Методическая статья

Ускоренной излучения Биодозиметрические, автоматизированной идентификации Dicentric хромосомы (ADCI) и оценки дозы

20.1K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/56245

⸱

4 сентября 2017 г.

 ,  ,  , 
1CytoGnomix Inc., 2Department of Pathology and Laboratory Medicine, Western University, 3Department of Biochemistry, Western University

* These authors contributed equally

В этой статье

Краткое содержание

Assay цитогенетических dicentric хромосомы (DC) дает количественную оценку воздействия ионизирующего излучения. Программное обеспечение автоматизированных Dicentric хромосомы идентификатор и доза оценщик точно и быстро оценки биологических дозы от РСУ в клетках метафаза. Это отличает моноцентральные хромосом и других объектов от РСУ и оценки дозы облучения биологических от частоты DCs.

Аннотация

Доза излучения биологических можно оценить от частот dicentric хромосом метафазы клеток. Выполнение этих анализов цитогенетических dicentric хромосомы традиционно является ручной, трудоемкий процесс, не хорошо подходит для обработки количества образцов, которые могут потребовать рассмотрения в результате массовых жертв событий. Автоматизированная Dicentric хромосомы идентификатор и доза оценщик (ADCI) программное обеспечение автоматизирует этот процесс путем изучения наборы метафаза изображений с использованием методов обработки изображений на основе обучения машины. Программное обеспечение выбирает соответствующие изображения для анализа путем удаления непригодных изображений, классифицирует каждый объект как содержащие центромер хромосомы или не хромосома, дальнейшего отличает хромосом как моноцентральные хромосом (MCs) или dicentric хромосомы (DCs), определяет частоту DC в образец и оценки дозы облучения биологических путем сравнения частоты выборки DC с калибровочных кривых, рассчитываются с использованием калибровочных образцов. Этот протокол описывает использование ADCI программного обеспечения. Как правило калибровки (известный дозы) и наборы тестов (неизвестный доза) метафаза изображения импортируются для выполнения точной дозы оценки. Оптимального изображения для анализа автоматически с помощью фильтров предустановленных изображений можно найти или также можно фильтровать путем ручного досмотра. Программное обеспечение обрабатывает изображения в пределах каждого образца и DC частоты рассчитываются на различных уровнях жесткости для вызова DCs, с использованием машинного обучения подход. Линейно квадратической калибровочные кривые формируются на основании частоты постоянного тока в калибровочных образцов известных физических дозы. Дозы испытательные образцы подвергаются неопределенной радиационного оцениваются от их частоты постоянного тока, используя эти калибровочных кривых. Отчеты могут быть получены по запросу и предоставлять резюме результатов из одного или более образцов, одного или нескольких калибровочных кривых или оценки дозы.

Введение

Биодозиметрические излучения использует биологических маркеров, главным образом хромосомных аберраций как dicentric хромосом (DCs) и хромосомные транслокации для измерения доз радиации, которые люди подвергаются воздействию. Биологически поглощенной дозы может отличаться от физических дозы, измеряется приборами вследствие изменчивости между людьми. Аналогичным образом излучение определенной физической дозы может производить различные биологические воздействия за счет основных физиологических или экологических условий. Знания о биологическом дозы имеет особое значение для диагностики и лечения.

DC assay является золотым стандартом Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) и Международного агентства по атомной энергии (МАГАТЭ) для оценки биологических облучения людей. Это был первый assay, рекомендованным МАГАТЭ и ВОЗ для оценки дозы радиации. Постоянного тока частота является относительно стабильным для примерно через 4 недели после радиационного облучения1 и их количественные корреляции с испускаемого излучения дозы является точной, которые делают DCs идеально подходит биомаркёра. Отношения между дозы излучения (ссылка в единицах Грей [гр]) и постоянного тока частотой (упоминается как количество контроллеров домена в ячейке) может выражаться как линейный квадратичной функции.

Цитогенетического анализа DC является отраслевым стандартом для около 55 лет2. Она была выполнена вручную, требующих 1-2 дня для анализа данных Микроскоп из одной крови. Нескольких сотен до нескольких тысяч изображений необходимо точно оценить радиационного облучения в зависимости от дозы3. При дозах, превышающих 1 гр МАГАТЭ рекомендует, как минимум 100 DCs быть обнаружены. Экспертиза по 250-500 метафаза изображений является обычной практикой в цитогенетических лабораториях Биодозиметрические. Для образцов с экспозицией < 1 гр, 3000-5000 изображения предлагаются из-за нижней вероятности формирования DC. В любом случае это труд интенсивных задач.

Цитогенетические Биодозиметрические лаборатории создавать свои собственные в vitro излучения Биодозиметрические калибровочные кривые перед оценки биологических доз в испытательных образцов. Образцы крови от нормального, управления лиц подвергаются воздействию радиации и лимфоцитов затем культивировали и готовы для анализа хромосом метафазы. С помощью этих образцов, биологические доз, полученных калибруются на известных физических доз, излучаемый источником излучения стандартного. После того, как метафаза ячейки изображения записываются, эксперты изучают изображения, рассчитывать DCs и вычисления частоты постоянного тока для каждого образца. Калибровочная кривая строится путем установки линейной квадратичной кривой на DC частоты при всех дозах. Затем облучения образца от физических лиц могут быть получены путем сопоставления DC частоты на калиброванных доз на кривой или указав их в соответствующей формулы квадратного уравнения линейной.

Мы автоматизировали обе обнаружения контроллеров домена и доза решимости ускорить эту процедуру, с помощью программного обеспечения. Автоматизированная Dicentric хромосомы идентификатор и доза оценщик (ADCI) использует методы обработки изображений на основе обучения машины для обнаружения и дискриминацию dicentric хромосом (DCs) от моноцентральные хромосом (MCs) и другие объекты и автоматизирует излучения Оценка дозы. Программное обеспечение цель значительно сократить или устранить необходимость для ручной проверки DC графов и ускорить оценки дозы через средство автоматизации. Она была разработана с участием Биодозиметрические эталонных лабораторий в области здравоохранения Канады (HC) и канадской ядерной лаборатории (CNL). Их отзывы обеспечит, что производительность будет продолжать соответствовать критериям МАГАТЭ для этот assay.

Программное обеспечение выполняет следующие функции: 1) фильтрации DCs и выбора оптимального метафаза ячейки изображения для анализа, 2) хромосомы признание, обнаружения DC и DC определение частоты и 3) оценки дозы облучения от дозы калиброванные, Цитогенетические излучения данных. Это программное обеспечение обрабатывает группы метафаза изображений из того же индивидуальных (называемых образец), рассчитывает количество контроллеров домена в каждом с использованием изображений методы обработки и возвращает оценкам лучевая полученных каждого образца в единицах Грейс (Gy).

Программа была разработана для обработки ряда структур хромосомы, графов и плотности. Однако алгоритм выполняет оптимально в метафаза изображений, содержащих почти полное дополнение четко отделенные, линейных хромосом4. Изображения, содержащие весьма перекрывающегося наборы хромосом, несколько ячеек, неполной метафаза клетки, сестра хроматиды разделения, ядер, не хромосомных объекты и другие дефекты можно уменьшить точность алгоритма. Посвященный модели выбора изображений и других объектов сегментации, что пороги можно отфильтровать большинство югу оптимального изображения и ложных положительных DCs.

Dicentric хромосомы обнаружение выполняется при обработке изображения. Алгоритм пытается определить, какие объекты в изображении хромосом и затем определяет местонахождение двух регионов, скорее всего, быть центромеры на каждой хромосомы. Затем серию различных поддержки вектор машин (SVM) обучения модели отличают хромосом как DCs или нормальный, моноцентральные хромосом. SVM модели отличаются чувствительность и специфичность обнаружения DC (см. шаг 3.1.4 ниже), которые могут повлиять на DC частоты, которые определяются в образце.

