Name: Versnelde straling Biodosimetry geautomatiseerde door Dicentric chromosoom identificatie (ADCI) en de schatting van de dosis (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-09-04T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 33 s
Description: Leer geautomatiseerde dicentrisch chromosoom identificatie en dosischatting met machine learning voor stralingsbiodosimetrie. Deze software versnelt de analyse van bestralingsblootstelling aanzienlijk.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

We moeten dankbaar Dr Ruth Wilkins, radiobiologie en bescherming divisie van Health Canada, en Farrah Flegal, Canadese nucleaire laboratoria en hun laboratoriumpersoneel toegang metafase afbeeldingsgegevens uit hun laboratoria cytogenetische biodosimetry. Dit document werd ondersteund door een contract van Build in Canada innovatie programma aan CytoGnomix (Serienr. EN579-172270/001/SC). De eerste versie van ADCI en ontwikkeling van algoritmen werden gesteund door het innovatiefonds Western; de Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC ontdekking Grant 371758-2009); US Public Health Service (DART-dosis CMCR, 5U01AI091173-0); de Canadese basis voor innovatie; Canada Research Chairs, en CytoGnomix Inc

<ol><li>Brewen, J. G., Preston, R. J., Littlefield, L. G. <a target="_blank" href="http://www.rrjournal.org/doi/abs/10.2307/3573421?code=rrs-site&journalCode=rare">Radiation-Induced Human Chromosome Aberration Yields Following an Accidental Whole-Body Exposure to60 Co γ-Rays.</a> Radiat Res. 49 (3), 647-656 (1972).</li>
<li>Bender, M. A., Gooch, P. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Persistent+Chromosome+Aberrations+in+Irradiated+Human+Subjects%5BTitle%5D)+AND+%22Radiat+Res%22%5BJournal%5D)">Persistent Chromosome Aberrations in Irradiated Human Subjects.</a> Radiat Res. 16 (1), 44-53 (1962).</li>
<li>INTERNATIONAL ATOMIC ENERGY AGENCY. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Cytogenetic+Dosimetry%3A+Applications+in+Preparedness+for+and+Response+to+Radiation+Emergencies%22">Cytogenetic Dosimetry: Applications in Preparedness for and Response to Radiation Emergencies</a>. , IAEA: Vienna. (2011).</li>
<li>Rogan, P. K., Li, Y., Wilkins, R. C., Flegal, F. N., Knoll, J. H. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Radiation+Dose+Estimation+by+Automated+Cytogenetic+Biodosimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Radiat+Prot+Dosimetry%22%5BJournal%5D)">Radiation Dose Estimation by Automated Cytogenetic Biodosimetry.</a> Radiat Prot Dosimetry. 172 (1-3), 207-217 (2016).</li>
<li>Arachchige, A. S., Samarabandu, J., Knoll, J., Khan, W., Rogan, P. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/5652017/">An image processing algorithm for accurate extraction of the centerline from human metaphase chromosomes.</a> 2010 IEEE International Conference on Image Processing. , 3613-3616 (2010).</li>
<li>Arachchige, A. S., Samarabandu, J., Knoll, J., Khan, W., Rogan, P. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/5479183/">An Accurate Image Processing Algorithm for Detecting FISH Probe Locations Relative to Chromosome Landmarks on DAPI Stained Metaphase Chromosome Images.</a> 2010 Canadian Conference on Computer and Robot Vision. , 223-230 (2010).</li>
<li>Arachchige, A. S., Samarabandu, J., Rogan, P. K., Knoll, J. H. M. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/6334866/">Intensity integrated Laplacian algorithm for human metaphase chromosome centromere detection.</a> 2012 25th IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE). , 1-4 (2012).</li>
<li>Li, Y., et al. <a target="_blank" href="http://ieeexplore.ieee.org/document/6420039/">Towards large scale automated interpretation of cytogenetic biodosimetry data.</a> 2012 IEEE 6th International Conference on Information and Automation for Sustainability. , 30-35 (2012).</li>
<li>Ranjan, R., Arachchige, A. S., Samarabandu, J., Knoll, J. H. M., Rogan, P. K. <a target="_blank" href="https://www.researchgate.net/publication/260826538_Automatic_Detection_of_Pale_Path_and_Overlaps_in_Chromosome_Images_using_Adaptive_Search_Technique_and_Re-thresholding">Automatic Detection of Pale Path and Overlaps in Chromosome Images using Adaptive Search Technique and Re-thresholding.</a> International Conference on Computer Vision Theory and Applications. , 462-466 (2017).</li>
<li>Arachchige, A. S., Samarabandu, J., Knoll, J. H. M., Rogan, P. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Intensity+Integrated+Laplacian-Based+Thickness+Measurement+for+Detecting+Human+Metaphase+Chromosome+Centromere+Location%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">Intensity Integrated Laplacian-Based Thickness Measurement for Detecting Human Metaphase Chromosome Centromere Location.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 60 (7), 2005-2013 (2013).</li>
<li>Rogan, P. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automating+dicentric+chromosome+detection+from+cytogenetic+biodosimetry+data%5BTitle%5D)+AND+%22Radiat+Prot+Dosimetry%22%5BJournal%5D)">Automating dicentric chromosome detection from cytogenetic biodosimetry data.</a> Radiat Prot Dosimetry. 159 (1-4), 95-104 (2014).</li>
<li>Li, Y., Knoll, J. H., Wilkins, R. C., Flegal, F. N., Rogan, P. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+discrimination+of+dicentric+and+monocentric+chromosomes+by+machine+learning-based+image+processing%5BTitle%5D)+AND+%22Microsc+Res+Tech%22%5BJournal%5D)">Automated discrimination of dicentric and monocentric chromosomes by machine learning-based image processing.</a> Microsc Res Tech. 79 (5), 393-402 (2016).</li>
<li>Subasinghe, A., et al. <a target="_blank" href="https://f1000research.com/articles/5-1565/v1">Centromere detection of human metaphase chromosome images using a candidate based method.</a> F1000Res. 5, 1565(2016).</li>
<li>Shirley, B. C., Li, Y., Knoll, J. H. M., Rogan, P. K. Online manual for the Automated Dicentric Chromosome Identifier and Dose Estimator, Version 1.2. , Available from:
 <a target="_blank" href="http://adciwiki.cytognomix.com">http://adciwiki.cytognomix.com</a> (2017).</li>
<li>Wilkins, R. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+the+annual+Canadian+biodosimetry+network+intercomparisons%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Radiat+Biol%22%5BJournal%5D)">Evaluation of the annual Canadian biodosimetry network intercomparisons.</a> Int J Radiat Biol. 91 (5), 443-451 (2015).</li>
<li>Liu, J., Li, Y., Wilkins, R., Flegal, F., Knoll, J. H. M., Rogan, P. K. <a target="_blank" href="https://f1000research.com/articles/6-1396/v1">Accurate Cytogenetic Biodosimetry Through Automation Of Dicentric Chromosome Curation And Metaphase Cell Selection.</a> F1000Research. 6, 1396(2017).</li>
<li>Schunck, C., Johannes, T., Varga, D., Lörch, T., Plesch, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((New+developments+in+automated+cytogenetic+imaging%3A+unattended+scoring+of+dicentric+chromosomes%2C+micronuclei%2C+single+cell+gel+electrophoresis%2C+and+fluorescence+signals%5BTitle%5D)+AND+%22Cytogenet+Genome+Res%22%5BJournal%5D)">New developments in automated cytogenetic imaging: unattended scoring of dicentric chromosomes, micronuclei, single cell gel electrophoresis, and fluorescence signals.</a> Cytogenet Genome Res. 104 (1-4), 383-389 (2004).</li>
<li>Ramakumar, A., Subramanian, U., Prasanna, P. G. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-throughput+sample+processing+and+sample+management%3B+the+functional+evolution+of+classical+cytogenetic+assay+towards+automation%5BTitle%5D)+AND+%22Mutat+Res+Genet+Toxicol+Environ+Mutagen%22%5BJournal%5D)">High-throughput sample processing and sample management; the functional evolution of classical cytogenetic assay towards automation.</a> Mutat Res Genet Toxicol Environ Mutagen. 2015, 132-141 (2015).</li>
<li>Deperas, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CABAS%3A+a+freely+available+PC+program+for+fitting+calibration+curves+in+chromosome+aberration+dosimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Radiat+Prot+Dosimetry%22%5BJournal%5D)">CABAS: a freely available PC program for fitting calibration curves in chromosome aberration dosimetry.</a> Radiat Prot Dosimetry. 124 (2), 115-123 (2007).</li>
<li>Ainsbury, E. A., Lloyd, D. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dose+estimation+software+for+radiation+biodosimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Health+Phys%22%5BJournal%5D)">Dose estimation software for radiation biodosimetry.</a> Health Phys. 98 (2), 290-295 (2010).</li>
</ol>

