التقسيم الحاسوبي لألياف الكولاجين من صور توليد التوافقي الثاني لسرطان الثدي

يمكن أن يساعد تصوير توليد التوافقي الثاني (SHG) في الكشف عن التفاعلات بين ألياف الكولاجين وخلايا السرطان. تواجه تحليل الكميات لصور SHG لألياف الكولاجين تحديات بسبب عدم تجانس هياكل الكولاجين ونسبة الإشارة إلى الضوضاء المنخفضة الموجودة غالباً أثناء تصوير الكولاجين في الأنسجة. يمكن تقييم دور الكولاجين في تقدم سرطان الثدي بعد الاكتساب من خلال تحسين الحساب. لتسهيل ذلك، قمنا بتنفيذ وتقييم أربعة خوارزميات لاستخراج معلومات الألياف، مثل العدد، الطول، والانحناء، من مجموعة متنوعة من صور SHG للكولاجين في أنسجة الثدي. شملت خوارزميات معالجة الصور مرشح Gaussian، ومرشح SPIRAL-TV، ومرشح Tubeness، ومرشح إزالة الضوضاء curvelet. ثم تم استخراج الألياف باستخدام خوارزمية تتبع آلية تسمى استخراج الألياف (FIRE). قمنا بتقييم أداء الخوارزمية من خلال مقارنة الطول، الزاوية، وموقع الألياف المستخرجة تلقائياً مع تلك المستخرجة يدوياً في خمسة وعشرين صورة من صور SHG لسرطان الثدي. وجدنا أن مرشح إزالة الضوضاء curvelet متبوعاً بـ FIRE، وهي عملية نطلق عليها CT-FIRE، تتفوق على الخوارزميات الأخرى قيد التحقيق. ثم تم تطبيق CT-FIRE بنجاح لتتبع تغييرات شكل ألياف الكولاجين مع مرور الوقت في نموذج فأر حي لسرطان الثدي.