קרינה מזורז Biodosimetry אוטומטית על ידי כרומוזום Dicentric זיהוי (ADCI) והשערוך מינון
Özet
וזמינותו כרומוזום dicentric cytogenetic (DC) מכמתת את החשיפה לקרינה מייננת. התוכנה אוטומטית מזהה כרומוזום Dicentric ואת המינון משערך בקלות ובמהירות הערכת מינון הביולוגי של בקרי תחום מפה של תאים. זה מבחין בין כרומוזומים monocentric ואובייקטים אחרים מ- Dc, הערכות הקרינה הביולוגית של התדירות של בקרי תחום.
Abstract
מינון הקרינה הביולוגית יכול להיות מוערך מן כרומוזום dicentric תדרים מפה של תאים. ביצוע מבחני כרומוזום dicentric cytogenetic האלה היא באופן מסורתי תהליך ידני, שדורשת גם לא מתאים כדי להתמודד עם הנפח של דגימות שעשויה לדרוש בחינת בעקבות אירוע נפגעים. המזהה כרומוזום Dicentric אוטומטיים ותוכנות במינון משערך (ADCI) ממכן תהליך זה על ידי בחינת סטים של תמונות מפה של שימוש בטכניקות עיבוד תמונה המבוססת על למידה מכונה. בוחר תוכנה תמונות המתאימות עבור ניתוח על-ידי הסרת תמונות ומבניות, מסווג את כל אובייקט כמו צנטרומר המכילים כרומוזום או הלא-כרומוזום, נוסף מבחין בין כרומוזומים כמו monocentric כרומוזומים (MCs) או dicentric כרומוזומים (Dc), קובע DC תדר בטווח דגימה, הערכות הקרינה ביולוגי על-ידי השוואת מדגם DC תדירות עקומות כיול שחושב באמצעות דגימות כיול. פרוטוקול זה מתאר את השימוש של התוכנה ADCI. בדרך כלל, כיול (מינון ידוע) והן במבחן (מנה לא ידוע) סטים של תמונות מפה של מיובאים לבצע הערכה במינון מדויק. תמונות אופטימלית עבור ניתוח ניתן למצוא באופן אוטומטי באמצעות מסננים התמונה מוגדרת מראש או גם יכולים להיות מסונן דרך בדיקה ידנית. תוכנת מעבד התמונות בתוך כל דגימה, DC תדרים מחושבים ברמות שונות של לכתחילה שהתקשרת DCs, באמצעות מכונת למידה בגישה. עקומות כיול לינארית-ריבועית נוצרות בהתבסס על DC תדרים דגימות כיול נחשפים מינונים גופנית ידועה. מינונים של הבדיקה דוגמאות שנחשפו לרמות קרינה לא בטוח מוערך של התדרים שלהם DC באמצעות עקומות כיול אלה. דוחות יכול להיווצר על פי בקשה, מספקים סיכום של תוצאות של דגימות אחד או יותר, של עקומות כיול אחד או יותר, או מינון שערוך.
Introduction
קרינה biodosimetry משתמש סמנים ביולוגיים, בעיקר סטיות כרומוזומליות כגון dicentric כרומוזומים (Dc), translocations כרומוזום למדוד מנות קרינה-אנשים נחשפים. מינון נספג ביולוגית עשוי להיות שונה מן המינון הפיזי נמדדת מכשירים עקב השתנות בין אנשים. באופן דומה, הקרינה של מנה פיזיים מסוימים יכול לייצר חשיפות שונות ביולוגית בשל תנאי פיזיולוגיים או סביבתית כבסיס. ידיעת המינון הביולוגי היא חשיבות מיוחדת עבור אבחון וטיפול.
וזמינותו DC הוא תקן הזהב של ארגון הבריאות העולמי (WHO), הבינלאומית לאנרגיה אטומית ויועד להערכת חשיפה לקרינה ביולוגיות אצל אנשים. זה היה וזמינותו הראשון המומלץ על ידי הסוכנות הבינלאומית לאנרגיה אטומית ומי להערכת במינון הקרינה. תדירות DC יציב יחסית כ- 4 שבועות לאחר חשיפה לקרינה1 והוא קורלציה כמותי שלהם עם מינון הקרינה שנפלטת מדויק, שהופכים DCs את סמן אידיאלי. ניתן לבטא את הקשר בין הקרינה (שאוזכרו אפור [Gy] יחידות), תדירות DC (הפניה כמספר DCs בכל תא) פונקציה לינארית-ריבועית.
