Aproximación a la detección de Células Normales de Cuello Uterino

David Ricardo Ramírez Salazar

Diego Mauricio Salazar Alegría

Oscar Andrés Junco Rodríguez

Jairo Alberto Hurtado M.Sc

Martha Cecilia Díaz Cuspoca

Edgar Alberto Parra Saad

Oscar Fernando Salazar Alegría

Departamento de Electrónica, Pontificia Universidad Javeriana, Bogotá, Colombia

Resumen/Abstract

Aquí se presenta el resultado de un trabajo de investigación que busca obtener una aproximación a la detección de células escamosas superficiales e intermedias normales de cuello uterino para detectar posibles anormalidades celulares como un primer acercamiento hacia la detección temprana de cáncer de cuello uterino por medio del tratamiento digital de imágenes tomadas de muestras citológicas en mujeres en edad reproductiva en condiciones hormonales normales. El color, la forma y el tamaño de los núcleos de cada célula son parámetros decisivos a la hora de tomar una decisión respecto a la normalidad de cada una de las células de las muestras dE cuello uterino, siendo por tal motivo el principal objetivo de este trabajo el análisis de estas características.
Presented are the results of a study that focuses on the detection of superficial and intermediate squamous cells on the cervix in order to detect possible cellular abnormalities. This is the first step toward early detection of cervical cancer using digital imaging taken of cytology samples from women in their reproductive years under normal hormonal conditions. The colour, the shape and the size of the nucleus of each cell are decisive parameters when making deciding normal cells in the cervix samples. The analysis of such cells is the purpose of this study.

1. Introducción

En Colombia la detección precoz del cáncer de cuello uterino no alcanza gran cobertura y la mortalidad asociada con este padecimiento sigue aumentando. El mayor porcentaje de casos se diagnostica cuando el cáncer está muy avanzado y las posibilidades terapéuticas de curación son muy limitadas, lo cual sucede por múltiples razones. En primer lugar, el cáncer es una enfermedad silenciosa, no duele, no da síntomas o signos que puedan alertar sobre su presencia y, cuando se presentan estos signos de alarma es porque lamentablemente el cáncer puede estar en etapas muy avanzadas. En segundo lugar, el poco acceso de la población a servicios médicos capacitados y con los equipos necesarios para determinar posibles anormalidades. En tercer lugar, las fallas en servicios médicos, ya sea por una mala capacitación de las personas que se encargan de tomar las muestras, el inadecuado procesamiento de la muestra para que el especialista pueda determinar con certeza el estado del paciente o las pequeñas variaciones que pueden llegar a tener las células de cuello uterino en sus etapas precancerígenas que en muchos casos son difíciles de detectar a simple vista o por personal inexperto en el tema, si no se cuentan con instrumentos de análisis adecuados para las muestras.

La dificultad al diagnosticar un frotis dudoso puede verse aumentada básicamente por dos factores; por un lado, por daños externos como deficiencias en las técnicas de realización del frotis, errores de fijación o coloración y reacciones degenerativas o inflamatorias y, por otro, por la capacidad analítica del personal que realiza la interpretación1.

El color, la forma y el tamaño de los núcleos de cada célula son parámetros decisivos a la hora tomar una decisión respecto a la normalidad de cada una de las células de las muestras de cuello uterino, siendo por tal motivo el principal objetivo de este trabajo el análisis de estas características. Para el desarrollo de este trabajo de investigación se conformo una base de datos con un total de 194 imágenes de células escamosas superficiales e intermedias de cuello uterino de las cuales 135 imágenes son células escamosas superficiales e intermedias normales de cuello uterino y 59 son imágenes de células escamosas superficiales e intermedias de cuello uterino con distintos tipos de lesión.

2. Células Escamosas de Cuello Uterino

En este estudio se trabajó con células escamosas superficiales e intermedias de cuello uterino.

2.1 Células superficiales

Figura 1. Célula escamosa superficial de cuello uterino

Se originan en la capa superficial del epitelio del cuello uterino. El citoplasma es ancho (45 a 50 micras de diámetro). Los bordes citoplasmáticos son irregulares pero bien definidos.

Su coloración suele ser naranja o rojiza. El núcleo es pequeño (5 a 7 micras de diámetro), redondo, y presenta cromatina condensada. La mayoría de las células superficiales contienen núcleos picnóticos2.