PKR en JHMK samen CytoGnomix, die is het commercialiseren van ADCI en gerelateerde patenten. YL en BCS zijn werknemers van CytoGnomix. ADCI is auteursrechtelijk beschermd en gepatenteerd is de centromeer lokalisatie methode in ADCI (ons Pat. Nr. 8,605,981; Duitse Pat. Nr. 112011103687).

Mogelijkheden en beperkingen van de software
Het protocol beschreven in deze paper introduceert de typische stapsgewijze procedure gebruikt in ADCI importeren en verwerken van cytogenetische metafase afbeeldingen, maken van straling kalibratiekrommen en biologische dosis in individuen of monsters blootgesteld aan onbekende schatten stralingsniveaus. Het is echter niet nodig voor het uitvoeren van deze instructies sequentieel. Bijvoorbeeld, veel proefmonsters van onbekende dosis kunnen worden verwerkt en geanalyseerd met behulp van dezelfde precomputed kalibratiecurve. Bovendien, zodra het conversieproces is voltooid, de selectie van de afbeelding en de DC filteren modellen kan worden herhaald door de gebruiker. Toepassing van een passende afbeelding Keuzemodel arbeidsvoorwaarden hangt af van de kenmerken en kwaliteit van de metafase-afbeeldingsgegevens, die op zijn beurt steunt zowel op het laboratorium-protocol gebruikt voor het bereiden van cellen en de striktheid criteria gebruikt voor het selecteren van cellen met geautomatiseerde metafase opname systemen. Chromosoom morphologies zal verschillen tussen biodosimetry en cytogenetische laboratoria, en dus de afbeelding selectie modellen moeten worden beoordeeld door de gebruiker om te bepalen of de vooraf gedefinieerde afbeelding selectie modellen meegeleverd met de software volstaan om te worden zal het opstellen van ramingen van de precieze dosis of of aangepaste met gebruiker gedefinieerde modellen drempels moeten worden gemaakt. Gebaseerd op onze ervaring, wordt de effectiviteit van afbeelding selectie modellen beïnvloed door de bron en de kwaliteit van de beelden van de cel. Gebruikers kunnen hun eigen selectiecriteria van de afbeelding met behulp van verschillende combinaties van filters te elimineren valse positieve DCs en beeld selectie modellen en de tegenwaarde van de drempel om te selecteren van de gewenste beelden ontwerpen. Er is flexibiliteit in de input van de kalibratiekrommen en schatting van de dosis, zoals coëfficiënten van de lineaire-kwadratische curve en DC frequenties kunnen worden gewijzigd of handmatig ingevoerd.
Hoewel de software is volledig geautomatiseerd, kunnen afbeeldingen handmatig worden beoordeeld en geselecteerd. Deze mogelijkheid is beschikbaar voor het opnemen of verwijderen van individueel verwerkte afbeeldingen via de Microscoop Viewer-functie in de belangrijkste GUI. De software is echter als gevolg van de automatisering, aanzienlijk efficiënter in vergelijking met de handleiding scoring van metafase beelden en tellen van DCs. Een steekproef bestaande uit 1000 afbeeldingen kan verwerkt worden in 20 (tiff) naar 40 (jpg) min op een multicore-prestaties-werkstation. Deze software zal bijzonder nuttig zijn in tijdkritische of arbeidsintensieve situaties, zoals gebeurtenissen waarin meerdere personen zijn blootgesteld of verdacht werden te zijn blootgesteld aan straling, of waar de tijd-gevoelige diagnose en behandeling besluiten zijn kritisch.
Precieze en accurate hoge doorvoer detectie van zowel DCs als schatting van de dosis straling zonder toezicht evaluatie noodzakelijk zijn. Andere beschikbare alternatieven aan de software voldoen niet aan deze voorwaarden. Een gebruiker-bijgewoonde, beeld-gebaseerde cytogenetische analysetechnieken (DCScore, Metasystems17) systeem vereist handmatige controle van kandidaat-DCs, als gevolg van een hoge fout tarief toe te schrijven aan niet-gecorrigeerde overlappingen tussen de chromosomen en het systeem niet herkent stralingsdosis. DCScore zou niet zo effectief als ADCI in een evenement van de straling waarbij een groot aantal potentieel blootgestelde personen. Groot diafragma Microscoop systemen kunnen het verzamelen van beelden van meerdere metafase cellen18, echter doen ze niet analyseren. "CABAS"19 en20 -software "Schatting van de dosis" kalibratie kunnen genereren curven en raming dosis, maar doen niet scoren DCs. Andere biodosimetry-tests die niet zijn gebaseerd op DC analyse omvatten H2AX fluorescentie, fluorescentie in situ hybridisatie met DNA-sondes gericht aan specifieke chromosomen, genexpressie, micronucleus assay, en urine en respiratoire biomarkers. Deze methoden zijn minder specifieke en minder gevoelig voor ioniserende straling, duurder, in sommige gevallen kunnen meer tijd vergen en niet over het algemeen over meerdere referentielaboratoria zijn gestandaardiseerd. De meeste van deze technieken niet gedetecteerd stabiele straling reacties, zodat ze niet worden gebruikt voor de lange termijn evaluatie (&#62; 7 dagen na blootstelling) van de stralingsdosis. Daarentegen, dit resultaat kan personen tot 90 dagen na blootstelling, en gegevens uit elke cytogenetica laboratorium Microscoop imaging systeem kan verwerken. Echter, als een steekproef is getrokken &#62; 4 weken na blootstelling, de gevoeligheid is verminderd als gevolg van het verval van dicentric aberraties1,2,3 en de software niet momenteel DC frequenties voor vertragingen bij de bemonstering wordt opgelost blootgestelde personen.
Deze software heeft wat beperkingen. Bestaande afbeelding selectie modellen meestal acceptabel metafase afbeeldingen selecteren, maar in sommige gevallen niet elimineren onbevredigend beelden, waardoor de nauwkeurigheid van DC detectie kunnen verminderen. Het is nog steeds een open vraag over het ontwerpen van een bevredigende afbeelding Keuzemodel arbeidsvoorwaarden die alle ongeschikt metafasecellen elimineert. De software biedt nauwkeurige schattingen voor monsters die zijn blootgesteld aan hogere stralingsdoses (≥ 2 Gy). Ondanks de aanzienlijke vooruitgang bij het verminderen van het aantal valse positieve DCs16, zijn deze objecten niet afgeschaft. Lagere kwaliteit metafasecellen bij lage stralingsdosis (vooral &#60; 1 Gy) zijn meer vatbaar voor onjuiste positieve detectie van de DC. Lage dosis monsters werden daarom niet opgenomen bij het genereren van de ijkcurve die is gebruikt voor de schatting van de dosis van HC analysemonsters. Indien een curve met lage dosis monsters is gewenst, een lagere waarde van de SVM Sigma vermindert valse positieve graven in lage dosis monsters maar kan resulteren in lagere DC rendementen in hoge dosis monsters. Figuur 8 vergelijkt de HC kromme gebruikt voor de schatting van de dosis (Sigma = 1.5) met een kalibratiekromme pasvorm met extra lage dosis monsters tegen lagere SVM sigma waarde (1.0). In monsters met een onvoldoende aantal metafasecellen en/of afbeeldingen van de metafase van slechte kwaliteit, het niet mogelijk te schatten juist biologische risico's bij lage dosis, mogelijk resulterend in afwijkingen van fysieke dosis meer dan 0,5 Gy.
De software kan niet nauwkeurig beoordelen op straling typen als hun beste dosis / respons-curven een lineaire of in de buurt van-lineaire model past. Tot dusver is getest slechts met monsters die zijn blootgesteld aan X- en gammastralen. Indien een andere stralingsbron is onderzocht, moeten gebruikers zowel kalibratie en test monsters worden blootgesteld aan dezelfde soort straling. De software gebruikt maximale waarschijnlijkheid of kleinste kwadraten montage op een dosis-responscurve met behulp van een lineaire-kwadratisch model bouwen. Er is momenteel geen optie om op te leggen een strikte, lineaire curve past, geschikt voor hoge energie deeltjes belichtingen, maar dergelijke functionaliteit beschikbaar zal zijn in de toekomst.
Toekomstige ontwikkeling
Onze inspanningen zijn gericht op het verbeteren van de afbeelding selectie modellen en nauwkeurige dosis meting, met name van monsters aan lage stralingsdoses blootgesteld. Latere softwareversies geeft standaardfout metingen over dosis schattingen en betrouwbaarheidsintervallen op kalibratiekrommen. Daarnaast is een high-performance computing-versie van de software voor de Blue Gene (BG/Q, IBM) supercomputer in ontwikkeling voor tijdige evaluatie van personen blootgesteld in een massa-ongeval straling-gebeurtenis. Sommige onderdelen van de software zijn al getest en geïmplementeerd op dit platformlass = "xref" > 11.