וזמינותו DC cytogenetic כבר תקן עבור-55 שנים2התעשייה. זה בוצעה באופן ידני, הדורשים 1-2 ימים כדי לנתח נתונים מיקרוסקופ דגימת דם בודדת. כמה מאות תמונות אלף מספר נחוצים כדי לאמוד במדויק חשיפה לקרינה תלוי במינון3. במינון העולה על 1 Gy, IAEA ממליצה מינימום של 100 DCs יזוהו. בחינת תמונות מפה של 250-500 הוא מנהג נפוץ במעבדות cytogenetic biodosimetry. לקבלת דוגמאות עם חשיפות < 1 Gy, 3,000-5,000 תמונות הם הציעו עקב ההסתברויות נמוכה יותר של היווצרות DC. בכל מקרה, זה פעילות אינטנסיבית-העבודה.
מעבדות cytogenetic biodosimetry ליצור משלהם במבחנה עקומות כיול biodosimetry קרינה לפני הערכת מינונים ביולוגי בדיקת הדגימות. דגימות דם מאנשים בקרה רגיל, נחשפים לקרינה ואז לימפוציטים הם תרבותי מוכן לניתוח מפה של כרומוזום. באמצעות דגימות אלה, מינונים ביולוגי התקבל מכוילים למינונים הפיזי ידוע הנפלטים על ידי מקור קרינה סטנדרטי. לאחר כל תא תמונות נרשמות, מומחים לבחון תמונות, לספור DCs ולחשב תדרים DC עבור כל דגימה. עקומת כיול זה נבנה על ידי התאמת עקומה ליניארית-ריבועית לתדרי DC במינונים כל. לאחר מכן, שניתן להסיק חשיפות בדוגמת הבדיקה מאנשים על ידי התאמת התדרים DC במינונים מכוילת בעקומה או על-ידי ציונם בנוסחה הריבועית ליניארית המתאימה.
אנו יש אוטומטיות הן גילוי של בקרי קבוצת מחשבים, מנה נחישות לזרז את הליך זה באמצעות תוכנה. אוטומטית מזהה כרומוזום Dicentric במינון משערך (ADCI) משתמשת מכונת למידה מבוססי עיבוד תמונה טכניקות כדי לזהות ולהבחין dicentric כרומוזומים (Dc) מ- monocentric כרומוזומים (MCs) ואובייקטים אחרים ואת ממכן קרינה הערכת מינון. התוכנה שמטרתו באופן משמעותי לצמצם או למנוע את הצורך של אימות ידני של DC ספירות להאיץ במינון הערכה באמצעות אוטומציה. היא פיתחה עם המעורבות של הפניה biodosimetry מעבדות-בריאות קנדה (HC) מעבדות הגרעין קנדי (CNL). המשוב שלהם יבטיח כי הביצועים ימשיכו בקריטריונים הבינלאומית לאנרגיה אטומית על זה וזמינותו.
התוכנה מבצעת את הפונקציות הבאות: 1) סינון DCs בחירת תמונות תא מפה של האופטימלית עבור ניתוח, כרומוזום 2) זיהוי, איתור DC ונחישות תדירות DC ו 3) הערכת מינון הקרינה של מינון-מכויל, נתוני קרינה cytogenetic. תוכנה זו מעבד קבוצות של מפה של תמונות מאותו בודדים (הנקרא מדגם), נחשב מספר בקרי קבוצת מחשבים באמצעות כל תמונה טכניקות עיבוד, ומחזירה מינון הקרינה המשוערת שהתקבלו על-ידי כל מדגם ביחידות של אפורים (Gy).
התוכנה נועדה להתמודד עם מגוון של מבנים כרומוזום, ספירות, צפיפות. עם זאת, האלגוריתם מבצעת בצורה אופטימלית מפה של תמונות המכילות מהווה השלמה מלאה ליד של כרומוזומים מופרדים היטב, ליניארי4. תמונות המכילות מאוד חופף סטים של כרומוזומים, תאים מרובים, מפה לא שלמה של תאים, אחות כרומטידה ההפרדה, גרעינים, אובייקטים שאינם כרומוזומלית, פגמים אחרים. המצמצמים את הדיוק של האלגוריתם. מוקדש מודלים של בחירת התמונה, אחרים פילוח אובייקט ספי ניתן לסנן את רוב תת אופטימלית תמונות ו- DCs חיובי כוזב.
מתבצע איתור של כרומוזום dicentric כאשר תמונה מעובדת. האלגוריתם מנסה לקבוע אילו אובייקטים בתמונה הם כרומוזומים ומאתרת ואז סביר להניח centromeres על כל כרומוזום שני האיזורים. לאחר מכן, סדרה של שונות תמיכה וקטור המכונה (מכונת וקטורים תומכים) למידה מודלים להבחין כרומוזומים Dc או רגיל, monocentric הכרומוזומים. מכונת וקטורים תומכים הדגמים נבדלים רגישות וסגוליות של גילוי DC (ראה שלב 3.1.4 להלן), אשר יכולים להשפיע על התדרים DC שנקבעות במדגם.