Figura 2. Célula escamosa intermedia de cuello uterino

Se originan en el estrato medio del epitelio del cuello uterino. Estas células son más comunes en la fase posovulatoria en las mujeres de edad fértil. El citoplasma es ligeramente más pequeño que el de las células superficiales (40 a 50 micras de diámetro), transparente y poligonal. Su coloración suele ser verde azulada. El núcleo es redondo u oval, más grande (9 a 11 micras de diámetro) que el de las células superficiales. Se caracteriza por un borde nuclear delicado y nítido, por una cromatina finamente granular4.

2.3 Lesión escamosa Intraepitelial de bajo grado (LEIBG)

Figura 3. Lesión escamosa Intraepitelial de bajo grado.

El tamaño del núcleo es por lo menos tres veces más grande que el núcleo de una célula intermedia normal, resultando un incremento en la relación núcleo-citoplasma.

Hay una variación moderada en el tamaño del núcleo, número y morfología nucleares.

La cromatina puede ser de distribución uniforme y granular o condensada y densamente opaca.

3. Extracción de Núcleos en las Muestras

El sistema desarrollado permite seleccionar el tipo de procesamiento que se le desea hacer a la muestra de cuello uterino (automático y manual).

El procesamiento manual se usa cuando el usuario quiere analizar un área en particular contenida en la muestra. El procesamiento automático se usa cuando el usuario quiere que el sistema revise toda la muestra y este detecte automáticamente las (células) contenidas en ésta.

En la parte inicial de análisis se hace un pre-procesamiento de la imagen buscando resaltar las células contenidas en la muestra y atenuar lo que era considerado ruido para nosotros, como los defectos que pudiese tener esta debido a daños externos, esto se realizó con un filtro de mediana.

Posteriormente se detectan bordes en la imagen filtrada, se eliminan células incompletas en la muestra, se dilatan los bordes y se rellena el interior de las superficies cerradas que quedaron conformadas en la imagen. Luego se eliminan las áreas de la imagen que tienen un área menor que la de una célula y se eliminan las superficies que no están cerradas, para de esta forma obtener la máscara, la cual contiene sólo las áreas de interés para el análisis (figura 4).

Figura 4. Muestra con bordes rellenos y célula reconocida en la muestra

De la célula detectada en la muestra, se extrae la componente R del espacio se color RGB, La cual es filtrada para de esta forma resaltar el núcleo y atenuar el ruido (figura 5).

Figura 5. De izquierda a derecha, a) célula reconocida, b) componente R del espacio de color RGB, y c) componente R filtrada.

Después del filtrado de la imagen esta pasa por un proceso de realzado en donde se busca modificar el contraste de la imagen con el fin de resaltar el núcleo, esto se hace proyectando cada uno de los píxeles por medio de una función matemática que consta de tres intervalos con pendientes distintas, buscando las tonalidades claras se vuelvan más blancas, las tonalidades oscuras mas negras y la posible región de interés no sea modificada.

El algoritmo resalta el contraste de la imagen; si este no detecta el núcleo adecuadamente, entonces modifica los valores de las pendientes de la función con el fin de resaltar adecuadamente el núcleo el área de interés en el análisis la cual es el núcleo (figura 6).

Figura 6. De izquierda a derecha, a ) componente R con aumento de contraste, b) máscara del núcleo y c) núcleo reconocido.

Se extrae el núcleo de la imagen, se filtra y se aumenta el contraste para resaltar aún mas el núcleo, de la misma forma como se hizo anteriormente, para finalmente obtener la máscara del núcleo a la cual se le realiza un análisis de tamaño, color y forma (figura 7).

Figura 7. De izquierda a derecha, a) núcleo reconocido en la sub-muestra, b) máscara del núcleo y c) núcleo para ser analizado.

4. Análisis de las Características de los Núcleos

4.1 Análisis de tamaño

Para realizar este análisis se utiliza la máscara del núcleo (figura 7b). A esta se le calcula el área para posteriormente analizar este valor y compararlo con el umbral determinado para un núcleo perteneciente a una célula normal, para así determinar si este se encuentra dentro de los parámetros de normalidad.

Haciendo énfasis en que se tienen dos tipos diferentes de células de cuello uterino (superficiales e intermedias) fue necesario encontrar umbrales diferentes para cada uno de los dos tipos de células, teniendo en cuenta además del tamaño el color del núcleo para poder diferenciar a que tipo de célula se le estaba realizando el procesamiento.

4.2 Análisis de color

Para este análisis se recibe la imagen que contiene el núcleo para ser analizado (figura 7c), la cual es transformado al espacio de color HSV y a este sólo se le analiza la componente V ya que lo más importante es que tan claro u oscuro es el núcleo. En las células superficiales de cuello uterino la componente V tiene valores relativamente bajos debido a que los núcleos son oscuros (figura 1) en comparación con las células intermedias de cuello uterino donde se obtuvieron valores de la componente V más altos debido a que los núcleos son más claros (figura 2), por lo que se encontraron umbrales diferentes para estos dos tipos de células.