Straling biodosimetry maakt gebruik van biologische markers, meestal chromosoomafwijkingen zoals dicentric chromosomen (DCs) en chromosoom translocaties voor het meten van stralingsdoses die personen zijn blootgesteld aan. Een biologisch geabsorbeerde dosis kan afwijken van de fysieke dosis gemeten door instrumenten als gevolg van de variabiliteit tussen personen. Ook kan straling van een bepaalde fysieke dosis produceren verschillende biologische risico's als gevolg van onderliggende fysiologische of ecologische omstandigheden. Kennis van de biologische dosis is van bijzonder belang voor zowel de diagnose en de behandeling.
De DC-bepaling is de gouden standaard van de World Health Organization (WHO) en het Internationaal Atoomenergie Agentschap (IAEA) voor de beoordeling van de blootstelling aan biologische straling in mensen. Het was de eerste bepaling geadviseerd door de IAEA en die voor straling dosis beoordeling. DC frequentie is ongeveer 4 weken na straling blootstelling1 relatief stabiel en hun kwantitatieve correlatie met de uitgezonden stralingsdosis is nauwkeurig, waardoor DCs de ideale biomerker. De verhouding tussen de stralingsdosis (waarnaar wordt verwezen in Gray [Gy] eenheden), en DC frequentie (aantal DCs per cel genoemd) kan worden uitgedrukt als lineaire-kwadratische functie.
De cytogenetische test DC geweest de industrie standaard voor ongeveer 55 jaar2. Handmatig is uitgevoerd waarbij 1-2 dagen voor het analyseren van Microscoop gegevens uit een enkel bloedmonster. Enkele honderden tot enkele duizenden beelden nodig zijn om de blootstelling aan straling afhankelijk van de dosis3nauwkeurig te schatten. Bij toepassing van doses meer dan 1 Gy, IAEA raadt aan een minimum van 100 DCs worden gedetecteerd. Onderzoek van 250-500 metafase beelden is gebruikelijk in biodosimetry cytogenetische laboratoria. Voor monsters met belichtingen &#60; 1 Gy, 3000-5000 beelden worden voorgesteld als gevolg van de lagere waarschijnlijkheid van DC vorming. In beide gevallen is het een arbeid-intensieve taak.
Cytogenetische biodosimetry laboratoria hun eigen maken in vitro straling biodosimetry kalibratiekrommen voordat de beoordeling van de biologische doses van analysemonsters. Bloedmonsters van normaal, controle personen zijn blootgesteld aan straling en lymfocyten zijn vervolgens gekweekt en chromosoom metafaseanalyse voorbereid. Met behulp van deze monsters, zijn biologische doses ontvangen geijkt aan de bekende fysieke doses wordt uitgestraald door een standaard stralingsbron. Na de metafase cel beelden zijn geregistreerd, deskundigen onderzoeken van beelden, tellen DCs en DC frequenties voor elk monster berekenen. Een kalibratiekromme is gebouwd door het aanbrengen van een lineaire-kwadratische curve op de DC-frequenties op alle doses. Posities in monster van individuen kunnen vervolgens worden afgeleid overeenkomen met de DC-frequenties aan de geijkte doses op de curve of door te geven hen in de corresponderende lineaire kwadratische formule.
We hebben zowel de detectie van DCs geautomatiseerd en dosis wil versnellen deze procedure met behulp van software. Geautomatiseerde Dicentric chromosoom id dosis Estimator (ADCI) machine leren gebaseerde beeldverwerking technieken gebruikt om te ontdekken en discrimineren dicentric chromosomen (DCs) van bod chromosomen (MCs) en andere objecten en automatiseert straling schatting van de dosis. De software heeft tot doel te aanzienlijk verminderen of elimineren de noodzaak voor handmatige verificatie van DC graven en te versnellen van de schatting van de dosis via automatisering. Het is ontwikkeld met medewerking van biodosimetry referentielaboratoria op gezondheid Canada (HC) en Canadese nucleaire laboratoria (CNL). Hun feedback zal ervoor zorgen dat de prestaties zullen blijven voldoen aan de criteria van de IAEA voor deze test.
De software voert de volgende functies: 1) filteren DCs en selecteren van optimale-metafase cel beelden voor analyse, 2) chromosoom erkenning, DC detectie en bepaling van de frequentie van de DC, en 3) raming van de stralingsdosis van de dosis-gekalibreerd, cytogenetische straling gegevens. Deze software verwerkt groepen metafase afbeeldingen van dezelfde individuele (genoemd een monster), telt het aantal DCs in elk met afbeelding technieken voor gegevensverwerking en de geschatte stralingsdosis ontvangen door elk monster in eenheden van grijswaarden (Gy) retour.
De software is ontworpen om een bereik van chromosoom structuren, graven en dichtheden. Echter presteert het algoritme optimaal in de metafase beelden met een in de omgeving van volledige aanvulling van goed gescheiden, lineaire chromosomen4. Beelden met zeer overlappende sets chromosomen, meerdere cellen, onvolledige metafasecellen, zuster chromatide scheiding, kernen, niet-chromosomale objecten en andere gebreken kunnen verminderen de nauwkeurigheid van het algoritme. Afbeelding selectie modellen en andere object segmentatie drempels op de meeste sub-optimale beelden en valse positieve DCs filteren kunnen gewijd.
Dicentric chromosoom detectie wordt uitgevoerd wanneer een afbeelding wordt verwerkt. Het algoritme probeert om te bepalen welke objecten in een afbeelding zijn chromosomen en zoekt vervolgens de twee regio's meest waarschijnlijk centromeren op elk chromosoom. Vervolgens een reeks van verschillende Support Vector Machine (SVM) leren modellen onderscheiden chromosomen als DCs of normaal, bod chromosomen. De modellen van de SVM verschillen in gevoeligheid en specificiteit van de detectie van de DC (zie stap 3.1.4 hieronder), die kan invloed hebben op de DC-frequenties die worden bepaald bij een steekproef.
