You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
HİSTOLOJİK DOKU KESİTİ<br />
GÖRÜNTÜLERİNDE REFERANS<br />
DOKUYA DAYALI<br />
NORMALİZASYON<br />
*Selen Seyrek **Mustafa Şakar *Sülen Sarıoğlu<br />
Dokuz Eylül Üniversitesi Patoloji ABD* ve<br />
Meslek Yüksek Okulu Teknik Programlar Bölümü **
TERİMLER:<br />
Piksel:<br />
• Dijital görüntülerin en küçük parçası<br />
• 1 piksel= 1 nokta<br />
•~kare<br />
• Her pikselde 1 renk<br />
• Pikseller toplamı= resim<br />
• 1 pikselde 3 element<br />
(yani 3 ışık kaynağı: R=red, G=green, B= blue)<br />
bir rengi oluşturmak için kullanılan üç ana<br />
renk<br />
Optik dansite:<br />
•Her piksel için ışığın ölçümü<br />
•Her bir renge karşılık gelen<br />
optik dansite değeri;<br />
0= siyah, 255= beyaz<br />
Parlaklık (intensite): x ve y uzaysal<br />
boyutlar olmak üzere I(x,y), x ve y<br />
koordinatlarındaki pikselin parlaklık<br />
değerini gösterir.
Histogram:<br />
•<strong>Renk</strong> dağılım sıklığı grafiği<br />
•Bir resimdeki renk değerlerinin<br />
sayısını gösteren grafik<br />
•Dikey eksen= piksel sayısı<br />
•Yatay eksen= renk değerleri<br />
•Her bir renk için ayrı histogram<br />
çizilebilir.
“<strong>Renk</strong> dekonvolüsyonu*:<br />
•Bu algoritma kullanılan boyaların gerçek renklerine bağlı olarak<br />
görüntüyü istenen renklere ayırır (örneğin hematoksilen, eozin,<br />
DAB). Bu da, aynı alan birden fazla boya içerse bile<br />
boyanmaların birbirini etkilememesini sağlar.<br />
* Ruifrok AC, Katz RL, Johnston DA. “Comparison of quantification of histochemical staining<br />
by hue-saturation-intensity (HSI) transformation and color-deconvolution”<br />
Appl Immunohistochem Mol Morphol. 2003 Mar;11(1):85-91.<br />
Ruifrok AC: “Quantification of immunohistochemical staining by color translation and<br />
automated thresholding” Anal Quant Cytol Histol 1997;19:107-113<br />
•H, E ve DAB ile farklı kombinasyonlar<br />
•Amaç: 2-3 renk kombinasyonunu pratik olarak ayırabilmek ve her boya için optik<br />
dansiteyi doğru değerlendirebilmek<br />
•Metod: 1. renkleri ayırma 2. color deconvolution<br />
•Sonuç: H-E’ de başarılı renk ayrımı ancak DAB koyu olduğu için, aynı kesitteki H<br />
ve E’ nin yanlış değerlendirilmesine neden oluyor.
“<strong>Renk</strong> Normalizasyonu”: “renkli görüntülerde, aydınlatmaya (farklı<br />
ışıklandırma, farklı kamera vb.) bağlı renk değerleri farklılıklarına<br />
dayanarak nesne tanımlama/ayırma”<br />
Literatürde bir çok “renk normalizasyon” metodu bulunmaktadır.<br />
•M. Macenko, M.Niethammer, J. S. Marron, D.Borland, J. T. Woosley, X.<br />
Guan, C.Schmitt, N. E. Thomas, University of North Carolina, Chapel Hill, NC<br />
2010 “ A Method For Normalızıng Hıstology Slıdes For Quantıtatıve Analysıs”<br />
• H-E boyalı 12 farklı kesit (5’ i melanom + 7’ si benign nevüs) ile önce manual<br />
yontemlerle, sonra da önerilen yontemle (otomatik) “stain vektör” hesabı<br />
yapilmis. Saturasyonu düşük pikseller baştan filtrelenmiş.<br />
•Kullanilan her bir boyaya karşılık gelen bir “stain vektor” vardır ve bunu manuel<br />
islemler olmadan tam otomatik olarak hesaplanabilir.<br />
•Her bir “stain vektör”ün maximum değerleri ayni noktaya çekilerek bir<br />
dengeleme önerilmis. Böylece tüm kesitler için istikrar sağlanabileceği<br />
vurgulanmakta.<br />
•Küçük bir veritabanı.