Además del promedio de color en la componente V, se analizó la forma como se distribuye el color en los núcleos de los dos tipos de células en estudio. En las células superficiales e intermedias generalmente la distribución de la cromatina es homogénea y uniforme (figura 1 y 2). Las células con algún tipo de lesión tienen la coloración del núcleo oscura y en muchos casos la distribución de la cromatina es variable y poco uniforme (figura 3).

De esta forma se decidió tener en cuenta para el análisis de color la varianza en los valores de color de los píxeles que conforman los núcleos para obtener así un resultado óptimo.

4.3 Análisis de Forma

Para este análisis se trabaja con la máscara del núcleo (figura 9b) y de esta se obtiene el perímetro del núcleo, de esta se obtiene el centro de masa de este y se toman la distancia en píxeles que hay del centro de masa a cada uno de los puntos que conforman el perímetro del núcleo los cuales son almacenados en una matriz, de esta se obtiene la varianza la cual representa la irregularidad del núcleo. Entre mas alta sea la varianza, mas irregular es la forma del núcleo.

4.4 Selección de umbrales

Se decidió que tanto tamaño como color nuclear no se debían analizar por separado debido a que tenemos dos tipos de células pertenecientes a estratos diferentes, las cuales tienen características distintas en la tonalidad y el tamaño del núcleo Al analizar el color del núcleo de una célula, se tuvo en cuenta su tamaño, debido a que el núcleo de las células superficiales (figura 1) presentan una tonalidad más oscura que el de las células intermedias, dificultando su análisis, ya que si sólo se tenía en cuenta su color, las células con núcleo pequeño (superficiales) iban a ser detectadas como fuera del rango normal debido a su tonalidad oscura.

Para el caso del tamaño nuclear, se tuvo una situación similar debido a que el núcleo de las células intermedias (figura 2) tienen un tamaño de aproximadamente el doble que el de las células superficiales3, pero los primeros son mucho más claros y el valor medio de la componente V del espacio de color HSV es más alto que el de las células superficiales. Por ello, al tener una célula superficial con un tamaño nuclear por fuera del rango normal, tendríamos un área parecida o mayor al promedio de un núcleo de una célula intermedia, pero de una tonalidad mucho más oscura o con la cromatina distribuida de forma no homogénea.

Se concluyó que en las células escamosas normales (superficiales e intermedias) la varianza de la cromatina del núcleo es relativamente pequeña, mientras que en muchos casos de células con algún tipo de lesión la varianza es mayor debido a la poca homogeneidad del núcleo. De esta forma se determinó un umbral para tamaño y color de forma conjunta.

Para la obtención del umbral de forma nuclear se utilizaron el resultado de la varianza que se obtuvo en el análisis de forma, la cual indica que tan irregular es la forma del núcleo permitiendo con este parámetro encontrar valor cuantitativo que describa la regularidad de la forma del núcleo.

5. Evaluación del Sistema

Para hacer el análisis definitivo se comparó de manera visual los resultados obtenidos por el programa con la rotulación previa que un especialista hizo a las imágenes que conforman la base de datos. De la base de datos se tomó el 60% de estas para evaluar el sistema desarrollado.

Los resultados obtenidos para el análisis automático y manual se resumen en las tablas 1 a 3 y 4 a 6, respectivamente.

5.1 Análisis automático

Este resultado tiene un porcentaje de núcleos reconocidos bastante bajo, debido a los siguientes factores:

  • Desde un principio se decidió para este tipo de análisis no tener en cuenta las células incompletas (pegadas al borde de la imagen).
  • Las células sobre lapadas en contacto con las del borde, no eran tenidas en cuenta para el análisis.
  • Algunas fotos aparecían desenfocadas.
  • La falta de contraste entre el núcleo y el citoplasma debido a factores externos de la muestra citológica.

Cabe aclarar que la mayoría de células no reconocidas en el análisis automático son procesadas de manera exitosa en el análisis manual. Es decir, para un total de 376 núcleos analizados hubo un error del 2.94%, lo cual nos da como resultado un porcentaje de acierto en el procesamiento automático del 97.06%.

A partir de los núcleos reconocidos, se analizaron los diferentes errores encontrados en el procesamiento.

5.2 Análisis manual

Este resultado tiene un porcentaje de núcleos reconocidos bastante alto. Es decir, para un total de 722 núcleos analizados hubo un error del 5.26%, lo cual nos da como resultado un porcentaje de acierto en el procesamiento automático del 94.74%. A partir de los núcleos reconocidos, se analizaron los diferentes errores encontrados en el procesamiento.

