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.
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.