ADCI обрабатывает наборы Гимза - (или DAPI-) окрашенных метафаза цифровых изображений (в формате TIFF или JPG) для одного или более образцов. Программное обеспечение анализирует РСУ в калибровочных образцов и образцов. Физические дозы (в Gy) калибровочных образцов известны и используются в поколение калибровочной кривой. Физических и биологических доз лица с неизвестным воздействия выводятся на программное обеспечение от машины генерируемые калибровочной кривой. Хотя лаборатории использовать сопоставимые методы, калибровочных кривых из разных лабораторий часто различаются3. Для оценки точной дозы в испытательных образцов должны быть обработаны обе калибровки кривой и испытаний образцов из той же лаборатории.

Это программное обеспечение предлагает скорость, точность и масштабируемость какие адреса, производительности, необходимый для обработки события, в котором многие люди должны испытываться одновременно. Он был разработан с 2008-20174,5,6,,78,9,10,11,12 ,13. Используя последние компьютеры, это ОбоиПрограммное обеспечение PC может обрабатывать и оценки дозы облучения в пробе пациента 500 метафаза генома эквивалентов в 10-20 мин. 4. Код основан на наборе сегментации несвободных изображений и машинного обучения алгоритмов для анализа хромосом. Экспертный анализ каждой хромосомы, 3 гр облучении дал сопоставимой точности ADCI. В наборе 6 образцов неизвестных воздействия (ранее использовался в международной квалификации упражнения) программное обеспечение оценкам дозы в течение 0.5 Gy значений, полученных путем ручной обзор тех же данных HC и CNL, выполняя требования МАГАТЭ для рассмотрения Биодозиметрические. Кроме того межлабораторных стандартизации и, в конечном счете, воспроизводимость дозы оценки выгод от того общего, автоматизированных DC, забив алгоритм. Тем не менее программное обеспечение позволяет настройки изображения фильтрации и критерии отбора, позволяя различия в методах подготовки хромосомы и калибровки источников излучения следует принимать во внимание.

Это программное обеспечение является графический интерфейс пользователя (GUI) - на основе системы, которая анализирует наборов хромосом изображений, содержащих Гимзы (или DAPI) - окрашенные клетки метафаза отклонений, которые в результате воздействия ионизирующего излучения. Наборы изображений цифровой фотографируется с системой Микроскоп свет (или epifluorescent), и каждый набор соответствует другой образец. Программное обеспечение использует методы для обнаружения и дискриминацию DCs от MCs и другие объекты обработки изображений. Эмпирически полученных сегментации фильтры автоматически устранить ложные положительные DCs не затрагивая истинный DCs. Наконец программное обеспечение автоматически отфильтровывает нежелательные изображения, основанные на различных свойств изображения найдены метафаза изображения низкого качества с предварительно вычисленными (или указанной пользователем) изображения выбор модели. Эти изображения включают те, которые содержат чрезмерного или недостаточного числа «шумные» объектов, несколько перекрывающихся хромосом, изображения не хватает метафаза хромосом, чрезмерное количество сестра chromatids4. Изображения автоматически курированные данные используются для создания Калибровочная кривая доза от образцов известных лучевая и используются для оценки воздействия испытательных образцов, неизвестные дозы.

Вывод программного обеспечения может быть просмотрен и сохранен как: выход 1) на основе текста, отображаемого в консоли, 2) участков, которые могут быть сохранены как изображения и 3) отчеты в формате HTML. Многие аспекты программного обеспечения настраиваются с учетом конкретных потребностей различных лабораторий. Отдельные лаборатории обычно предоставляют, поверочные и испытательные образцы подготовлены и собраны на основе цитогенетических протокола проверки в этой лаборатории. Это обеспечивает единообразие пробоподготовки и калибровочные кривые, созданные из калибровочных образцов конструктивно применяться для тестирования образцов, полученных, используя тот же протокол. Могут также создаваться калибровочных кривых кривой коэффициенты или частоты постоянного тока в определенных дозах. Наиболее точные оценки дозы получаются путем фильтрации ниже качество изображения и ложных положительных DCs (FPs). Выбор оптимального изображения подмножеств в пределах каждого образца осуществляется с помощью «Изображение выбор модели», которые устраняют подпаритета изображения, которые склонны вводить FPs. Серия предварительно проверенные модели включены в программное обеспечение, однако дополнительные модели с заказной пороговых значений и фильтров может быть создан и сохранен, пользователь.

После того, как успешно загружает программное обеспечение, основной графический интерфейс пользователя (GUI) представлены (см. Рисунок 1). От этого интерфейса, образцы, состоящих из папки метафаза ячейки файлов изображений, могут быть выбраны и обработаны для выявления DCs, калибровочные кривые могут быть созданы и сравнении и экспозиционной дозы излучения образцов может быть определено.

figure-introduction-1
Рисунок 1: Основных секторов графического пользовательского интерфейса включают: список образцов (1), список калибровочных кривых (2), процесс очереди (3), который контролирует состояние обнаружения DC в каждом наборе изображений каждого образца, участок дисплей (4), который суммирует статистических или других количественных свойств набора изображений образцов или калибровочных кривых и консоли (5) , который содержит описательный текст в качестве мероприятий каждой операции, выполняемой программы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Протокол

1. Импорт и процесс образцы

  1. нажмите ' образцы ' в строке меню и выберите ' нового образца '. Перейдите в соответствующий каталог, содержащий группы метафаза изображений и нажмите кнопку ' выберите папку '.
  2. Введите уникальный идентификатор для образца в пределах ' указать уникальный идентификатор для нового образца ' текстовое поле. Этот идентификатор будет идентифицировать образец в рабочей области. Примеры идентификаторов должны содержать алфавитно-цифровые, ' _ ', или '-' только символы. Включение исходного лаборатории и физическая доза (для калибровочных образцов) в идентификатор образца известен.
  3. (Необязательно) укажите описание образца при желании в ' описание образца (необязательно) ' область текста.
  4. Нажмите ' ОК ' для добавления нового образца в рабочую область.
  5. Повторите шаги 1.1-1.4 добавить дополнительные образцы. Создайте как минимум 3 калибровочных образцов (семь или больше рекомендуется 3 различных воздействий) и по крайней мере один тестовый образец для выполнения оценки дозы.
  6. Выделить все образцы, созданные в шаги 1.1-1.5 в ' образцы ' список и нажмите кнопку ' добавить представленном(ых) для процесса очереди ' (figure-protocol-1) значок.
  7. Нажмите ' обрабатывать все образцы в очереди ' (figure-protocol-2) значок, чтобы обработать все образцы последовательно в очереди - ' ADCI обработки ' появится диалоговое окно, содержащее все образцы в очереди наряду с прогресс-бара
    8. Нажмите кнопку
  8. после завершения обработки, все образцы figure-protocol-3. Сохранить образцы сейчас, или нажмите ' сохранить обработанный образец ADCI образца файл ' (figure-protocol-4) значок сохранить обработанный образец позже.

2. просмотра и выбора изображений (необязательно, рекомендуется шаг)

Примечание: этот шаг описывается использование метафаза просмотра изображений и создание модели выбора изображения. Некоторые модели выбор проверенного изображения включены в программное обеспечение, которое может использоваться в поколение Кривая калибровки и оценки дозы. Таким образом, этот шаг не является обязательным, однако он может использоваться в качестве руководства, описывающие шаги, необходимые для этого при желании.

