XX Simposio Internacional de Ingeniería Eléctrica

SIE 2023

Software para la detección automática de parásitos intracelulares de Leishmania en imágenes de microscopía

Resumen

Problemática: La leishmaniasis es una enfermedad causada por un parásito protozoo del género Leishmania y según la Organización Mundial de la Salud es una de las más importantes infecciones tropicales desatendidas. Los fármacos disponibles no son efectivos frente a todas las especies del parásito, son costosos y presentan efectos adversos serios. En los estudios in vitro, para identificar nuevos compuestos que sean potencialmente activos, se realiza un conteo en el microscopio de forma manual de la forma intracelular del parásito (amastigote), proceso que resulta lento, laborioso y propenso a errores. Objetivo(s): Desarrollo de un sistema computacional que facilite la detección y el conteo de amastigotes en imágenes de microscopia obtenidas de estudios in vitro. Metodología: La segmentación de amastigotes de Leishmania se realizó utilizando el método de Otsu multinivel sobre la componente de Saturación del modelo de color HSI, así como la transformada watershed con la transformada de distancia externa ponderada para separar amastigotes unidos o solapados. Se utilizó Matlab para el desarrollo del sistema. Resultados y discusión: El sistema brinda un reporte con el total de amastigotes detectados, total de macrófagos, total de macrófagos sanos e infectados y promedio de amastigotes por macrófagos. Los reportes pueden ser realizados para cada imagen o por lotes. Además, permite la anotación manual de imágenes por el especialista. Conclusiones: Este sistema servirá de ayuda al investigador permitiendo agilizar el proceso de conteo de amastigotes en grandes volúmenes de imágenes a través de una interfaz gráfica intuitiva al usuario.

Abstract

Problem: Leishmaniasis is a disease caused by a protozoan parasite of the genus Leishmania and, according to the World Health Organization, it is one of the most important neglected tropical infections. The available drugs are not effective against all species of the parasite, they are expensive and have serious adverse effects. In in vitro studies, to identify new compounds that are potentially active, a manual count of the intracellular form of the parasite (amastigote) is performed under the microscope, a process that is slow, laborious and prone to errors. Objective(s): Development of a computational system that facilitates the detection and counting of amastigotes in microscopy images obtained from in vitro studies. Methodology: Segmentation of Leishmania amastigotes was performed using the multilevel Otsu method on the Saturation component of the HSI color model, as well as the watershed transform with the weighted external distance transform to separate joined or overlapping amastigotes. Matlab was used for the development of the system. Results and discussion: The system provides a report with the total amastigotes detected, total macrophages, total healthy and infected macrophages and average number of amastigotes per macrophages. Reports can be made for each image or in batches. In addition, it allows manual annotation of images by the specialist. Conclusions: This system will help the researcher by allowing the process of counting amastigotes in large volumes of images through an intuitive graphical user interface.