• Bu çalışmaların kısıtlılıkları;<br />
• Ortalama renk değerlerinin bir eşitliği<br />
olacağı ön yargısı taşımaktadırlar.<br />
• Örneğin: Normal mukoza ve karsinom kesit<br />
görüntülerinin intensite ve dansitesinin yakın<br />
olması beklenemez.<br />
• Bu sorunu aşmak için en kolay yöntem<br />
kontrol doku kullanıp her bir boyamada bu<br />
referansla karşılaştırma yapmak olabilir.
Neden böyle bir çalışmaya gerek var?<br />
• Histopatolojik doku kesitlerinin boyanma<br />
sürecindeki farklılıklar, bu kesitlerden elde<br />
edilen görüntülerin kantitatif analizini<br />
güçleştirmektedir.<br />
• Normalizasyon çalışmaları histolojik<br />
kesitlerde renk miktarının (dansite ve<br />
intansite) standart olmasına dayalıdır.<br />
• Ancak bu her zaman mümkün olamamakta ve<br />
görüntülerin semikantitatif ve kantitatif<br />
analizine yeterli katkıyı sağlayamamaktadır.
Bu çalışmanın amacı;<br />
• Kontrol doku görüntülerinin histogram<br />
farkını, araştırılan görüntülerin<br />
histogramına transfer ederek, bu<br />
histopatolojik görüntülerin renk<br />
düzeltmelerini yapabilmektir.
Color Transfer Between Images<br />
• A method for a more<br />
general form of color<br />
correction that borrows<br />
one image’s color<br />
characteristics from<br />
another.<br />
Reinhard E, Ashikhmin M, Gooch B,<br />
Shirley P, IEEE 21(5): 34-41, 2001
Histogram transfer yazılımı<br />
• Bu programda;<br />
• Sisteme girilen görüntüler birbirlerinden farklı<br />
olmasına ve farklı zamanlarda elde edilmesine<br />
rağmen, taşıdıkları anlamlı verilere dayanarak<br />
birbirine benzetme işlemine sokulmaktadır.<br />
• Programın temeli görüntülerin histogram transferine<br />
dayalıdır.<br />
• Benzer çalışmalardan en önemli farkı kontrol doku<br />
görüntüsü kullanılmasıdır.
DİJİTAL GÖRÜNTÜLER<br />
Standart Boyalı Kesit Diğer kesit<br />
Standart Örnek Doku<br />
Görüntüsü (sÖDG)<br />
Farklı kesitte aynı<br />
dokunun “örnek”<br />
görüntüsü (aÖDG)<br />
Standart “Kontrol”<br />
Doku görüntüsü<br />
(sKDG)<br />
Farklı kesitte aynı<br />
dokunun “kontrol”<br />
görüntüsü (aKDG)<br />
Histogram farkı (HF)= aKDG- sKDG<br />
aÖDG+HF= dÖDG<br />
sÖDG, aÖDG ve dÖDG karşılaştırıldı.
MATERYAL VE METOD<br />
• Kullanılan boyalar:<br />
*CD34 *H-E *Van Gieson<br />
• Kullanılan dokular:<br />
Plasenta<br />
Sirozlu karaciğer<br />
Kolon normal mukoza<br />
Tümörlü kolon
• Farklı şiddette boyanmalar elde edildi ve<br />
her kesitin mümkün olduğunca aynı alanı x20<br />
büyütme ile aynı ışık şiddetinde<br />
fotoğraflandı.