  1. Выделите образец в ' образцы ' список, нажмите кнопку ' образцы ' в строке меню, выберите ' Просмотр изображения ' открыть ' метафаза Image Viewer ' .
  2. Навигация среди изображений
    1. выбрать изображение из выпадающего списка для просмотра конкретного изображения. Щелкните значки со стрелками влево и вправо для прокрутки изображения.
    2. Выберите в раскрывающемся списке, чтобы просмотреть результаты обнаружения DC в значение Сигма SVM Сигма значение. Выберите " необработанные " от раскрывающийся список для просмотра изображений raw без контуров хромосома.
    3. Проверить ' инвертировать ' флажок Инвертировать цвета и яркости значений для каждого пиксела в изображении.
  3. Проверить ' изображения в контрольный список ' флажок, чтобы добавить видимый образ ' смотреть список '. Нажмите ' сохранить контрольный список в текстовый файл ' (figure-protocol-5) значок, чтобы сохранить имена всех изображений в контрольный список в текстовый файл.
  4. Изображение выбор модели
    1. нажмите ' Посмотреть все изображения ' (выбор по умолчанию), чтобы включить все изображения в раскрывающемся списке Выбор изображения. Наблюдать за текст рядом с ' изображения ' обнаружить часть изображения, выбранного в настоящее время образа выбор модели.
    2. Нажмите ' мнение включены изображения ' включить только эти изображения, которые не были исключены в модели выбор изображения в раскрывающемся списке.
    3. Нажмите ' мнение исключены изображения ' чтобы включить изображения, которые были исключены в модели выбора образа в раскрывающемся списке.
    4. Проверки ' исключить ' флажок вручную исключать один образ.
      Примечание: Изображения вручную исключенных восстанавливаются до выбранного изображения, если впоследствии применяется модель выбора изображения.
    5. Сохранить выбор изображений, нажав ' сохранить выделение ' кнопку. Введите имя файла для сохраненной выделенной области при появлении соответствующего запроса. Нажмите ' загрузить выделение ' чтобы применить ранее сохраненного выделения.
    6. Нажмите ' применить фильтры изображения ' открыть ' модель выбора изображения на основе применить фильтр для текущего образца ' диалоговое окно, которое создает, сохраняет, или применяет критерии отбора метафаза изображений в образец.
    7. Выберите модель выбора изображения из заполненного списка. Нажмите ' ОК ' для применения в текущей модели.
    8. Введите описание для новой модели желаемого, определить ' изображения исключения фильтры ', определить ' изображения ранжирования и включение ' и нажмите кнопку ' сохранить выбор модель ' для создания образа Выбор модели.
      Примечание: Определения ' изображения ранжирования и включение ' методы и каждый ' фильтр исключения изображения ' можно найти в интерактивной документации программного обеспечения 14.

3. Кривая поколения

  1. (Recommended optional step) Мастер калибровки кривой
    1. обеспечить как минимум три калибровочных образцов присутствуют в рабочей области перед продолжением. Нажмите ' мастера ' в строке меню и выберите ' Кривая калибровки ' для открытия мастера калибровки кривая.
      Примечание: Хотя только три образца математически обязаны соответствовать и вычислить калибровочной кривой, рекомендуются семь или более образцах, охватывающих широкий спектр воздействия между 0 и 5 гр. Дополнительные образцы необходимо закрепить калибровочной кривой к линейной квадратичных доза ответ, однако оптимальные значения Сигма может быть ниже, чтобы получить кривые, которые могут использоваться для оценки низкие дозы (< 1 гр); оптимальные значения Сигма для доз выше этого порогового значения различны (см. шаг 3.1.4).
    2. Перейти через вступительные Мастер экрана и установите флажок рядом с каждой выборки требуемой калибровки. Для каждой калибровки, отобранных таким образом, укажите физический доза (в Gy) образец подвергается в течение своей смежное текстовое поле. Продолжить к следующему экрану мастера.
    3. Выберите модель выбора изображения, если из списка моделей, содержащих модели выбора предустановленных изображений в комплекте с программным обеспечением в дополнение к любой созданный вручную модели. Продолжить к следующему экрану мастера.
    4. Выберите в раскрывающемся списке SVM Сигма значение. Продолжить на следующем экране мастера .
      Примечание: Рекомендуется значение SVM Sigma 1.4 или 1.5 для оценки дозы > 1 гр, а значение 1.0 для оценки ниже 1 гр ( рис. 2).
    5. Обзор всех предыдущих выбранных на экране сводки и нажмите кнопку ' отделка ' для завершения работы мастера, вызывая prepopulatЭд ' создание кривой ' откроется диалоговое окно.

figure-protocol-6
Рисунок 2: Визуализация влияния изменения значения Сигма SVM от алгоритма на истинный положительный (ТП) и ложным позитвом (FP) DC графов, позитивные Calue прогнозирования (PPV) и истинный положительный оценить (ОТП). пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

  1. создать диалоговое окно кривой.
    1. (Пропустить этот шаг, если мастер использовался) нажмите ' кривые ' в строке меню и выберите ' новой кривой '. Выберите ' установку кривая доза-ответ данных ' из раскрывающегося представлены в диалоговом окне и нажмите ' ОК '.
    2. Задать уникальное удостоверение для кривой в ' указать уникальный идентификатор для новой кривой ' текстовое поле в пределах ' создание кривой ' диалоговом.
    3. (Необязательно) введите описание для новой кривой в ' добавить краткое описание для кривой, чтобы быть созданы ' надпись.
    4. (Скип следующие шаги, если кривая мастер был использован для создания калибровочной кривой) значения кривой.
      Примечание: Мастер калибровки кривой, описанным в шаг 3.1 заполняет поля в ' создание кривой ' диалоговое окно. Ниже шаги описывают как вручную заполнять эти поля. Если мастер использовался, некоторые шаги ниже может следовать еще при желании, для добавления или удаления дополнительных данных.
      1. Выберите значение SVM Сигма из вариантов в ' SVM ' раскрывающийся список - настоятельно рекомендуется Сигма значение, выбранное здесь соответствуют значению Сигма, выбран при использовании этой кривой для выполнения оценки дозы.
      2. (Необязательно) укажите модель выбор изображений, нажав ' указать файл ' кнопку.
      3. Нажмите ' ввода ' добавить новую пустую запись в списке под заголовком доза реакция ' доза-ответ ввода данных для создания кривой '.
      4. Введите дозу калибровки образца в Gy под заголовком ' доза '.
      5. Ввод ' ответ (DC/Cell) ' взяты из пример вывода в консоли, когда образец будет выделена. Найдите соответствующее значение DC/Cell для ранее выбранного значения SVM Сигма в консоли или от соответствующего образца отчета (шаг 5.1, если таковые имеются) и введите его в это поле.
      6. Повторите предыдущие три шага, до тех пор, пока все Калибровочные образцы были добавлены.
    5. Пресс ' проверить данные ' обеспечить содержание ответа-доза правильно отформатирован список – проверить все поля в списке доза-ответ, выделенной зеленым, указывающее допустимые данные.
    6. Пресс ' ОК ' завершить создание кривой. Для сохранения новой кривой в ' сохранить кривой? ' диалоговое окно, которое появляется при нажатии ' ОК '. Или нажмите кнопку ' сохранить кривой ADCI кривой файл ' (figure-protocol-7) икона выделены в рамках ' кривые ' список позже.