ADCI verwerkt sets van Giemsa - (of DAPI) gekleurd metafase digitale beelden (in TIFF of JPG-formaat) van één of meer steekproeven. De software analyseert DCs in zowel kalibratie monsters en analysemonsters. De fysieke doses (in Gy) van kalibratie monsters zijn bekend en worden gebruikt in de generatie van een kalibratiekromme. De fysische en biologische doses van personen met een onbekende posities zijn afgeleid door de software van de machine-gegenereerde ijkcurve. Hoewel laboratoria vergelijkbare technieken gebruiken, variëren de kalibratiekrommen uit verschillende laboratoria vaak3. Beide kalibratie curve en test samples uit hetzelfde laboratorium moeten worden verwerkt voor nauwkeurige dosis schatting van analysemonsters.
Deze software biedt schaalbaarheid voor snelheid en nauwkeurigheid welke adressen die de productiviteit moet omgaan met een gebeurtenis waarin veel mensen gelijktijdig moeten worden getest. Het werd ontwikkeld uit 2008-20174,5,6,7,8,9,10,11,12 ,,13. Met behulp van recente computerhardware, dit bureaubladPC-software kan verwerken en raming stralingsdosis in een patiënt monster van 500 metafase genoom equivalenten in 10-20 min 4. De code is gebaseerd op een set van eigen beeldsegmentatie en machine leren algoritmen voor analyse van het chromosoom. Deskundige analyse van elk chromosoom blootgesteld aan 3 Gy straling gaf vergelijkbare nauwkeurigheden aan ADCI. In een set van 6 monsters van de onbekende risico's (vroeger in de uitoefening van een internationale vaardigheid), de software geschat doses binnen 0,5 Gy van de waarden die zijn verkregen door de handmatige controle van dezelfde gegevens door HC en CNL, die voldoet aan de eisen van de IAEA voor triage biodosimetry. Bovendien, interlaboratorium standaardisatie en uiteindelijk reproduceerbaarheid van dosis schat voordeel van het hebben van een gemeenschappelijke, geautomatiseerde DC scoren algoritme. Niettemin, de software laat aanpassing van beeld filteren en selectie criteria, zodat verschillen in chromosoom bereidingswijzen en kalibratie stralingsbronnen in aanmerking worden genomen.
Deze software is een grafische gebruikersinterface (GUI) - gebaseerd systeem dat analyseert sets van chromosoom beelden met Giemsa (of DAPI) - gekleurd metafasecellen voor afwijkingen die het gevolg zijn van blootstelling aan ioniserende straling. De afbeelding sets zijn digitaal gefotografeerd met een licht (of epifluorescerende) Microscoop systeem en elke set komt overeen met een ander monster. De software maakt gebruik van beeldverwerking technieken te detecteren en discrimineren van DCs van MCs en andere objecten. Empirisch-afgeleide segmentatie filters elimineren vervolgens automatisch valse positieve DCs zonder echte DCs. Tot slot, de software automatisch gefilterd uit ongewenste afbeeldingen gebaseerd op diverse afbeeldingseigenschappen slechte kwaliteit metafase beelden met precomputed (of gebruiker opgegeven) beeld selectie modellen gevonden. Deze afbeeldingen bevatten die met overmatige of onvoldoende aantal "luidruchtig" objecten, meerdere overlappende chromosomen, afbeeldingen ontbreekt metafase chromosomen, buitensporige aantal zuster chromatiden4. De automatisch curator afbeeldingsgegevens worden gebruikt voor het genereren van de kalibratiekromme dosis van monsters van bekende stralingsdosis en schatting van de blootstelling van analysemonsters blootgesteld aan onbekende doses worden gebruikt.
Output van de software kan worden bekeken en opgeslagen als: 1) tekst gebaseerde uitvoer weergegeven in de console, 2) percelen die kunnen worden opgeslagen als beelden en 3) rapporten in HTML-indeling. Vele aspecten van de software kunnen worden aangepast aan de specifieke behoeften van verschillende laboratoria. Individuele laboratoria verstrekken gewoonlijk zowel kalibratie en test monsters opgesteld en verzameld op basis van de cytogenetische protocol in dat laboratorium gevalideerd. Hierdoor behoudt uniformiteit van de bereiding van de monsters en kunt kalibratiekrommen gegenereerd op basis van kalibratie monsters zinvol om te testen monsters afgeleid met behulp van hetzelfde protocol worden toegepast. Kalibratiekrommen kunnen ook worden gemaakt uit kromme coëfficiënten of DC frequenties bij gedefinieerde doses. De meest nauwkeurige schattingen van de dosis worden verkregen door te filteren op lagere kwaliteitsbeelden en valse positieve DCs (FPs). Selectie van optimale beeld deelverzamelingen binnen elk monster wordt bereikt met behulp van 'Image selectie modellen', die subpar beelden die neiging elimineren om FPs. Een reeks van vooraf gevalideerde modellen zijn opgenomen in de software, maar extra modellen met aangepaste drempels en filters kunnen worden gemaakt en opgeslagen, door de gebruiker.
Zodra de software met succes is geladen, de belangrijkste grafische gebruikersinterface (GUI) wordt gepresenteerd (Zie Figuur 1). Vanuit deze interface, monsters, elk bestaande uit een map met beeldbestanden van metafase cel, kunnen worden geselecteerd en verwerkt om te identificeren DCs kalibratiekrommen kunnen worden gemaakt en kan worden vergeleken en blootstelling stralingsdosis van monsters kan worden vastgesteld.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56245/56245fig1.jpg"> 
Figuur 1: De belangrijkste sectoren van de grafische User Interface omvatten: een lijst van monsters (1), een lijst van kalibratie curven (2), het proces wachtrij (3), die toezicht houdt op de status van DC detectie in elke set afbeeldingen van elk monster, een perceel (4), die bevat een overzicht van statistische of andere kwantitatieve eigenschappen van een reeks beelden in monsters of kalibratiekrommen en een console (5) waarin beschrijvende tekst als uitgangen van elke bewerking die wordt uitgevoerd door het programma worden weergegeven. <a href="//ecsource.jove.com/files/ftp_upload/56245/56245fig1large.jpg" target="_blank">Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.</a>

