Conclusiones
Logramos implementar un método para identificar y contar los núcleos teñidos de marrón en una imagen correspondiente a una muestra de tejido tumoral teñida con Diaminobencidina (DAB) luego de aplicado el antígeno Ki-67.
Este procedimiento permitió calcular el porcentaje de células que estaban realizando proliferación celular sobre el total de células presentes en la imagen, información clave en el diagnóstico médico a partir del uso de Ki-67.
Sin embargo, notamos que en algunos casos el método implementado calcula una cantidad de núcleos teñidos de color marrón mayor a la que realmente existe en la imagen analizada. Este problema conlleva a tener un índice de Ki-67 mayor, lo que terminaría impactando en la categorización y posterior diagnóstico por parte del médico especialista.
El problema ocurre cuando se realiza la umbralización con el método de Otsu en el canal A. En la imagen que mostramos en la figura 1, luego de realizada la umbralización, se obtiene una imagen con una gran cantidad de núcleos marrones detectados, lo que no se corresponde con la cantidad de núcleos marrones que realmente están presentes en la imagen.
La causa de este error puede deberse a las características de la imagen, donde hay poca presencia de núcleos marrones y una gran presencia de elementos que toman colores que pueden llegar a mezclarse con los componentes del canal a, lo que termina generando que se detecten más núcleos teñidos de marrón que los que se deberían detectar.
A pesar de estas limitaciones, el método implementado permite obtener un porcentaje representativo de varias regiones de la muestra del paciente. Con este porcentaje es posible realizar una categorización y un posterior diagnóstico del avance de la enfermedad.
Asimismo, la implementación realizada es más simple en términos de procesamiento que otros métodos que se utilizan para este fin, que suelen utilizar estructuras más complejas como por ejemplo Redes Neuronales.
Posibles mejoras a realizar:
En primer lugar, notamos que el principal punto de falla de nuestra implementación ocurría cuando se realizaba la umbralización de las imágenes.
Es importante en este punto notar que no todas las imágenes contienen información relevante para el diagnóstico médico, ya que puede ocurrir que tengan una baja cantidad de núcleos marrones.
Una posible idea para atender a este problema es la siguiente:
Al momento de realizar la umbralización, incluir un análisis de la imagen que se está estudiando que permita determinar si el resultado de la umbralización provino de una imagen que corresponde a una región donde la cantidad de núcleos marrones es relevante para el diagnóstico médico.
Otra limitante es el conteo total de núcleos presentes en las imágenes. El mismo no fue implementado para este Proyecto, y se utilizaron los valores de conteo de núcleos obtenidos del conjunto de imágenes de referencia.
Este paso es fundamental para poder aplicar el mecanismo de detección y cálculo del índice de Ki-67 implementado en imágenes en otros casos por fuera de los estudiados.