4. Доза оценки

  1. (Recommended optional step) мастера оценки дозы
    1. нажмите ' мастера ' в строке меню и выберите ' оценки дозы '.
    2. Перейти через вступительные Мастер экрана и выберите ранее созданный калибровочной кривой из раскрывающегося - его свойства будут отображаться ниже. Продолжить к следующему экрану мастера.
    3. Установите флажок рядом с испытательных образцов неизвестных воздействия для их включения в оценки дозы. Продолжить к следующему экрану мастера.
    4. Наблюдать, описание и свойства изображения выбор модели применяется во время генерации калибровочной кривой. Обратите внимание, что же модель выбора изображения применяется к выбранной пробы. Продолжить к следующему экрану мастера.
      Примечание: Ниже описание модели выбора изображения, же модель поля заполнены и будет применяться для отбора проб. Применить же модель выбора изображения для калибровки и тестирования образцов. Хотя это можно применять различные изображения выбор модели, выбрав другую модель из раскрывающегося списка, это не рекомендуется.
    5. Выберите SVM Сигма значение из раскрывающегося списка. Продолжить к следующему экрану мастера.
      Примечание: Поля заполнены SVM Сигма значение, используемое во время создания калибровочной кривой. Рекомендуется, что это значение остается неизменным.
    6. Обзор предыдущего выбора на экране сводки и нажмите кнопку ' отделка ' для завершения работы мастера - заполненного ' доза калькулятор ' появится диалоговое окно.
  2. Доза калькулятор
    1. (пропустите этот шаг, если мастер использовался) выделить калибровочной кривой из списка кривых под заголовком ' кривые ', нажмите ' кривые ' в строке меню, выберите ' Вычислить доза ' открыть ' доза калькулятор ' диалоговом.
    2. (Пропустить эти шаги, если мастер использовался) задайте значения для оценки дозы.
      Примечание: Оценки дозы мастера, описанные в шаг 4.1 заполняет поля в ' доза калькулятор ' диалоговое окно. Ниже шаги описывают как вручную заполнять эти поля. Если мастер использовался, некоторые шаги ниже может следовать еще при желании, для добавления или удаления дополнительных данных.
      1. Нажмите ' Использования представленном(ых) в рабочей области для заполнения DC частоты ' (figure-protocol-8) значок и выделить пробы в ' обработанных образцов в ADCI Область ' список для добавления выбранных образцов ' Частоты постоянного тока для оценки дозы ' список.
      2. Выберите модель выбора SVM Сигма значение и изображения для этих образцов из коробки раскрывающегося.
        Примечание: Сигма SVM значение, соответствующее значению Сигма, используемых в калибровочной кривой поколения необходим для оценки точной дозы. Сигма значение, связанное с калибровочной кривой, перечисленных в нижней части ' доза калькулятор ' диалоговое окно.
      3. (необязательно) добавить дополнительные тестовые образцы, повторите два предыдущих шага. Кроме того, добавить несколько образцов одновременно, выделив несколько образцов в ' обработанных образцов в рабочей ' список.
      4. (необязательно) нажмите кнопку ' входное значение частоты постоянного тока ' (figure-protocol-9) значок, чтобы вручную ввести ДC частотой, не связанный с любой образец, при желании - Новая частота DC будет добавляться к ' DC аберраций для оценки дозы ' список.
      5. (опционально) дважды щелкните ' имя ' поле введенные вручную DC частоты, чтобы изменить ее имя.
      6. (необязательно) выделите соответствующие образцы и нажмите ' частота удаления DC ' (figure-protocol-10) значок удалить образцы, которые были добавлены к ' постоянного тока Аберраций для оценки дозы ' список по ошибке.
    3. Нажмите ' ОК ' закрыть ' доза калькулятор ' и выполнения оценки дозы - результаты выводятся на консоль.
    4. Как в табличном формате для каждого образца, в консоли отображаются результаты оценки дозы наблюдать ' постоянного тока частота ', ' SVM ', ' оценкам доза ' (содержит примерно Биологическая доза испытательного образца в Gy), и ' применяется модель выбора изображения ' поля.

5. Отчетность

Примечание: метод, используемый для имени отчета и выберите каталог, в течение которого сохраняется является общим для всех типов отчетов. A ' имя отчета ' должны быть предоставлены. Когда создается отчет, каталог, содержащий файлы отчета будет создан автоматически с помощью этого имени. Этот каталог будет находиться внутри – ' папке отчетов '. По умолчанию ' папке отчетов ' это каталог с именем ' отчеты ' в данных каталога, указанный во время установки.

  1. Образца отчета
    1. нажмите ' доклад ' в строке меню и выберите ' образца отчета ' открыть ' создать образец отчета ' диалоговом.
    2. Введите имя для отчета в ' имя отчета ' текстовое поле. Нажмите кнопку ' Просмотреть ' для изменения ' папке отчетов ' при желании.
    3. Выберите по крайней мере один обработанные образец, чтобы включить в отчет, поставив флажок рядом с соответствующим образцов в ' выбрать образцы ' список.
    4. Укажите диапазон SVM Сигма значения, для которых необходимо генерировать DC распределение участков, выбрав значения в ' мин ' и ' Макс ' раскрывающийся список коробки в ' распределение DCs в образце ' область. Исключить из отчета DC распределение участков, при желании, сняв ' включают ' флажок в ' распределение DCs в образце ' района.
    5. Укажите какие участки, содержащий статистику фильтрации для включения в отчет, поставив галочки рядом с подходящих участков в ' выбрать участки ' района. Нажмите ' ОК ' для создания отчета о.
  2. Отчет кривой
    1. нажмите ' доклад ' в строке меню и выберите ' отчет кривой ' открыть ' генерировать отчет кривой ' диалоговое окно.
    2. Введите имя для отчета в ' имя отчета ' текстовое поле. Нажмите ' Просмотр ' чтобы изменить ' папке отчетов ' желанию.
    3. Выберите по крайней мере одной кривой, чтобы включить в отчет, поставив флажок рядом с соответствующим кривых в ' выберите кривые для включения в доклад ' список. Нажмите ' ОК ' для создания отчета о.
  3. Доклад оценки дозы
    1. дозы выполнение оценки шаги, описанные в разделе 4.
      Примечание: Доза оценки отчеты генерируются из результатов, указанных в области печати и консоли. Таким образом, участок оценки дозы должны присутствовать в области построения в то время, создается отчет о.
    2. Нажмите ' доклад ' в строке меню и выберите ' доклад оценки дозы ' открыть ' создать отчет оценки дозы ' диалоговое окно.
    3. Введите имя для отчета в ' имя отчета ' текстовое поле. Нажмите ' Просмотр ' чтобы изменить ' папке отчетов ' желанию.
    4. Нажмите ' ОК ' для создания отчета о.

6. Аудит возможностей

Примечание: программное обеспечение записи всех операций, осуществляемых во время сеанса в файле журнала. Программа обеспечивает аксессуар программное приложение, которое позволяет файлы журналов для просмотра, поиска, используемых для оценки целостности из анализа и в некоторых случаях, для восстановления данных выборки из неполной или преждевременно прекращен сессий.

  1. Нажмите ' помочь ' в строке меню и выберите ' Просмотр журналов ' открыть лог файл просмотра дополнительное программное обеспечение.
    2. В боковом меню в левой части окна перечислены файлы журнала обеспечить
  2. . Если файлы не видны, нажмите кнопку ' файл ', выберите ' Каталог файла журнала выберите ' и перейдите в каталог, содержащий файлы журналов.
  3. Дважды щелкните на имени файла журнала в боковой панели, чтобы просмотреть содержимое файла журнала в ' просмотра ' таб
  4. Выберите ' Поиск ' tab и ввод поисковые запросы для поиска одного или нескольких файлов журнала.
    1. Ввода параметров поиска при желании в ' от ', ' для ', ' пользователя ', ' лицензия ', ' операции ', и ' Параметры ' поля.
    2. Используйте ползунок, чтобы выбрать ' Макс Поиск результатов для каждого файла '.
      Примечание: Некоторые параметры поиска, такие как имя пользователя, будут возвращать многие результаты в каждый соответствующий файл журнала. Этот параметр ограничивает число результатов поиска, отображаемых в каждом файле журнала.
    3. Поставить галочку в ' поиска выделены только файлы ' флажок (все лог файлы ищутся по умолчанию) и выделения файлов журнала на боковой панели для поиска только подмножество файлов журнала.
    4. Проверить ' выполнить проверку целостности ' флажок (включено по умолчанию) для изучения каждого файла журнала, право для поиска ошибок, связанных с неожиданным программного обеспечения прекращения.
    5. Нажмите ' Поиск ' для поиска файлов журнала и наблюдать Поиск результатов на правой стороне окна.
    6. Нажмите ' Просмотр файла журнала ' кнопку рядом с результатом поиска, чтобы выделить и просмотреть указанные линии в ' просмотра ' таб
  5. Вопросы целостности файла журнала
    1. нажмите ' целостности ' вкладку, чтобы просмотреть ошибки, обнаруженные во время проверки целостности (если была запрошена проверка).
      Примечание: Поиск должны быть выполнены для изучения файлов журнала для проблемы целостности. Для выполнения проверки целостности без поиска файлов журнала дляy Поиск терминов, просто оставить все поля параметров поиска черный в ' Поиск ' вкладка, убедитесь, ' выполнить проверку целостности ' установлен и нажмите кнопку ' Поиск '. Если обнаружены проблемы целостности, ' целостности ' цвет фона вкладки станет Ред
      2. Вопросы
    2. решимость целостности (вывода группируются по файл журнала) там, где это возможно.
      Примечание: За дополнительной информацией относительно мер для разрешения проблем целостности, обратитесь к онлайн документация 14.