<table><tbody><tr><td>Automated Dicentric Chromosome Identifier and Dose Estimator (ADCI)</td><td>CytoGnomix</td><td>NA</td><td>ADCI-software wordt vrijgegeven in een binair installatiepakket voor Microsoft Windows 7, 8, 8.1 en 10; 235 Mb schijfruimte is vereist voor een typische installatie. De software is getest met Intel of AMD x86-64 processors; minimaal 1 Gb RAM wordt aanbevolen. Analyses zijn gebenchmarkt op een computer geconfigureerd met een Intel I7 processor en 16 Gb RAM. De werking van ADCI vereist een actieve licentie en een USB-gebaseerde hardware dongle, die moet blijven aangesloten terwijl de software wordt uitgevoerd. De dongle codeert de software vervaldatum. Elke keer dat de software wordt gestart, wordt deze datum gelezen. De software zal toegang toestaan ​​tot het programma als de huidige datum en tijd voorafgaat aan de vervaltijdstempel. Het verlengen van een verlopen softwarelicentie kan worden bereikt door een nieuwe dongle te verkrijgen of door de licentie te vernieuwen met een bijgewerkte sleutel bij het opstarten.</td></tr><tr><td>Digitale beelden van metafase celkernen</td><td>Voorbeelden: Metasystems, Leica Microsystems</td><td>M-Search (Metasystems), Cytovision (Leica) software</td><td>Hoge resolutie TIFF-formaat; typisch >250 digitale beelden gegenereerd met een microscoop beeldopnamesysteem (minimaal 63X vergroting objectief, 10X vergroting oculaire).</td></tr><tr><td>MSI Leopard Pro (aanbevolen, optioneel)</td><td>Micro-Star International</td><td>MSI GP62 6QF 480CA Leopard Pro</td><td>Multi-core prestatiewerkstation.</td></tr></tbody></table>

versnelde straling biodosimetry geautomatiseerde door dicentric chromosoom identificatie (adci) en de schatting van de dosis