Standart kesit Örnek kesit<br />
Standart örnek doku<br />
görüntüsü (sÖDG)<br />
Farklı kesitte aynı örnek<br />
doku görüntüsü (aÖDG)<br />
Skor: 3<br />
Skor: 2<br />
Skor: 3<br />
Skor: 3<br />
Skor: 2<br />
Düzeltilmiş<br />
ÖDG<br />
Histogram Farkı (HF)=aKDG-sKDG<br />
aÖDG+HF=düzeltilmişÖDG<br />
Standart “kontrol” doku<br />
görüntüsü (sKDG)<br />
Farklı kesitte aynı dokunun<br />
“kontrol” görüntüsü (aKDG)
Standart örnek doku<br />
görüntüsü (sÖDG)<br />
Skor: 3<br />
Farklı kesitte aynı örnek<br />
doku görüntüsü (aÖDG)<br />
Skor: 2<br />
Skor: 3<br />
Skor: 3<br />
Skor: 2<br />
Düzeltilmiş ÖDG<br />
Standart “kontrol” doku<br />
görüntüsü (sKDG)<br />
Farklı kesitte aynı dokunun<br />
“kontrol” görüntüsü (aKDG)
Standart kesit Örnek kesit<br />
Standart örnek doku<br />
görüntüsü (sÖDG)<br />
Farklı kesitte aynı örnek<br />
doku görüntüsü (aÖDG)<br />
Skor: 3 Skor: 0<br />
Skor: 4<br />
Skor: 0<br />
Skor: 3<br />
Düzeltilmiş<br />
ÖDG<br />
Standart kontrol doku<br />
görüntüsü (sKDG)<br />
Histogram Farkı (HF)=aKDG-sKDG<br />
aÖDG+HF=düzeltilmişÖDG<br />
Farklı kesitte aynı dokunun<br />
“kontrol” görüntüsü (aKDG)
• Programın performansının<br />
değerlendirilmesi<br />
• sÖDG, aÖDG ve dÖDG, patologlar<br />
tarafından semikantitatif olarak<br />
değerlendirildi.<br />
• İmaj analiz programı ile görüntülerin<br />
toplam optik dansitesi ve boyanan alan<br />
yüzdeleri kantitatif olarak<br />
değerlendirildi.
Sonuçlar:<br />
• İki gözlemci için wKappa: 0,59<br />
• Örnek doku görüntüleri ve standart kontrol doku görüntülerinin aynı semikantitatif<br />
skoru alma yüzdeleri %23,5 iken, düzeltilmiş örnek doku görüntüleri ile standart kontrol<br />
doku görüntülerinin aynı semikantitatif skoru alma yüzdeleri %76’a yükselmiştir.<br />
Plasenta (kontrol görüntü: plasenta);<br />
• TOD’si yüksek değer almış örnek doku görüntüleri %25 oranındayken, görüntüler<br />
düzeltildiğinde TOD yükselen grup % 75 olmuştur.<br />
• Boyanan alan yüzdeleri ise %27’den % 72 ‘ ye yükselmiştir.<br />
Kolon submukoza (kontrol görüntü: plasenta);<br />
• TOD’si düşük değer almış örnek doku görüntüleri %77,8 oranındayken, görüntüler<br />
düzeltildiğinde TOD düşük değerde kalan görüntü grubu % 22,2’ ye gerilemiştir. Ancak<br />
TOD’ si yükselen grup %33 değerine gerilemiştir.<br />
Kolon (kontrol görüntü: kolon);<br />
• TOD’si yüksek değer almış örnek doku görüntüleri %28 oranındayken, görüntüler<br />
düzeltildiğinde TOD yükselen grup % 72 olmuştur.<br />
• Boyanan alan yüzdeleri ise %22’den % 78 ‘e yükselmiştir.<br />
• Ancak;<br />
Kolon (kontrol görüntü: karaciğer);<br />
• TOD’si yüksek değer almış örnek doku görüntüleri %66 oranındayken, görüntüler<br />
düzeltildiğinde TOD yüksek grup % 34 olmuştur.***<br />
• Boyanan alan yüzdeleri ise %33’den % 67‘ ye yükselmiştir.
SORUNLU GÖRÜNTÜLER***<br />
Standart kesit Örnek kesit<br />
Standart örnek doku<br />
görüntüsü (sÖDG)<br />
Farklı kesitte aynı örnek<br />
doku görüntüsü (aÖDG)<br />
Skor:4<br />
Skor:1<br />
Standart “kontrol” doku<br />
görüntüsü (sKDG)<br />
Farklı kesitte aynı “kontrol”<br />
doku görüntüsü (aKDG)<br />
Skor:2<br />
Düzeltilmiş<br />
ÖDG<br />
Skor:2<br />
Skor:1<br />
Histogram Farkı (HF)=aKDG-sKDG<br />
aÖDG+HF=düzeltilmişÖDG
• Bu değerlendirmeler sonucunda kontrol<br />
doku ile araştırılan örnek dokunun aynı<br />
doku olması durumunda programın daha<br />
verimli çalıştığı gözlemlenmiştir.
Tartışma<br />
• Sonuç olarak, kontrol doku<br />
görüntüsüne dayalı histogram transferi<br />
metodu, doku kesiti görüntülerinin<br />
renk düzeltmesi için değerli bir<br />
yöntemdir.
• SABRINIZ İÇİN TEŞEKKÜRLER…
Change language