7. Кривая и параметры статистики оценки дозы

  1. нажмите ' параметры ' в строке меню и выберите ' параметры статистики ' открыть ' параметры статистики ' диалоговое окно.
  2. Выберите калибровочной кривой метод (метод наименьших квадратов или максимального правдоподобия) из раскрывающегося.
  3. Установите флажок рядом с ' дисплей калибровочной кривой 95% CI, если применимо ' для отображения 95% доверительных интервалов при печати Калибровочная кривая.
  4. Установите флажок рядом с ' оценки дозы вычисляет 95% CI благодаря Пуассона ' для вычисления 95% доверительные пределы на дозу оценки, основанные на характере Пуассона DC выход.
  5. Установите флажок рядом с ' оценки дозы вычисляет 95% CI благодаря кривой, если применимо ' для вычисления 95% доверительные пределы на дозу оценки, основанные на неопределенности, связанные с калибровочной кривой.

Результаты

Тестирование программного обеспечения была проведена с метафазы хромосома изображения данные, полученные от НС и CNL. Образцы крови были облучены подразделением XRAD-320 (250 кв рентгеновских лучей, 12,5 мА, 2 мм Al фильтрации, дозы: 0.92 или 1.7 гр/мин) калибруется с камерой иона на HC и обработаны в обеих лабораториях. Образцы лимфоцитов периферической крови культивируемых, фиксировали и витражи на каждом объекте в соответствии с установленными протоколами3,15. Метафаза изображения с пятнами Гимза слайды были захвачены самостоятельно каждой лаборатории, с помощью микроскопии автоматизированной системы. Экспертов в каждой лаборатории забил DCs в нескольких из этих образцов вручную, построенный собственные калибровочные кривые и оценкам доз испытательных образцов неизвестных экспозиций. Подробное описание этих наборов данных приводится в таблице 1.

Физическая дозаЦельПодготовка HCПодготовка CNL
Указанные имяколичество изображенийУказанные имяколичество изображений
0 грКалибровкаHC0Gy731CNL0Gy798
0,1 GyКалибровкаHC01Gy2162NANA
0,25 грКалибровкаHC025Gy1826NANA
0.5 GyКалибровкаHC05Gy1054CNL05Gy1532
0,75 GyКалибровкаHC075Gy1233NANA
1 грКалибровкаHC1Gy1566CNL1Gy841
2 грКалибровкаHC2Gy1147CNL2Gy996
3 грКалибровкаHC3Gy1212CNL3Gy1188
4 грКалибровкаHC4Gy909CNL4Gy1635
5 грКалибровкаHC5Gy1019NANA
3.1 GyТестHCS01540CNLS01500
2.3 GyТестHCS08637CNLS08500
1.4 GyТестHCS10708NANA
1.8 GyТестHCS04600CNLS04957
2.8 GyТестHCS051136CNLS051527
3.4 GyТестHCS07477CNLS07735

Таблица 1: Источники данных изображения, предоставляемые HC и CNL для оценки программного обеспечения.
Примечание: В Рогань et al., 20164изменения из таблицы 1 . Только вручную предварительно изображения были ранее доступны нам от CNL. Нефильтрованное изображения стали доступны и изображения счетчики обновляются соответствующим образом. Кроме того, недавно приобрел HC образцов (0.25Gy, 0.75Gy и 5Gy) представлены здесь.

Выбор автоматической изображения в образцах

Качество изображения имеет решающее значение для правильного обнаружения DC в DC анализа. Выбор изображения цитогенетических специалистами обычно выполняется вручную в обычных DC анализ. ADCI использует критерии количественной изображения автоматически выбирать изображения до вычисления частоты DC16. Пользователи могут либо фильтр изображений, основанный на конкретных хромосома морфологии и/или Сортировка ячеек в зависимости от пропорции длин объектов согласно известной длины цитогенетических определенных групп хромосом в нормального человеческого кариотипа (называется Группа bin метод distance). Доступные фильтры морфологических использовать масштабно инвариантных порогов отклонить изображения клетки с наборами неполная хромосома или с несколькими метафаз, с Прометафаза хромосом, с известных сестры хроматиды диссоциации, с сильно согнуты и витой хромосомы, с объектами, которые имеют гладкие контуры характерные нетронутыми ядра, и те, в которых меньше объектов признаются хромосом. Рисунок 3 (а) и (b) показывают примеры выбранных изображений, тогда как на рисунке 3 (c) и (d) являются примерами изображений, которые отфильтровываются программного обеспечения. Эти образы являются производными от образца HCS05 (описанные в таблице 1) и выбираются в предопределенный выбор модели, которая занимает все изображения в группу бин расстояние, а затем выбирает лучшие 250 изображений. Хромосомы в рисунке 3 (А), (b) хорошо отделены и демонстрируют удовлетворительные морфологии. Рисунок 3 (c) содержит чрезмерное число перекрывающихся хромосома кластеров. Рисунок 3 (d) показывает тяжелой сестра хроматиды разделения. Сестра chromatids полностью отделены для по крайней мере 8 хромосом и прицентромерного перетяжек являются неоднозначными, в большинстве других хромосом.


figure-results-1
Рисунок 3: примеры метафаза изображений в HCS05 образца (увеличение: 63 X), Unselected и избранные модели «Группа бин расстояние, Top 250 изображений». (A) и (B) являются выбранные изображения. (C) и (D) являются изображения, которые были устранены в модели. (C) был исключен, потому что он содержит слишком много перекрывающихся хромосом и (D) чрезмерное количество разлученных сестра chromatids. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Последствия применения этих моделей выбор изображения проявляется путем изучения доверия уровень обнаружения DC в образце. Вхождения DCs в популяции клеток из облученного образца следуйте распределение Пуассона. Пригоняемые добра хи-квадрат тест сравнивает наблюдаемое распределение частот DC для ожидаемого подогнать распределение Пуассона. Модели, что должным образом фильтр образец данных exhibit DC частоты не значительно отличается от ожидаемого Пуассона производные значения (как правило уровень значимости > 0.01). Рисунок 4 показывает DC вхождений и соответствующий подходит для распределения Пуассона для HC4Gy образца все изображения против только отобранные «группа бин расстояние, топ 250 изображений» модель изображения. Рисунок 4 (b) показывает лучше подходят для распределения Пуассона. P-значение (0.36) отфильтрованного набора изображений значительно превышает нефильтрованное распределения постоянного тока в Рисунок 4 (а). На 5% или 1% значение уровней нефильтрованное образца в Рисунок 4 (а) является менее надежным, потому что он содержит ниже качества данных DC, как нулевую гипотезу распределения Пуассона DCs отклоняется.

figure-results-2
Рисунок 4: Скриншоты пропорциональной DC частот подогнать Poisson Dstributions HC4Gy образца в программном обеспечении. (A) все изображения будут включены, (B) только изображения, выбранные модели (Группа бин расстояние, топ 250 изображений) включены. Легенда (вверху справа) показывает статистику по размеру распределения Пуассона (дисперсии индекса, му тест и лямбда-) и добра хи-квадрат тест fit (p значение) пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Обнаружение dicentric хромосомы (DC)

Точное обнаружение DC является критической необходимое требование ADCI. Правильно обнаружен DCs и тех, кто пропустил программное обеспечение соответственно определяются как истинный срабатываний (TPs) и ложных негативы (ФНС). Объекты, которые не являются DCs, но неправильно распознается как DCs, называются ложных срабатываний (FPs). FPs включают моноцентральные хромосом, хромосома фрагментов, разделенных сестра chromatids, перекрытые хромосома кластеры и не хромосомных объекты. Рисунок 5 показывает результаты обнаружения DC в двух метафаза изображений. Объекты 1 и 3 являются TPs, в то время как объект 4 является FP, состоящий из двух отдельных моноцентральные хромосом соединился вдоль их короткие руки. В рисунке 5 (а) объект 2 был первоначально FP, но впоследствии исправлены FP фильтрами в программном обеспечении. 5 и 6 объектов в рисунке 5 (b) являются скорее всего примерами ФНС.