Expedited Radiation Biodosimetry by Automated Dicentric Chromosome Identification (ADCI) and Dose Estimation

Biologische stralingsdosis kan van dicentric chromosoom frequenties in de metafasecellen worden geschat. Het uitvoeren van deze cytogenetische dicentric chromosoom testen is traditioneel een handmatig, arbeidsintensief proces niet geschikt voor het afhandelen van de omvang van de monsters die onderzoek in de nasleep van een ongeval massa-evenement vereisen. Geautomatiseerde Dicentric chromosoom-id en dosis Estimator (ADCI) software automatiseert dit proces door het onderzoek van sets van metafase beelden met behulp van machine learning gebaseerde image processing technieken. De software selecteert passende beelden voor analyse door het verwijderen van ongeschikt beelden, classificeert elk object als een centromeer-bevattende chromosoom of niet-chromosoom, verder onderscheidt chromosomen als bod chromosomen (MCs) of dicentric chromosomen (DCs), bepaalt de frequentie van de DC binnen een monster, en schat van biologische stralingsdosis door DC samplefrequentie te vergelijken met de kalibratiekrommen die zijn berekend met behulp van kalibratie monsters. Dit protocol beschrijft het gebruik van ADCI software. Meestal worden zowel kalibratie (bekende dosis) en test (onbekende dosis) sets van metafase beelden geïmporteerd voor het uitvoeren van nauwkeurige dosis schatting. Optimale beelden voor analyse kunnen worden gevonden automatisch met behulp van vooraf ingestelde beeldfilters of kunnen ook worden gefilterd via handmatige inspectie. De software verwerkt afbeeldingen in elk monster en DC frequenties op verschillende niveaus van vergaande subopties overwogen voor het bellen van DCs, met behulp van een machine learning aanpak worden berekend. Lineaire-kwadratische kalibratiekrommen worden gegenereerd op basis van DC frequenties in kalibratie monsters blootgesteld aan bekende fysieke doses. Doses van analysemonsters blootgesteld aan onzeker stralingswaarden zijn geschatte vanuit hun DC frequenties met behulp van deze kalibratiekrommen. Verslagen kunnen worden gegenereerd op verzoek en verstrekken samenvatting van de resultaten van een of meer monsters, van één of meer kalibratiekrommen of schatting van de dosis.

De bepaling van de cytogenetische dicentric chromosoom (DC) kwantificeert blootstelling aan ioniserende straling. De geautomatiseerde Dicentric chromosoom id en dosis Estimator software schat nauwkeurig en snel biologische dosis van DCs in metafasecellen. Het bod chromosomen en andere objecten onderscheidt van DCs, en schat van biologische stralingsdosis van de frequentie van DCs.

Versnelde straling Biodosimetry geautomatiseerde door Dicentric chromosoom identificatie (ADCI) en de schatting van de dosis

Biological radiation dose can be estimated from dicentric chromosome frequencies in metaphase cells. Performing these cytogenetic dicentric chromosome ...

