Clasificación morfológica usando descriptores elementales en imágenes digitales de muestras de HUVEC

Autores/as

  • Miriela Escobedo Nicot Departamento de Computación, Universidad de Oriente, Santiago de Cuba, Cuba
  • Silena Herold García Departamento de Computación, Universidad de Oriente, Santiago de Cuba, Cuba
  • Ligia Ferreira Gomez Departamento de Análisis Clínicos y Toxicológicos, Universidad de S˜ao Paulo, S˜ao Paulo, Brasil
  • Camila Machado epartamento de Fisiopatologia Experimental, Faculdade de Medicina, Universidade de S˜ao Paulo, S˜ao Paulo, Brasil
  • Elisângela Monteiro Pereira Departamento de Análises Clínicas e Toxicológicas, Faculdade de Ciˆencias Farmacˆeuticas, Universidade Federal de Alfenas, Minas Gerais, Brasil.
  • Wilkie Delgado Font Departamento de Computación, Universidad de Oriente, Santiago de Cuba, Cuba

Palabras clave:

Clasificación de formas, Angiogénesis, HUVEC

Resumen

El análisis de la deformación celular en muestras biológicas constituye una herramienta importante para el estudio de algunas enfermedades o procesos asociados a enfermedades en el ser humano. Es por ello que en este trabajo nos centramos en la posibilidad de obtener de forma automatizada, una clasificación morfológica celular en imágenes de culturas in vitro 2D de células endoteliales de venas de cordón umbilical humano (HUVEC) para estudio de la angiogénesis usando muestras control y otras tratadas con b2GPI. Se realizó la clasificación supervisada de las células en tres clases: circulares, deformadas alargadas (elongadas) y deformadas poco alargadas (otras deformaciones) usando los coeficientes de formas elíptico (ESF) y circular (CSF), lo que permitió identificar formas celulares relevantes para la evaluación de este proceso. Todos los algoritmos fueron implementados en Plataforma Matlab®. Para comparar los resultados obtenidos entre las muestras control y las tratadas, se calcularon los intervalos confidenciales para cada una de las clases con un nivel de confiabilidad del 95%.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

P. Carmeliet, “Angiogenesis in life, disease and medicine,” Nature, vol. 438, no. 7070, pp. 932–936, 2005.

K. Peters, H. Schmidt, R. E. Unger, M. Otto, G. Kamp, and C. J. Kirkpatrick, “Software-supported image quantification of angiogenesis in an in vitro culture system: application to studies of biocompatibility,” Biomaterials, vol. 23, no. 16, pp. 3413–3419, 2002.

A. Niemisto, V. Dunmire, O. Yli-Harja, W. Zhang, and I. Shmulevich, “Robust quantification of in vitro angiogenesis through image analysis,” IEEE transactions on medical imaging, vol. 24, no. 4, pp. 549–553, 2005.

A. F. Santos, A. B. Zaltsman, R. C. Martin, A. Kuzmin, Y. Alexandrov, E. P. Roquemore, R. A. Jessop, M. G. M. v. Erck, and J. H. Verheijen, “Angiogenesis: an improved in vitro biological system and automated image-based workflow to aid identification and characterization of angiogenesis and angiogenic modulators,” Assay and drug development technologies, vol. 6, no. 5, pp. 693–710, 2008.

D. Guidolin, G. Albertin, and D. Ribatti, “Exploring in vitro angiogenesis by image analysis and mathematical modeling,” Microscopy: science, technology, applications and education, vol. 2, pp. 876–884, 2010.

C. P. Khoo, K. Micklem, and S. M. Watt, “A comparison of methods for quantifying angiogenesis in the matrigel assay in vitro,” Tissue Engineering Part C: Methods, vol. 17, no. 9, pp. 895–906, 2011.

M.-L. Boizeau, P. Fons, L. Cousseins, J. Desjobert, D. Sibrac, C. Michaux, A.-L. Nestor, B. Gautret, K. Neil, C. Herbert, et al., “Automated image analysis of in vitro angiogenesis assay,” Journal of laboratory automation, p. 2211068213495204, 2013.

I. Valavanis, T. Goudas, M. Michailidou, I. Maglogiannis, H. Loutrari, and A. Chatziioannou, “A novel image analysis methodology for the evaluation of angiogenesis in matrigel assays and screening of angiogenesismodulating compounds,” in IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations, pp. 61–71, Springer, 2015.

C. Balsat, S. Blacher, N. Singolle, F. Kridelka, and A. No¨el, “Image analysis characterization of the lymph/angiogenesis in experimental models and clinical studies,” Acta Stereologica, 2015.

D. Guidolin, A. Vacca, G. Nussdorfer, and D. Ribatti, “A new image analysis method based on topological and fractal parameters to evaluate the angiostatic activity of docetaxel by using the matrigel assay in vitro,” Microvascular research, vol. 67, no. 2, pp. 117–124, 2004.

