A New Automatic Cancer Colony Forming Units Counting Method

Nicolás Roldán-fajardo; Lizeth Rodriguez-Ramos; Andrea Hernandez; Karen Cepeda-Forero; Alejandro Ondo-Méndez; Sandra cancino-Suarez; Manuel Forero; Juan Manuel López-López

doi:10.1007/978-3-030-31321-0_40

A New Automatic Cancer Colony Forming Units Counting Method

Nicolás Roldán-fajardo, Lizeth Rodriguez-Ramos, Andrea Hernandez, Karen Cepeda-Forero, Alejandro Ondo-Méndez, Sandra cancino-Suarez, Manuel Forero, Juan Manuel López-López

Research output: Contribution to journal › Research Article › peer-review

Abstract

Clonogenic assays are an essential tool to evaluate the survival of cancer cells that have been exposed to a certain dose of radiation. Its result can be used in the generation of strategies for the optimization of radiotherapy treatments. The analysis of this type of data requires that the specialist performs the manual counting of colony forming units (CFU), i.e., find every cell that retains the ability to produce a large progeny. This task is time consuming, prone to errors and the results are not reproducible due to specialist subjective assessment. Digital image processing tools can deal with the flaws described above. This article presents a new technique for automatic CFU counting. The proposed technique extracts the regions of interest (ROIs), where a local segmentation algorithm finds and labels the cells in order to quantify number of CFUs. Results show good sensitivity and specificity performance compared to state-of-the-art software used for CFU detection and counting.

Translated title of the contribution	Un nuevo método automático de conteo de unidades formadoras de colonias de cáncer
Original language	English
Pages (from-to)	465-472
Number of pages	7
Journal	Lecture Notes in Computer Science
Volume	11868
DOIs	https://doi.org/10.1007/978-3-030-31321-0_40
State	Published - Sep 21 2019
Event	9th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis - Madrid, Spain Duration: Jul 1 2019 → Jul 4 2019

UN SDGs

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Access to Document

10.1007/978-3-030-31321-0_40

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-31321-0_40

Cite this

@article{19cd547aafdf4bf0aa3fc9afcfd57927,

title = "A New Automatic Cancer Colony Forming Units Counting Method",

abstract = "Los ensayos clonog{\'e}nicos son una herramienta esencial para evaluar la supervivencia de las c{\'e}lulas cancerosas que han sido expuestas a una determinada dosis de radiaci{\'o}n. Su resultado puede usarse en la generaci{\'o}n de estrategias para la optimizaci{\'o}n de los tratamientos de radioterapia. El an{\'a}lisis de este tipo de datos requiere que el especialista realice el recuento manual de unidades formadoras de colonias (UFC), es decir, encuentre cada c{\'e}lula que conserve la capacidad de producir una gran progenie. Esta tarea lleva mucho tiempo, es propensa a errores y los resultados no son reproducibles debido a una evaluaci{\'o}n subjetiva del especialista. Las herramientas de procesamiento de im{\'a}genes digitales pueden resolver los defectos descritos anteriormente. Este art{\'i}culo presenta una nueva t{\'e}cnica para el conteo autom{\'a}tico de UFC. La t{\'e}cnica propuesta extrae las regiones de inter{\'e}s (ROI), donde un algoritmo de segmentaci{\'o}n local encuentra y etiqueta las c{\'e}lulas para cuantificar el n{\'u}mero de UFC. Los resultados muestran un buen rendimiento de sensibilidad y especificidad en comparaci{\'o}n con el software de {\'u}ltima generaci{\'o}n utilizado para la detecci{\'o}n y el recuento de CFU.",

author = "Nicol{\'a}s Rold{\'a}n-fajardo and Lizeth Rodriguez-Ramos and Andrea Hernandez and Karen Cepeda-Forero and Alejandro Ondo-M{\'e}ndez and Sandra cancino-Suarez and Manuel Forero and L{\'o}pez-L{\'o}pez, {Juan Manuel}",

year = "2019",

month = sep,

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doi = "10.1007/978-3-030-31321-0_40",

language = "Ingl{\'e}s",

volume = "11868",

pages = "465--472",

journal = "Lecture Notes in Computer Science",

issn = "0302-9743",

publisher = "Springer",

note = "9th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis ; Conference date: 01-07-2019 Through 04-07-2019",

}

TY - JOUR

T1 - A New Automatic Cancer Colony Forming Units Counting Method

AU - Roldán-fajardo, Nicolás

AU - Rodriguez-Ramos, Lizeth

AU - Hernandez, Andrea

AU - Cepeda-Forero, Karen

AU - Ondo-Méndez, Alejandro

AU - cancino-Suarez, Sandra

AU - Forero, Manuel

AU - López-López, Juan Manuel

PY - 2019/9/21

Y1 - 2019/9/21

N2 - Los ensayos clonogénicos son una herramienta esencial para evaluar la supervivencia de las células cancerosas que han sido expuestas a una determinada dosis de radiación. Su resultado puede usarse en la generación de estrategias para la optimización de los tratamientos de radioterapia. El análisis de este tipo de datos requiere que el especialista realice el recuento manual de unidades formadoras de colonias (UFC), es decir, encuentre cada célula que conserve la capacidad de producir una gran progenie. Esta tarea lleva mucho tiempo, es propensa a errores y los resultados no son reproducibles debido a una evaluación subjetiva del especialista. Las herramientas de procesamiento de imágenes digitales pueden resolver los defectos descritos anteriormente. Este artículo presenta una nueva técnica para el conteo automático de UFC. La técnica propuesta extrae las regiones de interés (ROI), donde un algoritmo de segmentación local encuentra y etiqueta las células para cuantificar el número de UFC. Los resultados muestran un buen rendimiento de sensibilidad y especificidad en comparación con el software de última generación utilizado para la detección y el recuento de CFU.

AB - Los ensayos clonogénicos son una herramienta esencial para evaluar la supervivencia de las células cancerosas que han sido expuestas a una determinada dosis de radiación. Su resultado puede usarse en la generación de estrategias para la optimización de los tratamientos de radioterapia. El análisis de este tipo de datos requiere que el especialista realice el recuento manual de unidades formadoras de colonias (UFC), es decir, encuentre cada célula que conserve la capacidad de producir una gran progenie. Esta tarea lleva mucho tiempo, es propensa a errores y los resultados no son reproducibles debido a una evaluación subjetiva del especialista. Las herramientas de procesamiento de imágenes digitales pueden resolver los defectos descritos anteriormente. Este artículo presenta una nueva técnica para el conteo automático de UFC. La técnica propuesta extrae las regiones de interés (ROI), donde un algoritmo de segmentación local encuentra y etiqueta las células para cuantificar el número de UFC. Los resultados muestran un buen rendimiento de sensibilidad y especificidad en comparación con el software de última generación utilizado para la detección y el recuento de CFU.

U2 - 10.1007/978-3-030-31321-0_40

DO - 10.1007/978-3-030-31321-0_40

M3 - Artículo de Investigación

SN - 0302-9743

VL - 11868

SP - 465

EP - 472

JO - Lecture Notes in Computer Science

JF - Lecture Notes in Computer Science

T2 - 9th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis

Y2 - 1 July 2019 through 4 July 2019

ER -

A New Automatic Cancer Colony Forming Units Counting Method

Abstract

UN SDGs

Access to Document

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