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A New Automatic Cancer Colony Forming Units Counting Method

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A New Automatic Cancer Colony Forming.pdf (713.86 KB)
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Authors

Authors

Roldán, Nicolás
Rodriguez, Lizeth
Hernandez, Andrea
Cepeda, Karen
Ondo Méndez, Alejandro
Cancino Suárez, Sandra Liliana
Forero, Manuel G.
Lopéz, Juan M.
Abstract (Spanish)
Los ensayos clonógenos son una herramienta esencial para evaluar la supervivencia de Células cancerosas que han sido expuestas a una determinada dosis de radiación. Su resultado puede ser utilizado en la generación de estrategias para la optimización de la radioterapia tratos. El análisis de este tipo de datos requiere que el especialista realice el recuento manual de unidades formadoras de colonias (UFC), es decir, encontrar cada célula que conserva la capacidad de producir una gran descendencia. Esta tarea requiere mucho tiempo y es propensa a errores y los resultados no son reproducibles debido a consideraciones subjetivas del especialista. evaluación. Las herramientas de procesamiento de imágenes digitales pueden solucionar los defectos descritos arriba. Este artículo presenta una nueva técnica para el conteo automático de UFC. El La técnica propuesta extrae las regiones de interés (ROI), donde un algoritmo de segmentación local encuentra y etiqueta las UFC para cuantificarlas. Resultados muestran un buen rendimiento de sensibilidad y especificidad en comparación con los de última generación Software utilizado para la detección y conteo de UFC.
Abstract (English)
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 CFUs in order to quantify them. Results show good sensitivity and specificity performance compared to state-of-the-art software used for CFU detection and counting.
Editors
Aythami Morales
Julian Fierrez
José Salvador Sánchez
Bernardete Ribeiro
Extent
8 páginas
URI: https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/3361
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AA. Gibiome
References

Unkel, S., Belka, C., Lauber, K.: On the analysis of clonogenic survival data: statistical alternatives to the linear-quadratic model. Radiat. Oncol. 11(1), 11 (2016)

Franken, N., Rodermond, H., Stap, J., Haveman, J.: Clonogenic assay of cells in vitro. Nat. Protoc. 1(5), 2315-9 (2006)

Hingorani, M., et al.: Therapeutic effect of sodium iodide symporter gene therapy combined with external beam radiotherapy and targeted drugs that inhibit DNA repair. Mol. Ther.: J. Am. Soc. Gene Ther. 18(9), 1599–1605 (2010)

Godínez, R.R., Gómez, A.E.Z., Ocampo, E.A., del Moral Hernández, O.: “Modulación de la apoptosis por la oncoproteína E6 de la variante E-G350 del VPH-16 en células HaCaT en respuesta a quimioterapia y radioterapia. Tlamati 7(3), 5–10 (2016)

Brown, M.E., Rondon, E., Rajesh, D., Mack, A., Lewis, R., Feng, X., et al.: Derivation of induced pluripotent stem cells from human peripheral blood T lymphocytes. PLoS ONE 5 (6), e11373 (2010)

Chunhachart, O., Suksawat B.: Construction and validation of economic vision system for bacterial colony count. In: International Computer Science and Engineering Conference (ICSEC). IEEE, Thailand (2016). https://doi.org/10.1109/ICSEC.2016.7859888

Chiang, P.J., Tseng, M.J., He, Z.S., Li, C.H.: Automated counting of bacterial colonies by image analysis. J. Microbiol. Methods 108, 74–82 (2015). https://doi.org/10.1016/j.mimet. 2014.11.009

Siragusa, M., Dall’Olio, S., Fredericia, P.M., Jensen, M., Groesser, T.: Cell colony counter called CoCoNut. PLoS ONE 13(11), e0205823 (2018). https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0205823

Carpenter, A., et al.: CellProfiler: image analysis software for identifying and quantifying cell phenotypes. Genome Biol. (2006). https://doi.org/10.1186/gb-2006-7-10-r100

Geissmann, Q.: OpenCFU, a new free and open-source software to count cell colonies and other circular objects. PLoS ONE 8(2), e54072 (2013). https://doi.org/10.1371/journal.pone. 0054072

Matić, T., Vidović, I., Silađi, E., Tkalec, F.: Semi-automatic prototype system for bacterial colony counting. In: 2016 International Conference on Smart Systems and Technologies (SST), pp. 205–210. IEEE, Croatia (2016). https://doi.org/10.1109/SST.2016.7765660