citoplasma, s'han detectat les prolongacions citoplasmàtiques dels limfòcits de la tricoleucèmia i del limfoma de la zona marginal esplènic mitjançant el descriptor hairiness. L'asimetria de l'histograma del component u del citoplasma ha demostrat ser útil per detectar els grànuls azuròfils dels limfòcits grans granulars. Els resultats de la present Tesi proporcionen objectivitat en l'avaluació morfològica de cèl·lules limfoides normals, reactives i neoplàsiques. L'obtenció de descriptors quantitatius per cèl·lules limfoides anormals específiques de determinades neoplàsies limfoides amb expressió a sang perifèrica podria facilitar la seva detecció. Els analitzadors hematològics basats en l'anàlisi digital d'imatges es podrien beneficiar de l'ús de descriptors quantitatius, com els descrits, per tal de discriminar entre cèl·lules limfoides reactives i neoplàsiques.

Keywords

Computer-based image analysis; Blood morphology; Hematopathology; Anàlisi d’imatges assistit per ordinador; Morfologia sanguínia; Hematopatologia

Subjects

616.1 - Pathology of the circulatory system, blood vessels. Cardiovascular complaints; 68 - Industries, crafts and trades for finished or assembled articles

Note

Aplicat embargament des de la data de defensa fins a l'abril de 2020

Documents

TLPF1de1.pdf

9.628Mb

 

Rights

L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

This item appears in the following Collection(s)