Eliminación rápida de artefactos y segmentación de tejido teñido con H&E

Nuestro método mejora el umbral de Otsu al seleccionar una representación de los datos de WSI que separa mejor el tejido teñido con H&E del fondo y los artefactos que la luminancia. Dada una imagen de tres canales (yo = [I_{R}, I_{B}, I_{G}])los canales se normalizan para que los canales de cada píxel estén representados por flotantes que van de 0 a 1. Luego, se calcula la siguiente representación de los datos:

dónde (text {ReLU}(x) = max (x,0)) es la unidad lineal del rectificador y (odot) es el producto de Hadamard, los cuales actúan como elementos. Luego se utiliza el umbral de Otsu para separar los píxeles tisulares y no tisulares.¹. Tenga en cuenta que este cálculo no requiere entrenamiento ni ajuste de parámetros. Puede encontrar una implementación en Python de este algoritmo no reportado anteriormente aquí https://gitlab.developers.cam.ac.uk/bas43/h_and_e_otsu_thresholding de acuerdo con las Directrices para autores que envían código y software presentadas en Nature Research https://www.nature.com/nature-portfolio/editorial-policies/reporting-standard#reporting-requirements. Se siguieron todas las pautas relevantes en el desarrollo y prueba de este algoritmo.

Nuestro método para segmentar tejido teñido con H&E

La suposición hecha por el umbral de Otsu es que los píxeles tisulares y no tisulares se pueden separar mediante la luminancia, lo que no es el caso cuando hay artefactos presentes. Sin embargo, nuestro método, que se describe en la Ec. 1 y el algoritmo 1, se basa en la suposición de que los píxeles del tejido pueden identificarse al ser ambos más azul que verde y más rojo que verde en comparación con los píxeles que no son tejidos. La ventaja de nuestro método es que todos los tonos de gris tienen aproximadamente el mismo valor en el canal rojo que en el canal verde, por lo que su diferencia es 0, mientras que los píxeles de tejido teñido con H&E tienen valores más altos tanto en el canal azul como en el canal rojo que el verde. Establecer todos los valores negativos en ambas representaciones en cero garantiza que los artefactos con canales verdes altos en comparación con los canales azules o rojos no influyan negativamente en el cálculo del umbral y, por lo tanto, se consideren de fondo. Por lo tanto, esta representación da como resultado una distribución bimodal que separa los píxeles más “púrpura-rosa” de otros, por lo que las marcas de lápiz (que a menudo son negras, azules, verdes o rojas) también se excluyen, independientemente de la intensidad de la luz del píxel. Los píxeles de un cubo de color RGB que tienen un valor distinto de cero en esta representación se muestran en la Fig. 2 y las comparaciones entre el umbral de Otsu y nuestro método en un cubo de color RGB se pueden ver en el Material complementario.

Comparamos el rendimiento de nuestro método con el umbral de Otsu y las herramientas de filtrado de pluma de Histolab aplicando estos métodos a un conjunto de datos de WSI y evaluando cualitativamente las segmentaciones de tejido resultantes.

Datos

Para comparar el rendimiento del umbral de Otsu, Histolab y nuestro método, aplicamos ambos métodos a una selección de 60 WSI de biopsias duodenales teñidas con H&E. De las 60 WSI seleccionadas:

Los WSI fueron seleccionados cuidadosamente para que contuvieran una amplia gama de artefactos de diferentes tipos, formas y colores. Los WSI se escanearon con una amplia gama de escáneres digitales (Ventana, Aperio, Hamamatsu y Philips), y los 30 WSI sin artefactos significativos se seleccionaron al azar y se compararon según el tipo de escáner de los 30 WSI con marcas de bolígrafo o artefacto.

Declaración ética

Todas las exploraciones de portaobjetos totalmente anónimas (y los datos de los pacientes) se obtuvieron con la aprobación ética total del Comité A de Ética de Investigación de Oxfordshire (IRAS: 162057; PI: Prof. E. Soilleux), y el método se realizó de acuerdo con sus directrices y regulaciones. Se obtuvo el consentimiento informado de todos los sujetos y/o de sus tutores legales.