figure-results-3
Рисунок 5: Скриншоты показывают метафазы хромосома классификация потенциальных DCs. (A) Изображение в образце CNL1Gy (увеличение: 63 X) показаны 1 ТП, объект «1»; и исправления 1 FP, объект «2». (B) изображение в образце CNL4Gy (увеличение: 63 X) показаны 1 ТП, объект «3»; 1 FP, объект «4»; и 2 потенциальных ФНС, объекты «5» и «6». ТЭС, исправленные FPs, нормальный моноцентральные и Неклассифицированные хромосомы соответственно изложил с контурами, красный, желтый, зеленый и синий. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Оценка дозы испытательных образцов

Окончательный результат анализов ADCI являются дозы оценки образцов, на основе калибровочных кривых. Доза оценки, сделанные с программного обеспечения для испытательных образцов в таблице 1 указаны в таблицах 2 и 3. Для сравнения испускаемого физической лучевая и указаны ручной забил доз экспертами на HC для образцов, HCS01, HCS08 и HCS10. Аналогично физической и руководство забил доз CNL экспертов приводятся для CNLS04, CNLS05 и CNLS07.

Рисунок 6 иллюстрирует калибровочных кривых с оценками дозы излучения для здравоохранения Канады Биодозиметрические лабораторных образцов, HCS01, HCS08, HCS10, HCS04, HCS05 и HCS07. Кривая калибровки генерируется с использованием образцов, HC0Gy, HC1Gy, HC2Gy, HC3Gy и HC4Gy. Модели выбора изображения, содержащий 3 фильтры, основанные на Z-Оценка + «группа бин расстояние, топ 250 изображений» применяется для всех образцов. Доза оценок наряду с связанные статистического анализа приведены в таблице 2.

figure-results-4
Рисунок 6: Скриншот оценки дозы HC испытательных образцов. Чёрные квадраты представляют собой калибровочных образцов. Изображения в испытательных образцов и Калибровочные образцы отбираются модель (3 ПС фильтры + группа бин расстояние, топ 250 изображений). Толстые пунктирные линии представляют сопоставление DCs/метафаза через калибровочной кривой к оценкам доза. Тонкие пунктирные линии обозначают верхней и ниже 95% доверительные пределы DCs/метафаза. Цветовые коды образцов: ярко-красный, HC S01 (физическая доза: 3.1Gy, НС выведены доза: 3.4Gy, ADCI: 3Gy); тёмно зелёная, HC S04 (физическая доза: 1.8Gy, ADCI: 1.85Gy); ярко-синий, HC S05 (физическая доза: 2.8Gy, ADCI: 2.95Gy); темно-синий, HC S07 (физическая доза: 3.4Gy, ADCI: 2.35Gy); темно-красный, HC S08 (физическая доза: 2.3Gy, НС выведены доза: 2.5Gy, ADCI: 2Gy); ярко-зеленый, HC S10 (физическая доза: 1.4Gy, НС выведены доза: 1.4Gy, ADCI: 0.95Gy). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

ОбразцыФизическая дозаВыводимый доза HCADCI оценкам дозаПо оценкам доза LCLПо оценкам доза UCLP-значение *
HCS013.13.432.33.80,117
HCS082.32.521.42.70.815
HCS101.41.40,950.51.550.211
HCS041.8NA1.851.252.550.0293
HCS052.8NA2.952.253.750.00354
HCS073.4NA2.351.73.10.0002

Таблица 2: Доза результаты оценки образцов HC.
Примечание: В Рогань et al., 20164изменения из таблицы 3 . ADCI оценки дозы сообщалось ранее были основаны на неотфильтрованные изображений и кривой была выполнена с помощью метода наименьших квадратов. Здесь Калибровочная кривая пригодна методом максимального правдоподобия и модель выбора изображения содержащие 3 FP фильтры + «группа бин расстояние, топ 250 изображений» был применен до оценки дозы. По оценкам доза UCLи LCL дозу смета верхняя и Нижняя 95% доверительные пределы, основанные на характере Пуассона DC выход. * Чи квадратных Добро подогнать теоретические распределения Пуассона; NA: Результаты вручную выводимых дозы не были представлены.

Доза излучения оценки образцов от канадской ядерной лаборатории CNLS04, CNLS05, CNLS07, CNLS01 и CNLS08 показано на рисунке 7. Кривая калибровки генерируется с использованием образцов, CNL0Gy, CNL0.5Gy, CNL1Gy, CNL2Gy, CNL3Gy и CNL4Gy. Мы применяли модель выбора изображения, состоящие из 6 FP фильтров для всех образцов. Результаты статистического анализа приведены в таблице 3.

figure-results-5
Рисунок 7: Скриншот дозы оценки образцов CNL. Чёрные квадраты представляют собой калибровочных образцов. Изображения в испытательных образцов и Калибровочные образцы выбираются с помощью 6 FP фильтров. Толстые пунктирные линии представляют сопоставление DCs/метафаза через калибровочной кривой к оценкам доза. Тонкие пунктирные линии обозначают верхней и ниже 95% доверительные пределы DCs/метафаза. Цветовые коды образцов: ярко-красный, CNL S04 (физическая доза: 1.8Gy, CNL выведен доза: 1.7Gy, ADCI: 1.95Gy); темно-красный, CNL S05 (физическая доза: 2.8Gy, CNL выведен доза: 2.7Gy, ADCI: 3.05Gy); ярко-зеленый, CNL S07 (физическая доза: 3.4Gy, CNL выведен доза: 3.1Gy, ADCI: 3.4Gy); тёмно зелёная, CNL S01 (физическая доза: 3.1Gy, ADCI: 3.75Gy); синий, CNL S08 (физическая доза: 2.3Gy, ADCI: 2.8Gy). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

ОбразцыФизическая дозаCNL выводимых дозаADCI оценкам дозаПо оценкам доза LCLПо оценкам доза UCLP-значение *
CNLS041.81.71.951.252.450,0545
CNLS052.82.73.052,753.350,325
CNLS073.43.13.433.750.473
CNLS013.1NA3.753.35> 47.63E-11
CNLS082.3NA2.82.253.30.777

Таблица 3: Результаты оценки дозы CNL пробы.
Примечание: Изменения из таблицы 3, Рогань et al., 20164. ADCI дозы оценках сообщалось ранее были основаны на нефильтрованное (HC) или вручную выбранных изображений (CNL) и кривой была выполнена с помощью метода наименьших квадратов. Здесь Калибровочная кривая пригодна методом максимального правдоподобия и модель выбора изображения содержащие 3 FP фильтры + «группа бин расстояние, топ 250 изображений» был применен до оценки дозы. По оценкам доза UCL и LCL, соответственно, относятся к дозе оценкам верхняя и Нижняя 95% доверительные пределы, основанные на характере Пуассона DC выход.
* Чи квадратных Добро подогнать теоретические распределения Пуассона; NA: Результаты вручную выводимых дозы не были доступны.

