Segmentación Basada en Colores vs. Estereología: Una Comparación Simple entre Dos Métodos Semiautomáticos de Análisis de Imágenes para la Cuantificación del Colágeno

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Paulo Salinas; Jorge Sanhueza & Carlos Sandoval

Resumen

Las técnicas de procesamiento de imágenes han sido ampliamente desarrolladas para ayudar a los especialistas en el análisis de imágenes histológicas y su aplicación es especialmente útil para obtener datos numéricos para la realización del posterior análisis estadístico. El uso de estos métodos hace que el análisis histológico realizado por expertos sea más objetivo. En este estudio evaluamos qué tan bien coinciden o concuerdan en promedio y entre evaluaciones individuales los métodos cuantitativos “segmentación basada en color” y la “estereología” cuando son utilizados para cuantificar el colágeno tipo I y III. Se analizó imágenes digitales de tejido mandibular de Salmo salar (5 μm, tinción SiriusRed). La cuantificación del colágeno se realizó mediante dos métodos en el mismo grupo de imágenes: i) Segmentación basada en color (algoritmo K-mean, cluster de píxeles, ImageJ32 v1.51p) y ii) Estereología (V ; M ; STEPanizer V 36 Stereological Tools). Fueron evaluados 200 imágenes por grupo. Se analizó la diferencia de medias y concordancia entre métodos mediante t-Students (p>0,05) y el Método de Comparación de Blant-Altman. El análisis de los datos de las evaluaciones promedio e individuales demostró que hay concordancia entre los dos métodos. En conclusión, la estereología y la segmentación de imágenes basadas en color son poderosas herramientas útiles para cuantificar colágeno en secciones histológicas.

PALABRAS CLAVE: Colágeno; Estereología; Segmentación; Analisis de Imagen; Histología.

Como citar este artículo

SALINAS, P.; SANHUEZA, J. & SANDOVAL, C. Color-based segmentation vs. stereology: a simple comparison between two semi- automated methods of image analysis for the quantification of collagen. Int. J. Morphol., 36(3):1118-1123, 2018.