Het algemene doel van dit softwaregebaseerde protocol is om de totale biologische stralingsdosis van het lichaam nauwkeurig en snel te schatten aan de hand van dicentrische chromosomen, aangetroffen in sets automatisch gefilterde beelden van metafasecellen, met behulp van beeldverwerkingstechnieken op basis van machine learning. Deze methode kan helpen bij het beantwoorden van belangrijke vragen over de respons op een massale blootstelling aan straling. Tijdige analyse van een groot aantal monsters zal noodzakelijk zijn om de stralingsdosis te bepalen.Het belangrijkste voordeel van deze software is de automatisering van beeldfiltratie, het genereren van kalibratiecurves, de detectie van dicentrische chromosomen en de schatting van de stralingsdosis. Dit zijn traditioneel tijdrovende en arbeidsintensieve taken. Hoewel deze methode inzicht kan bieden in cytogenetische biodosimetrie van straling, kan deze ook worden toegepast om de beste chromosoombeelden te selecteren voor diagnostische analyses van erfelijke en verworven genetische aandoeningen.We kregen voor het eerst het idee voor deze methode toen we begonnen met het ontwikkelen van methoden voor chromosoombeeldanalyse om fluorescentie in twee hybridisatiebeelden automatisch te scoren. Collega's hadden aangegeven dat de huidige capaciteit voor het testen van meerdere blootgestelde individuen ook zeer beperkt was. Open de software en maak via het menu een nieuw monster aan.Select vervolgens de map met de metafase-afbeeldingen die geanalyseerd moeten worden. Voer bij de melding een unieke ID in om het monster te identificeren. Alleen alphanumeric tekens, underscores en streepjes mogen worden gebruikt.Geef vervolgens, indien gewenst, een beschrijving van het monster. Herhaal dit proces om aanvullende sets monsterbeelden toe te voegen. Voor de analyse zijn minimaal drie kalibratiesets van monsters vereist, maar gebruik er zeven of meer voor optimale resultaten.Deze moeten een stralingsblootstelling van nul tot vijf gray beslaan. Zodra alle monsters zijn geladen, selecteert u deze in de monsterlijst en voegt u ze toe aan de verwerkingswachtrij. Verwerk vervolgens alle monsters om diverse eigenschappen binnen elke afbeelding te identificeren.De voortgang van de verwerking wordt weergegeven. Zodra de verwerking is voltooid, klikt u op het groene vinkje en slaat u de verwerkte monsters op als monsterbestanden. Het is raadzaam om de verwerkte beelden in de Metaphase Image Viewer te bekijken voordat u verdergaat.Select monsters uit de lijst en open de viewer. Navigeer vervolgens door de afbeeldingen. Binnen de image viewer kunnen filters worden toegepast.Verschillende modellen voor beeldselectie zijn inbegrepen bij de software. Filtering screent de eigenschappen die tijdens de verwerking zijn geïdentificeerd. Indien gewenst kan een aangepast model vanaf nul worden gebouwd en worden opgeslagen voor herhaald gebruik.Indien de Curve Calibration Wizard, beschreven in de volgende sectie, wordt gebruikt, wordt het model tijdens die stap toegepast. Gebruik de Curve Calibration Wizard om procesmonsterbestanden te analyseren. Voor een goede curve-fit moeten minstens zeven kalibratiemonsters worden opgenomen, van nul tot vijf grijs.Plaats op de eerste pagina van de Wizard-macro een vinkje naast elk gewenst kalibratiemonster. Specificeer voor elk kalibratiemonster de stralingsdosis in het aangrenzende tekstveld. Selecteer op de volgende pagina een vooraf ingesteld model voor beeldselectie.Select op de volgende pagina een SVM Sigma-waarde uit het vervolgkeuzemenu. Een waarde van 1,4 of 1,5 wordt aanbevolen voor dosischattingen groter dan één gray. Gebruik anders een waarde van 1,0.Controleer op de laatste pagina alle geselecteerde opties. Als deze correct lijken, voltooi dan het selectieproces. Er verschijnt nu een vooraf ingevuld dialoogvenster voor het maken van een curve.Specificeer een unieke identiteit voor de curve in het tekstveld en druk vervolgens op Validate data om te controleren of de inhoud van de responsdosellijst correct is geformatteerd. Controleer of alle velden in de responsdosellijst groen zijn gemarkeerd, wat duidt op geldige gegevens. Verzend vervolgens de gegevens voor analyse met de OK-knop en volg de aanwijzingen om de resultaten op te slaan.Om de dosischatingsanalyse uit te voeren, start u de Wizard-macro die te vinden is onder het menu Dose Estimation. Selecteer eerst een eerder gemaakte kalibratiecurve uit het vervolgkeuzemenu. De eigenschappen hiervan verschijnen vervolgens eronder.Schakel op de volgende pagina de testmonsters met onbekende blootstelling in om deze op te nemen in de dosisraming. Bekijk op de volgende pagina de beschrijving en eigenschappen van het model voor beeldselectie dat is toegepast tijdens het genereren van de kalibratiecurve. Elk monster moet met hetzelfde model worden geanalyseerd.Bij het schatten van de dosis van een monster dat is blootgesteld aan een onbekende hoeveelheid straling, raden wij ten zeerste aan om op deze gegevens hetzelfde model voor beeldselectie toe te passen dat overeenkomt met het model dat is gebruikt bij het genereren van de dosiskalibratiecurve. Controleer op de volgende pagina of dezelfde SVM Sigma-waarde die tijdens het genereren van de kalibratiecurve is gebruikt, is ingevuld in de velden. Voer indien nodig correcties uit.Controleer op de laatste pagina alle geselecteerde opties. Als deze correct lijken, voltooi dan het selectieproces en klik op OK in het vooraf ingevulde dialoogvenster van de dosiscalculator om de dosisschatting uit te voeren. De resultaten van de dosisschatting worden in de console in tabelvorm weergegeven voor elk testmonster in gray.Naast de tabulaire gegevens zullen grafieken van de gegevens in het plotgebied worden weergegeven. Na het invoeren van een monster, het voorbereiden van uw kalibratiecurve of het schatten van een dosis, is het raadzaam om een monster-, curve- of dosisrapport te genereren om een volledig verslag van uw analyse op te stellen. Genereer nu een Rapport voor Dosisschatting.Voer op verzoek een naam voor het rapport in of gebruik de blader-optie om een bestaande rapportmap te wijzigen. De auditmogelijkheden, problemen met de integriteit van logbestanden en statistische opties worden besproken in het tekstprotocol. De software is getest met cytogenetische beeldmonsters die zijn blootgesteld aan ioniserende straling, verkregen van de biodosimetrielaboratoria van Health Canada en de Canadian Nuclear Laboratories.Deze monsters werden handmatig gegenereerd en geanalyseerd door experts in beide laboratoria. De software maakte gebruik van geautomatiseerde filters voor beeldselectie op de monsters om een breed scala aan onbruikbare beelden te elimineren. In het huidige voorbeeld werden de beste 250 beelden automatisch geselecteerd voor elk monster.C werd uitgesloten omdat het te veel overlappende chromosomen bevatte, en D vertoont een overmatig aantal gescheiden zusterchromatiden. De software kan sommige objecten onjuist markeren als dicentrische chromosomen, zoals object twee. Dit leidt tot een overschatting van het aantal dicentrische chromosomen in monsters.Filters voor fout-positieven sluiten deze objecten uit van de berekeningen van de dicentrische frequentie. Na filtering volgen de voorkomens van dicentrische chromosomen in een populatie cellen van een bestraald monster een Poisson-verdeling, in vergelijking met de ongefilterde dataset. Chi-kwadraat-goedheidsgetalstatistieken toonden aan dat de resultaten van de gefilterde gegevens veel betrouwbaarder zijn.Uiteindelijk vielen de geautomatiseerde metingen, met enkele uitzonderingen, binnen 0,3 gray van de handmatig gescorede doses. Eén monster met een slechte goodness of fit ten opzichte van de Poisson-verdeling was niet nauwkeurig. Dit was een monster van lagere kwaliteit.Het bevatte te veel afbeeldingen met onjuist geclassificeerde dicentrische chromosomen als gevolg van scheiding van zusterchromatiden. De resultaten van de geautomatiseerde analyse vielen echter nog steeds binnen de door het IAEA gespecificeerde triagegrenzen. Na het bekijken van deze video zou u een goed begrip moeten hebben van hoe u de software gebruikt om automatisch optimale afbeeldingen te selecteren met behulp van beeldselectiemodellen, kalibratiecurves op te stellen, geautomatiseerde detectie van dicentrische chromosomen uit te voeren voor de schatting van de stralingsdosis en rapporten op te stellen.Zodra deze techniek onder de knie is, kan de dosis van een monster met 500 metafase-afbeeldingen binnen 10 tot 20 minuten worden geschat vanuit een bestaande set metafase-celafbeeldingen. Het is belangrijk om gebruik te maken van de geautomatiseerde functionaliteit die de software biedt. Handmatige selectie van afbeeldingen is ook mogelijk.Dit vermindert echter de efficiëntie en is mogelijk minder reproduceerbaar dan de geautomatiseerde procedures. Deze techniek stelt onderzoekers in het veld van de biodosimetrie in staat om nieuwe vragen in het stralingsonderzoek te verkennen, waaronder populatiestudies die in het verleden praktisch niet uitvoerbaar waren.

