Paso adelante para el tratamiento precoz

Paso adelante para el tratamiento precoz

Equipo investigador Dtra. Ana Merino

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Clasificación automática de imágenes digitales de células linfoides atípicas de sangre periférica como herramienta diagnóstica. El proyecto, elegido como mejor cápsula de Innovación tecnológica en MIHealth Forum 2014

El diagnóstico inicial de más del 80% de las enfermedades hematológicas se realiza a partir de estudios morfológicos de sangre periférica. Sin embargo, aunque los diferentes tipos de células normales de la sangre son fácilmente diferenciables en base a sus características morfológicas, las células malignas son más difíciles de identificar, ya que las diferencias a nivel morfológico son más sutiles y se requiere una gran experiencia para su diferenciación.

En la actualidad existen analizadores de imágenes que de una forma automática realizan una preclasificación de las células normales de la sangre periférica, pero no de las linfoides atípicas. Por este motivo nuestro equipo se preguntó si sería posible detectar y clasificar automáticamente células linfoides atípicas de la sangre mediante sus características morfológicas y otros parámetros cuantitativos. Y planteamos como solución el diseño de una metodología para la clasificación automática de células linfoides atípicas utilizando imágenes digitales de sangre periférica: CellSimatic. 

Esquema del proceso

Nuestro proyecto se realiza en el seno de un equipo multidisciplinar formado por investigadores del grupo CoDAlab, dirigido por José Rodellar, Catedrático del Departamento de Matemática Aplicada III de la UPC y la Dra. Anna Merino, Consultora de Citología del Hospital Clínic, e investigadora del Área de Oncología y Hematología del IDIBAPS. Los resultados del equipo en este proyecto se han presentado en Congresos internacionales de la International Society of Laboratory Hematology así como se han publicado dos artículos en revistas internacionales (International Journal of Laboratory Hematology y American Journal of Clinical Pathology). Con el método y los resultados preliminares el grupo ha registrado la solicitud española de patente con el nº P201330671, previo convenio Clínic-UPC con el título: "Método implementado por ordenador para el reconocimiento y clasificación de células sanguíneas anormales y programas informáticos para llevar a cabo el método".

El software desarrollado, CellSimatic, utiliza la metodología característica del procesado digital de imágenes; es decir preprocesado, segmentación, selección de características descriptivas y técnicas automáticas de clasificación de inteligencia artificial.

Dicho software es el resultado de la integración del conocimiento del citólogo experto y algoritmos matemáticos, de tal manera que éstos reproduzcan fielmente la morfología real de las células y generen resultados válidos para el diagnóstico. 

Clasificación de células

¿Por qué es importante nuestra tecnología?

  1. Se trata de una herramienta de software de apoyo al diagnóstico inicial de enfermedades hematológicas graves para la clasificación automática de células linfoides atípicas utilizando imágenes digitales de sangre periférica (Figura 2).
  2. Contribución al diagnóstico rápido del paciente y, en consecuencia, al tratamiento precoz con influencia  positiva en el pronóstico.
  3. Impacto económico al permitir realizar una mejor selección de las pruebas complementarias para la confirmación diagnóstica.

Nuestro trabajo ha obtenido el primer premio a la mejor Cápsula en Innovación Tecnológica en el MIHealth Forum 2014. 

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Consultora Senior Unidad de Citología Laboratorio Core

Centro de Diagnóstico Biomédico

Hospital Clínic de Barcelona

Cursos de citologia: www.aulaclinic.com, cursos.anamerino.com, www.anamerino.com

Grupo de investigación