S. M. Irvine, J. Cayzer, E. M. Todd, S. Lun, E.W. Floden, L. Negron, J. N. Fisher, S. G. Dempsey, A. Alexander, M. C. Hill, et al., “Quantification of in vitro and in vivo angiogenesis stimulated by ovine forestomach matrix biomaterial,” Biomaterials, vol. 32, no. 27, pp. 6351–6361, 2011.

P. Nowak-Sliwinska, A. Weiss, J. R. v. Beijnum, T. J. Wong, J.-P. Ballini, B. Lovisa, H. van den Bergh, and A. W. Griffioen, “Angiostatic kinase inhibitors to sustain photodynamic angio-occlusion,” Journal of cellular and molecular medicine, vol. 16, no. 7, pp. 1553–1562, 2012.

M. S. Angulo, J, “Application of mathematical morphology to the quantification of in vitro endothelial cell organization into tubular-like structures,” Cellular and Molecular Biology, vol. 53, no. 2, pp. 22–35, 2007.

C.-G. Roxana, H. Oualid, L. Anne, D. Agn`es, and A. D. Claude, Verdie and, “Morphological analysis of tumor cell/endothelial cell interactions under shear flow,” Journal of biomechanics, vol. 40, no. 2, pp. 335–344, 2007.

M.-C. Liu, H.-C. Shih, J.-G. Wu, T.-W. Weng, C.-Y. Wu, J.-C. Lu, and Y.-C. Tung, “Electrofluidic pressure sensor embedded microfluidic device: a study of endothelial cells under hydrostatic pressure and shear stress combinations,” Lab on a Chip, vol. 13, no. 9, pp. 1743–1753, 2013.

C. Machado, M. Escobedo, C. Nigro, V. Sara, P. Cassia, D. Augusto, F. Palacios, and L. Ferreira, “Digital image processing assessment of the differential in vitro antiangiogenic effects of dimeric and monomeric Clasificación morfol ógica usando descriptores elementales en imágenes digitales de muestras de HUVEC 123 beta2-glycoprotein i,” Journal of Cytology & Histology, vol. 2013, 2013.

P. Yu, F. Passam, D. Yu, G. Denyer, and S. Krilis, “b2-glycoprotein i inhibits vascular endothelial growth factor and basic fibroblast growth factor induced angiogenesis through its amino terminal domain,” Journal of Thrombosis and Haemostasis, vol. 6, no. 7, pp. 1215–1223, 2008.

H. Nakagawa, S. Yasuda, E. Matsuura, K. Kobayashi, M. Ieko, H. Kataoka, T. Horita, T. Atsumi, and T. Koike, “Nicked b2-glycoprotein i binds angiostatin 4.5 (plasminogen kringle 1-5) and attenuates its antiangiogenic property,” Blood, vol. 114, no. 12, pp. 2553–2559, 2009.

L. A. Stoyan and H. Stoyan, Fractals, Random Shapes and Point Fields. John Wiley and Sons, 1995. [20] K. Fernández, S. Herold, A. Fernández, M. Escobedo, G. Coello, and P. Marrero, “Estudio morfológico en muestras de sangre periférica,” in Proceedings of the V Latin American Congress on Biomedical Engineering CLAIB’11, vol. 33, pp. 543–546, IFMBE, 2013.

J. Serra and P. Soille, Mathematical morphology and its applications to image processing, vol. 2. Springer Science & Business Media, 2012.

S. Eom, S. Kim, V. Shin, and B. Ahn, “Leukocyte segmentation in blood smear images using region-based active contours,” in Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems, pp. 867–876, Springer, 2006.

T. S. Yoo, Insight into images: principles and practice for segmentation, registration, and image analysis. AK Peters Ltd, 2004.

S. V. Stehman, “Selecting and interpreting measures of thematic classification accuracy,” Remote Sensing of Environment, vol. 62, no. 1, pp. 77–89, 1997.

Descargas

Publicado

2017-12-01 — Actualizado el 2025-04-29

Versiones

Cómo citar

[1]
Escobedo Nicot, M. et al. 2025. Clasificación morfológica usando descriptores elementales en imágenes digitales de muestras de HUVEC. Ciencias matemáticas. 31, 2 (abr. 2025), 117–123.

Número

Vol. 31 Núm. 2: Diciembre, 2017

Sección

Artículo Original

Licencia

Derechos de autor 2024 Ciencias Matemáticas

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Esta licencia permite copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato bajo los siguientes términos: se debe dar crédito de manera adecuada, no se puede hacer uso del material con propósitos comerciales, y si remezcla, transforma o crea a partir del material, no podrá distribuir el material modificado. Bajo la licencia mencionada, los autores mantienen los derechos de autor de su trabajo.