[論文レビュー] Clumped Nuclei Segmentation with Adjacent Point Match and Local Shape based Intensity Analysis for Overlapped Nuclei in Fluorescence In-Situ Hybridization Images

Xiaoyuan Guo, Hanyi Yu+4 more|arXiv (Cornell University)|Aug 14, 2018

Medical Image Segmentation Techniques参考文献 5被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、蛍光顕微鏡画像における凝集核のセグメンテーションのための新規手法を提案する。本手法は、高曲率点投票、楕円フィッティング品質評価を用いた隣接点ペアスクリーニング、および局所形状に基づく強度解析を組み合わせ、重なった核間の分裂曲線を回復する。脳腫瘍組織の560枚の画像パッチ上で評価された結果、マーカー制御ウォーターシェッド法と比較して、ジャカード係数（最大0.86 vs. 0.44）およびハウスドルフ距離（13.1 vs. 34.6ピクセル）で顕著に優れており、密に詰まった核の分離において優れた正確性を示した。

ABSTRACT

Highly clumped nuclei clusters captured in fluorescence in situ hybridization microscopy images are common histology entities under investigations in a wide spectrum of tissue-related biomedical investigations. Due to their large scale in presence, computer based image analysis is used to facilitate such analysis with improved analysis efficiency and reproducibility. To ensure the quality of downstream biomedical analyses, it is essential to segment clustered nuclei with high quality. However, this presents a technical challenge commonly encountered in a large number of biomedical research, as nuclei are often overlapped due to a high cell density. In this paper, we propose an segmentation algorithm that identifies point pair connection candidates and evaluates adjacent point connections with a formulated ellipse fitting quality indicator. After connection relationships are determined, we recover the resulting dividing paths by following points with specific eigenvalues from Hessian in a constrained searching space. We validate our algorithm with 560 image patches from two classes of tumor regions of seven brain tumor patients. Both qualitative and quantitative experimental results suggest that our algorithm is promising for dividing overlapped nuclei in fluorescence in situ hybridization microscopy images widely used in various biomedical research.

研究の動機と目的

• 蛍光顕微鏡画像における極めて凝集した核の正確なセグメンテーションに取り組み、信頼性の高い下流のバイオメディカル解析を可能にすること。
• 形状ベースの手法における未分割問題やウォーターシェッド法における過剰分割問題を克服するため、局所的輪郭形状と強度特徴を活用すること。
• 核間の接続点ペアを特定し、形状に配慮した強度解析を用いて正確な分裂曲線を回復する耐障害性の高いアルゴリズムの開発。
• 臨床的画像パッチを用いた実世界の脳腫瘍組織で本手法を検証し、バイオメディカル研究への関連性を保証すること。

提案手法

• 最初に、DAPI染色された青色チャンネルに対してグローバルな適応しきい値処理を適用し、平滑化された輪郭上で曲率を計算する。曲率の式は $\kappa = \frac{x'y'' - y'x''}{(x'^2 + y'^2)^{3/2}}$ である。
• 高曲率点は投票機構により表現される：$s^* = \frac{\int_{\partial C} \kappa(s)s\,ds}{\int_{\partial C} \kappa(s)\,ds}$。この式により、凹型セグメント上で冗長性を低減する最適な代表点が選択される。
• 隣接ペアには曲率に基づく距離指標を、非隣接ペアには曲率、距離、法線ベクトルの角度を統合した包括的指標を用いて候補ペアをスクリーニングする。
• 隣接ペアの接続妥当性は、楕円フィッティング品質指標を用いて評価され、フィッティング角度、面積、中心シフト、周囲長の変化、および縦長度を評価する。
• 分裂曲線は、セクター形状の探索領域内で局所形状に基づく強度解析により回復され、ヘッセ行列固有値を用いてパストレースを制約する。
• 本手法は核間の複雑な曲線的境界をモデル化することで、直線的分離を回避し、セグメンテーションの忠実性を向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高曲率点投票は、凝集核セグメンテーションにおける冗長な候補検出を低減し、計算効率を向上させることができるか？
• RQ2 曲率、距離、法線ベクトルの整合性を統合した包括的スクリーニング指標は、真の核接続候補を効果的に同定できるか？
• RQ3 楕円フィッティング品質評価は、単純な幾何的基準と比較して、核ペア接続意思決定の信頼性を向上させることができるか？
• RQ4 局所形状に基づく強度解析は、従来のウォーターシェッド法と比較して、重なり領域におけるより正確な分裂曲線を回復できるか？
• RQ5 本手法は、実際の蛍光顕微鏡画像パッチにおいて、マーカー制御ウォーターシェッド法をどの程度上回るセグメンテーション正確性を示すか？

主な発見

• 本手法は、腫瘍縁（TM）領域で平均ジャカード係数0.86（標準偏差：0.14）、バルク腫瘍（BT）領域で0.80（標準偏差：0.19）を達成した。マーカー制御ウォーターシェッド法はそれぞれ0.40および0.38であった。
• ハウスドルフ距離は、TM領域で13.1ピクセル（標準偏差：18.1）、BT領域で15.0ピクセル（標準偏差：19.6）に低減された。ウォーターシェッド法はそれぞれ34.6および34.3ピクセルであった。境界の一致度が向上したことを示している。
• 患者5において、TM領域でジャカード係数0.86（標準偏差：0.12）、BT領域で0.80（標準偏差：0.17）を達成し、多様な組織タイプにわたり一貫した性能を示した。
• 本手法はウォーターシェッド法（再現率：0.40–0.55、F1スコア：0.53–0.68）と比較して、より高い再現率（0.87–0.95）とF1スコア（0.88–0.92）を示し、真の核分離の検出能力が優れていることを示した。
• 4枚の代表的画像パッチにおける定性的比較で、ウォーターシェッド法が失敗した複雑な重なり核クラスタを、本手法が正常に解消できた。
• 7名の患者および2つの腫瘍領域（BTおよびTM）を通じて一貫した性能を示したため、本手法は組織密度や核の形状の変動に対して耐障害性があることが裏付けられた。