expedited-radiation-biodosimetry-automated-dicentric-chromosome

Research

JoVE Journal

Genetics

Genetica

We ontwikkelen een dynamische adaptieve belichting techniek met behulp van onze aftaststraal digitale X-ray-systeem. In plaats van het blootstellen van een object gelijkmatig, wordt de belichting aangepast, afhankelijk van de dekking van het object. Hier laten we een experiment op een antropomorfe fantoom dat resulteerde in een dosis besparing van 30%.

X-ray Vermindering van de dosis door middel van Adaptive Exposure in Fluoroscopische Imaging

Steeds radiotherapie inrichtingen bieden het voordeel van het leveren van de dosis door zeer smalle balken aan de tumor, waardoor verhoogde conformiteit en hogere doses per fractie. Veel verschillende detectoren kunnen worden gebruikt voor de dosimetrie van deze kleine velden. In deze studie is het effect van ionen recombinatie onderzocht vloeibare ionisatiekamer met een stereotactische stralingstherapiesysteem.

Karakterisering van recombinatie Effecten in een Liquid ionisatiekamer gebruikt voor de dosimetrie van een radiochirurgische Accelerator

DNA herstelmechanismen zijn essentieel om de genomische integriteit en preventie mutatie en kanker. Het doel van dit protocol is om instabiliteit van het genoom te kwantificeren door middel van directe observatie van chromosoomafwijkingen in metafase verspreidt van de muis B-cellen met behulp van fluorescente in situ hybridisatie (FISH) voor telomeer DNA herhalingen.

Snelle analyse van chromosoomafwijkingen in Muis B-lymfocyten door PNA-FISH

Het huidige protocol beschrijft de bruikbaarheid van meervoudige fluorescentie in situ hybridisatie (mFISH) en spectraal karyotypering (SKY) bij het identificeren van inter-chromosomale stabiele afwijkingen in de beenmergcellen van muizen na blootstelling aan totale lichaamsbestraling.

Detectie van Inter-chromosomale Stable aberraties door Multiple Fluorescentie<em&gt; In Situ</em&gt; Hybridisatie (mFISH) en Spectral Karyotypering (SKY) in bestraalde muizen

Dit protocol beschrijft klinisch implementeerbare bereiding van hoogwaardige PBMC- en plasmabioamples op de klinische proeflocatie die kunnen worden gebruikt voor translationele biomarkeranalyse.

Voorbereiding van perifere bloedmononucleaire celkorrels en plasma uit een enkele bloedafname op klinische proeflocaties voor biomarkeranalyse

Dit document beschrijft een nieuw dosimetrieprotocol voor celbestralingen met behulp van röntgenapparatuur met lage energie. Metingen worden uitgevoerd in omstandigheden die de bestralingsomstandigheden van echte cellen zoveel mogelijk simuleren.

Dosimetrie voor celbestraling met orthovoltage (40-300 kV) röntgenfaciliteiten

Stralingsdosimetrie biedt een techniek om de nauwkeurigheid van preklinische experimenten te verbeteren en ervoor te zorgen dat de geleverde stralingsdoses nauw verwant zijn aan klinische parameters. Dit protocol beschrijft de stappen die in elke fase moeten worden genomen tijdens preklinische stralingsexperimenten om een goed experimenteel ontwerp te garanderen.

Inbedrijfstelling van bestralingsstralings en dosimetrie voor de beoordeling van LQ-α en β parameters, stralingsdoseerschema en in vivo dosisdepositie

In dit protocol laten we zien hoe dna dubbelstrengs eindresectie tijdens de S/G2-fase van de celcyclus kan worden gevisualiseerd met behulp van een op immunofluorescentie gebaseerde methode.

Beoordeling van wereldwijde DNA double-strand eindresectie met behulp van BrdU-DNA-labeling in combinatie met cell cycle discrimination imaging

Dit protocol presenteert de diavoorbereiding en geautomatiseerde scoring van de γ-H2AX foci assay op perifere bloedlymfocyten. Om de methode en gevoeligheid van de test te illustreren, werden geïsoleerde lymfocyten in vitrobestraald . Deze geautomatiseerde methode van DNA DSB-detectie is nuttig voor snelle en high-throughput biologische dosimetrietoepassingen.

Een geautomatiseerde microscopische scoringsmethode voor de γ-H2AX foci assay in menselijke perifere bloedlymfocyten

De workflow van geautomatiseerde digitale cytomorfologie van perifere bloed en beenmerg wordt beschreven. Na gestandaardiseerde uitstrijkvoorbereiding en kleuring maakt een scanner monsterbeelden. AI-gestuurde software lokaliseert, registreert en classificeert voorlopig genucleeerde cellen, gevolgd door deskundige beoordeling. De focus ligt op kritieke cellulaire verkeerde classificaties met potentieel voor verkeerde diagnose.

Workflow voor geautomatiseerde digitale perifere bloed- en beenmergcytomorfologie, met inachtneming van kritieke cellulaire misclassificaties

Leer geautomatiseerde dicentrisch chromosoom identificatie en dosischatting met machine learning voor stralingsbiodosimetrie. Deze software versnelt de analyse van bestralingsblootstelling aanzienlijk.

Versnelde straling Biodosimetry geautomatiseerde door Dicentric chromosoom identificatie (ADCI) en de schatting van de dosis

Meer video's verkennen