Оценка дозы излучения в пределах диапазона линейной калибровочной кривой (< 1 гр) могут быть выполнены с помощью программного обеспечения, однако рекомендуется значение 1.0 Сигма дальнейшего снижения частоты классифицированные DCs (рис. 8).


figure-results-6
Рисунок 8: Скриншоты два калибровочных кривых, производный от ХК калибровочных образцов Sigma разные значения. (A) HC калибровочных образцов: 0Gy, 2Gy, 3Gy, 4Gy и 5Gy в Sigma = 1,5. (B) HC калибровочных образцов: 0Gy, 0.25Gy, 0.5Gy, 0.75Gy, 1Gy, 2Gy, 3Gy, 4Gy, и 5Gy с помощью SVM Сигма = 1,0. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Эти анализы показывают, что есть небольшие, но приемлемой различия между физической и биологически выводимых доза интерпретации экспертами и программного обеспечения. Разница между вручную или программное обеспечение оценки от физических дозы именуется как «ошибка». Ошибка в выводимых дозах образцов вручную забил HC и CNL-≤0.3 гр. Автоматизированная обработка программного обеспечения является менее точным, чем эксперты, но обычно в пределах ± 0.5 Gy3МАГАТЭ указанной очередности. Для большинства из испытательных образцов в таблицах 2 и 3программного обеспечения правильные результаты в пределах этого порога. Однако HCS07 и CNLS01 выставки бедных добра подходят для распределения Пуассона, предполагая, что существуют потенциальные проблемы в изображении и DC качества в этих образцах, которые не были решены путем применения изображения и выбор модели FP. Пороговое значение значение p, как представляется, являются чрезмерно жесткими в случае HCS05, где программное обеспечение точно определить правильную дозу.

Обсуждение

Возможности и ограничения программного обеспечения

Протокол, описанные в настоящем документе представляет типичный поэтапный процедура, используемая в ADCI для импорта и обработки изображений цитогенетических метафаза, создания излучения калибровочных кривых и оценки биологических дозы в отдельных лиц или образцы подвергаются неизвестно уровни радиации. Однако нет необходимости выполнять эти инструкции последовательно. Например многие опытные образцы неизвестных дозы могут быть обработаны и проанализированы с использованием той же вычисляемых калибровочной кривой. Кроме того после завершения обработки выбора изображения и фильтрации модели DC может быть повторен до пользователем. Применение соответствующего изображения выбор модели зависит от характеристик и качества данных метафаза изображения, которая в свою очередь опирается как на лабораторных протокол, используемый для подготовки клетки и жесткости критериев, используемых для выделения ячеек с автоматизированной метафаза захвата систем. Хромосома морфологии будут отличаться между Биодозиметрические и цитогенетического лаборатории, и таким образом, выбор моделей изображения должны быть оценены пользователю определить, будет ли достаточным для предопределенный выбор модели поставляются с программным обеспечением производить оценки точной дозы, или ли пользовательские модели с пользователем пороговые значения должны быть созданы. Основываясь на нашем опыте, эффективность изображения выбор модели зависит от источника и качества изображения клетки. Пользователи могут разрабатывать свои собственные критерии выбора изображения, используя различные комбинации фильтров для ликвидации ложных положительных DCs и изображения выбор моделей и соответствующие пороговые значения, чтобы выбрать нужные изображения. Существует гибкость в калибровочных кривых и оценки дозы, как коэффициентов линейной квадратичной кривой и частоты постоянного тока может быть изменено или вручную вводятся.

Хотя программное обеспечение полностью автоматизирован, изображения можно вручную обзор и выбран. Эта возможность доступна включить или удалить индивидуально обработанные изображения через функцию просмотра микроскопа в основной графический интерфейс пользователя. Тем не менее за счет автоматизации, программное обеспечение является значительно более эффективным по сравнению с ручным скоринга метафаза изображений и подсчета DCs. Образец, состоящий из 1000 изображения могут быть обработаны в 20 (tiff) 40 мин (jpg) на рабочей станции производительность многоядерных процессоров. Это программное обеспечение будет особенно полезным в врем критически или трудоемких ситуациях, например, события в которой несколько лиц стали жертвами или были предположительно подверглись воздействию радиации, или где срочных диагностику и лечение решения имеют решающее значение.

Точного и аккуратного высокой пропускной способности обнаружения контроллеров домена, а также дозы оценки необходимы для оценки без присмотра излучения. Другие доступные альтернативы для программного обеспечения не выполняют оба эти требования. При содействии пользователя, на основе образа цитогенетического анализа (DCScore, метасистемной17) системы требует ручной проверки кандидата DCs, ошибкой высокий показатель объясняется нескорректированной перекрытий между хромосом, и система не определить доза радиации. DCScore не будет столь эффективным, как ADCI в событии излучения с участием большого числа потенциально облучаемых лиц. Большой апертурой микроскопа можно собирать образы нескольких метафаза клетки18, однако, они не анализировать их. 19 «CABAS» и «Дозы оценивают» программное обеспечение20 может генерировать калибровочных кривых и оценки дозы, но не забиваешь DCs. Другие Биодозиметрические анализов, которые не основаны на анализе DC включают H2AX флуоресценции, флуоресценции в situ гибридизация ДНК зонды ориентированы на конкретные хромосом, экспрессии генов, пробирного микроядро и мочи и дыхательных биомаркеров. Эти методы являются конкретными и чувствительных для ионизирующего излучения, могут быть более дорогостоящими, в некоторых случаях, больше времени и обычно не были стандартизированы через несколько эталонных лабораторий. Большинство из этих методов не обнаруживать стабильные излучения ответы, поэтому они не могут использоваться для оценки долгосрочной перспективе (> 7 дней после контакта) дозы излучения. Напротив это можно оценить лиц до 90 дней после воздействия и может обрабатывать данные из любого цитогенетика лабораторный Микроскоп изображений системы. Однако если выборка > 4 недель после контакта, чувствительность снижается из-за распада dicentric аберраций1,2,3 и программное обеспечение в настоящее время не исправить DC частот для задержек в выборки облучаемых лиц.

Это программное обеспечение имеет некоторые ограничения. Существующие модели выбора изображения выберите основном приемлемым метафаза изображения, но в некоторых случаях не ликвидации неудовлетворительного изображений, которые могут уменьшить точность обнаружения DC. Это по-прежнему открытым вопрос как разработать удовлетворительное изображение выбор модель, которая устраняет все непригодные метафаза клетки. Программное обеспечение предоставляет точные оценки для образцов, подвержены более высокие дозы облучения (≥ 2 гр). Несмотря на значительный прогресс в деле сокращения числа ложных положительных DCs16эти объекты не были устранены. Снижение качества метафаза клетки в дозе радиации низкого (особенно < 1 гр) являются более склонными к ложных положительных обнаружения DC. Таким образом низкие дозы образцы не были включены, при генерации калибровочной кривой, используемых для оценки дозы HC испытательных образцов. Однако, если желательно кривой, содержащие образцы низкой дозы, меньшее значение SVM Сигма снижает ложных положительных графов в образцах низкой дозы может привести к снижению урожайности DC в высокой дозе образцы. Рисунок 8 сравнивает кривой HC, используемых для оценки дозы (Сигма = 1,5) с калибровочной кривой подходят с образцами дополнительные низкой дозы на меньшее значение Сигма SVM (1.0). В образцах с недостаточным количеством метафаза клеток и/или низкого качества метафаза изображения может оказаться невозможным точно оценить биологические воздействия низких доз, потенциально приводит к отклонениям от физической дозе, превышающей 0,5 гр.

Программное обеспечение не может точно оценить типы излучения, если их доза реакция кривых наиболее подходят линейной или вблизи линейная модель. До настоящего времени он был протестирован только с образцами, подвергается X - и гамма-лучей. Если рассматривается другой источник излучения, пользователи должны убедиться, поверочные и испытательные образцы подвергаются воздействию того же типа излучения. Программное обеспечение использует максимального правдоподобия или наименьших квадратов, арматура для построения кривой доза ответ с помощью линейной квадратичной модели. Существует в настоящее время отсутствует возможность налагать строгие линейной кривой, соответствующие воздействия частиц высоких энергий, однако такие функциональные возможности будут доступны в будущем.

Будущее развитие

Наши постоянные усилия направлены на улучшение изображения выбор модели и точной дозы измерения, в частности, воздействию низких доз облучения образцы. Последующие версии будет предоставлять стандартная ошибка измерения дозы оценки и доверительные интервалы на калибровочных кривых. Кроме того высокой производительности вычислений версии программного обеспечения для суперкомпьютера Голубой Ген (BG/Q, IBM) находится в стадии разработки для своевременной оценки лиц, подвергающихся в событии массовые жертвы излучения. Некоторые компоненты программного обеспечения уже были испытаны и развернуты на этой платформеЛасс = «внешней» > 11.