6. Conclusiones

Las características que se tuvieron en cuenta para la clasificación de la normalidad de las células (color, forma y tamaño) fueron suficientes en esta primera etapa para dar una apreciación de la normalidad. Cabe recordar que el trabajo realizado se basó en definir unos umbrales de normalidad de las células; en ningún momento se quiso clasificar la célula dentro de algunas de las anormalidades que se pueden presentar.

Con el método implementado se pudo detectar y extraer de forma adecuada los núcleos y las células escamosas superficiales de cuello uterino de las muestras, sin importar la tinción que estas pudiesen tener (en la base de datos teníamos tres tonalidades distintas de color: azules, rojas y blancas) para analizar las características relevantes como tamaño, color y forma nuclear.

Es bueno recalcar que las imágenes deben tener una coloración adecuada para un correcto funcionamiento del sistema. El análisis realizado por el sistema permite dar una apreciación objetiva de las características de las células escamosas e intermedias de cuello uterino encontrando discrepancias que pueden escapar a la capacidad normal del ojo humano.

Los umbrales encontrados en tamaño, color y forma nuclear para detectar normalidad en las células escamosas de cuello uterino fueron bastante eficientes para la base de datos de evaluación, debido al bajo porcentaje de error que se obtuvo en el procesamiento.

El mayor porcentaje de error en las células reconocidas fue debido a problemas en la forma de la máscara del núcleo debido al contraste deficiente en la muestra citológica. El trabajo realizado en esta investigación representa el inicio de un estudio macro en esta área, representando la base fundamental para el desarrollo posterior de futuros trabajos donde entre a analizarse los parámetros por fuera de los rangos normales en estas células.

Con el desarrollo realizado en este trabajo de grado se puede obtener como primera aproximación la división en células normales y no normales de la población compuesta por células escamosas superficiales e intermedias de cuello uterino pertenecientes a mujeres en edad reproductiva y condiciones hormonales normales, para analizar en investigaciones posteriores las células que se salgan de los parámetros de normalidad obtenidos en este trabajo y así pasar a detectar cada uno de los diferentes tipos de lesiones que se pudiesen presentar hasta llegar a un análisis y reconocimiento totalmente automático de las muestras citológicas, con el fin de poder obtener un análisis rápido y efectivo en poblaciones en las cuales no se cuenta con la presencia de un especialista.

Aunque los resultados obtenidos fueron satisfactorios, este trabajo no pretende reemplazar al profesional encargado del análisis de las citologías ni dar un dictamen respecto a cada una de ellas, ya que esto sería muy apresurado dado que esta es una primera etapa en un tema de investigación que podría llegar a durar años. Lo que se pretende es dar una opinión sobre cada una de las características relevantes de las células escamosas superficiales e intermedias de cuello uterino que se analicen en este sistema. Además se pretende que en un futuro no muy lejano este tema sea retomado y comenzar de esta forma una posible detección de cada una de las diferentes lesiones que se pueden presentar en este tipo de células, para posteriormente avanzar en pruebas de campo para obtener un producto de gran utilidad a la sociedad y de gran apoyo para el personal involucrado en la toma y análisis manual de las muestras de cuello uterino.

En el procesamiento digital de imágenes de células escamosas de cuello uterino aparecen muchas variables externas en juego como es el método de toma de la muestra de cuello uterino, el proceso de coloración, de fijación y los químicos utilizados para el procesamiento de la lámina, toma de la fotografía en el microscopio, exceso de células sobre lapadas en la lámina, entre otras.

Esto puede perjudicar muchas veces el adecuado procesamiento en el software implementado (PACCU), o permitir el incremento de errores, falsas interpretaciones y malos resultados. Para corroborar esto, el programa muestra al usuario ventanas acerca de los núcleos que se detectaron para que el especialista utilice su criterio para la toma de la mejor decisión.

Referencias

  1. Hans Friedrich Nauth; Citología Ginecología; Márban. © 1998.
  2. Organización Panamericana de la Salud, División de Prevención y Control de Enfermedades, Programa de Enfermedades no Transmisibles. Manual de Procedimientos del Laboratorio de Citología. Washington, D.C. 2002.
  3. Robert J. Kurman, Diane Solomon; The Bethesda System for reporting Cervical/Vaginal Cytologic Diagnoses; Springer. © 1994.
  4. Takahashi M, Citología del cáncer - Atlas color. Editorial Panamericana. Segunda Edición. 1982.


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