(Objetivo):

El objetivo era desarrollar un algoritmo automatizado para la estimación de un índice de proteína (Ki67), basado en la razón del área del núcleo celular de las células del tejido epitelial gástrico, utilizando imágenes digitales de histopatología.

(Metodología):

Cada región de interés de las imágenes fue anotada manualmente por un experto. Se utilizó una proporción de células Ki-67 positivas y negativas dentro de esa región para obtener la distribución de color de los píxeles correspondientes. El histograma de cada distribución de color se modeló como una Gaussiana y luego se estableció un umbral para la segmentación y clasificación. Finalmente, el índice Ki-67 se estimó como la relación entre el área positiva segmentada de los núcleos dividida por el área total de los núcleos positivos y negativos.

(Resultados):

El método automatizado tiene una fuerte correlación de 0,725 y un error cuadrático medio de 0,293, en comparación con el método manual, lo que da certeza de que el método automatizado se puede utilizar para analizar la tasa de proliferación. Además, en comparación con la clasificación manual, el método presentado clasifica automáticamente cada imagen en la misma categoría Ki-67: baja, intermedia y alta.

(Conclusión):

A pesar del pequeño tamaño de la muestra, se demostró la utilidad del método presentado. Sin embargo, el bajo número de imágenes puntuadas no permitió muestrear completamente los rangos de valores de píxeles y las intensidades observadas por los patólogos, lo cual será abordado en un trabajo futuro.

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