Раскрытие информации

PKR и JHMK одним из CytoGnomix, который коммерциализация ADCI и соответствующих патентов. YL и BCS являются сотрудниками CytoGnomix. ADCI защищено авторскими правами, и запатентовал Метод локализации центромер ADCI (нас ПЭТ. № 8,605,981; Немецкие ПЭТ. № 112011103687).

Благодарности

Мы признательны д-р Рут Уилкинс, радиобиологии и Отдел охраны в Министерство здравоохранения Канады и Фарра Флегалом, канадский ядерных лабораторий и их персонал лаборатории для доступа к данным изображения метафазы от их цитогенетических Биодозиметрические лаборатории. Этот документ был поддержан контракт от построения в Канаде инновационной программы CytoGnomix (серийный номер EN579-172270/001/SC). В первоначальной версии ADCI и разработка алгоритмов были поддержаны в Западной инновационный фонд; Естественных наук и инженерии исследовательский совет Канады (СЕНТИ обнаружения Грант 371758-2009); Служба общественного здравоохранения США (DART-доза CMCR, 5U01AI091173-0); Канадский фонд для инновационной деятельности; Канада исследований стульев и CytoGnomix Inc.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
ПрограммноеCytoGnomixNAADCI выпускается в виде двоичного установочного файла для Microsoft Windows 7, 8, 8.1 и 10; для стандартной установки требуется 235 Мб дискового пространства. Программное обеспечение было протестировано с процессорами Intel или AMD x86-64; рекомендуется иметь не менее 1 Гб оперативной памяти. Результаты анализа проводились на компьютере с процессором Intel i7 и оперативной памятью 16 ГБ. Для работы ADCI требуется активная лицензия и аппаратный ключ на основе USB, который должен оставаться подключенным к сети во время выполнения программного обеспечения. Ключ кодирует дату окончания срока действия программного обеспечения. При каждом запуске программного обеспечения считывается эта дата. Программное обеспечение предоставит доступ к программе, если текущая дата и время предшествуют отметке времени и даты истечения срока действия. Продление лицензии на программное обеспечение с истекшим сроком действия может быть осуществлено путем получения нового ключа или путем обновления лицензии с обновленным ключом при запуске.
изображения метафазных ядер клетокПримеры: Metasystems, Leica MicrosystemsM-Search (Metasystems), программное обеспечение Cytovision (Leica) ФорматTIFF с высоким разрешением; обычно > 250 цифровых изображений, полученных с помощью системы захвата изображений с помощью микроскопа (объектив с минимальным 63-кратным увеличением, окуляр с 10-кратным увеличением).
MSI Leopard Pro (рекомендуется, опционально)Micro-Star InternationalMSI GP62 6QF 480CA Leopard ProМногоядерная рабочая станция.
обеспечение Цифровые

Ссылки

  1. Brewen, J. G., Preston, R. J., Littlefield, L. G. Radiation-Induced Human Chromosome Aberration Yields Following an Accidental Whole-Body Exposure to60 Co γ-Rays. Radiat Res. 49 (3), 647-656 (1972).
  2. Bender, M. A., Gooch, P. C. Persistent Chromosome Aberrations in Irradiated Human Subjects. Radiat Res. 16 (1), 44-53 (1962).
  3. INTERNATIONAL ATOMIC ENERGY AGENCY. Cytogenetic Dosimetry: Applications in Preparedness for and Response to Radiation Emergencies. , IAEA: Vienna. (2011).
  4. Rogan, P. K., Li, Y., Wilkins, R. C., Flegal, F. N., Knoll, J. H. M. Radiation Dose Estimation by Automated Cytogenetic Biodosimetry. Radiat Prot Dosimetry. 172 (1-3), 207-217 (2016).
  5. Arachchige, A. S., Samarabandu, J., Knoll, J., Khan, W., Rogan, P. An image processing algorithm for accurate extraction of the centerline from human metaphase chromosomes. 2010 IEEE International Conference on Image Processing. , 3613-3616 (2010).
  6. Arachchige, A. S., Samarabandu, J., Knoll, J., Khan, W., Rogan, P. An Accurate Image Processing Algorithm for Detecting FISH Probe Locations Relative to Chromosome Landmarks on DAPI Stained Metaphase Chromosome Images. 2010 Canadian Conference on Computer and Robot Vision. , 223-230 (2010).
  7. Arachchige, A. S., Samarabandu, J., Rogan, P. K., Knoll, J. H. M. Intensity integrated Laplacian algorithm for human metaphase chromosome centromere detection. 2012 25th IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE). , 1-4 (2012).
  8. Li, Y., et al. Towards large scale automated interpretation of cytogenetic biodosimetry data. 2012 IEEE 6th International Conference on Information and Automation for Sustainability. , 30-35 (2012).
  9. Ranjan, R., Arachchige, A. S., Samarabandu, J., Knoll, J. H. M., Rogan, P. K. Automatic Detection of Pale Path and Overlaps in Chromosome Images using Adaptive Search Technique and Re-thresholding. International Conference on Computer Vision Theory and Applications. , 462-466 (2017).
  10. Arachchige, A. S., Samarabandu, J., Knoll, J. H. M., Rogan, P. K. Intensity Integrated Laplacian-Based Thickness Measurement for Detecting Human Metaphase Chromosome Centromere Location. IEEE Trans Biomed Eng. 60 (7), 2005-2013 (2013).
  11. Rogan, P. K., et al. Automating dicentric chromosome detection from cytogenetic biodosimetry data. Radiat Prot Dosimetry. 159 (1-4), 95-104 (2014).
  12. Li, Y., Knoll, J. H., Wilkins, R. C., Flegal, F. N., Rogan, P. K. Automated discrimination of dicentric and monocentric chromosomes by machine learning-based image processing. Microsc Res Tech. 79 (5), 393-402 (2016).
  13. Subasinghe, A., et al. Centromere detection of human metaphase chromosome images using a candidate based method. F1000Res. 5, 1565(2016).
  14. 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: http://adciwiki.cytognomix.com (2017).
  15. Wilkins, R. C., et al. Evaluation of the annual Canadian biodosimetry network intercomparisons. Int J Radiat Biol. 91 (5), 443-451 (2015).
  16. Liu, J., Li, Y., Wilkins, R., Flegal, F., Knoll, J. H. M., Rogan, P. K. Accurate Cytogenetic Biodosimetry Through Automation Of Dicentric Chromosome Curation And Metaphase Cell Selection. F1000Research. 6, 1396(2017).
  17. Schunck, C., Johannes, T., Varga, D., Lörch, T., Plesch, A. New developments in automated cytogenetic imaging: unattended scoring of dicentric chromosomes, micronuclei, single cell gel electrophoresis, and fluorescence signals. Cytogenet Genome Res. 104 (1-4), 383-389 (2004).
  18. Ramakumar, A., Subramanian, U., Prasanna, P. G. S. High-throughput sample processing and sample management; the functional evolution of classical cytogenetic assay towards automation. Mutat Res Genet Toxicol Environ Mutagen. 2015, 132-141 (2015).
  19. Deperas, J., et al. CABAS: a freely available PC program for fitting calibration curves in chromosome aberration dosimetry. Radiat Prot Dosimetry. 124 (2), 115-123 (2007).
  20. Ainsbury, E. A., Lloyd, D. C. Dose estimation software for radiation biodosimetry. Health Phys. 98 (2), 290-295 (2010).

Перепечатки и разрешения

Больше статей

Автоматизированная обработка изображенийанализ с помощью машинного обученияпостроение калибровочной кривойфильтрация изображений метафазызначение сигма SVMмодель отбора изображенийформирование отчета
Ускоренной излучения Биодозиметрические, автоматизированной идентификации Dicentric хромосомы (ADCI) и оценки дозы
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.