ADCI תהליכים ערכות Giemsa – (או דאפי-) צבעונית מפה של תמונות דיגיטליות (בתבנית TIFF או JPG) עבור דגימות אחד או יותר. התוכנה מנתחת DCs דגימות כיול והן הבדיקה דוגמאות. המנות הפיזי (ב- Gy) של דגימות כיול ידועים ומשמשים דור של עקומת כיול. המנות פיזי וביולוגי של אנשים עם חשיפות לא ידוע להסיק על ידי התוכנה מעקומת כיול שנוצרו על-ידי מכונה. למרות מעבדות להשתמש בטכניקות דומות, עקומות כיול ממעבדות שונות משתנות לעיתים קרובות3. דוגמאות עקומת וניסוי שני כיול מהמעבדה באותו תעובד על מינון מדויק הערכת בדיקת הדגימות.
תוכנה זו מציעה מהירות, דיוק ומדרגיות אילו כתובות הפרודוקטיביות נדרש להתמודד עם אירוע שבו אנשים רבים יש בו זמנית לבדוק אותו. היא פותחה מ 2008-20174,5,6,7,8,9,10,11,12 ,13. שימוש בחומרת המחשב האחרונה, זה שולחן העבודהתוכנת מחשב יכול לעבד, הערכת מינון הקרינה במדגם החולה של 500 מקבילות הגנום מפה של 10-20 דקות 4. הקוד מבוסס על ערכה של סגמנטציה קניינית ומכונת לימוד אלגוריתמים לניתוח כרומוזום. מומחה לניתוח של כל כרומוזום נחשפים לקרינה Gy 3 נתן דומה accuracies ADCI. סט של 6 דוגמאות חשיפות לא ידוע (בשימוש בעבר תרגיל בקיאות בינלאומי), התוכנה מוערך מינונים בתוך 0.5 Gy של הערכים שהתקבלו על ידי סקירה ידני של אותם נתונים על ידי HC ו CNL, שמילאת דרישות הסוכנות הבינלאומית לאנרגיה אטומית לקביעת סדר עדיפיות biodosimetry. יתר על כן, סטנדרטיזציה inter-laboratory, ובסופו של דבר הפארמצבטית מינון הערכת תועלת מהצורך DC משותף, אוטומטית ניקוד אלגוריתם. עם זאת, התוכנה מאפשרת התאמה אישית של תמונת קריטריוני סינון ובחירה, המאפשרת הבדלים בשיטות הכנה כרומוזום ומקורות כיול קרינה כדי לקחת בחשבון.
תוכנה זו היא ממשק משתמש גרפי (GUI) – מערכת מבוסס אשר מנתחת סטים של תמונות כרומוזום המכיל Giemsa (או דאפי) – צבעונית מפה של תאים עבור חריגות כתוצאה מחשיפה לקרינה מייננת. ערכות תמונה דיגיטלית מצטלמים עם מערכת מיקרוסקופ אור (או פלורסנטי), כל קבוצה מקבילה מדגם אחר. התוכנה משתמשת טכניקות כדי לזהות ולהבחין DCs של MCs ואובייקטים אחרים עיבוד תמונה. פילוח הנתונים באופן אמפירי-derived מסננים ואז באופן אוטומטי לחסל DCs חיובי כוזב מבלי להשפיע על אמת DCs. לבסוף, התוכנה מסנן באופן אוטומטי לא רצויים תמונות בהתבסס על מאפייני התמונה שונים נמצאו תמונות מפה של איכות ירודה עם התמונה מחושב מראש (או מוגדרים על-ידי המשתמש) מבחר דגמים. תמונות אלה כוללים את אלה המכילים מוגזמת או מספרים לא מספיק של אובייקטים “רועשים”, מספר כרומוזומים חופפים, תמונות חסר מפה של כרומוזומים, מספר מופרז של אחותי chromatids4. נתוני התמונה אוטומטית. ואצור משמשים כדי ליצור עקומת כיול במינון מדגימות במינון הקרינה הידועים ומשמשים כדי להעריך חשיפות של הבדיקה דוגמאות נחשפים מינונים לא ידוע.
הפלט של התוכנה ניתן לצפות בהם נשמר כמו: צפו ב 1) מבוססי טקסט פלט במסוף, 2) מגרשים אשר ניתן לשמור תמונות ו- 3) דוחות בתבנית HTML. היבטים רבים של התוכנה ניתנים להתאמה אישית שיתאימו לצרכים הספציפיים של מעבדות שונות. מעבדות בודדים מספקים בדרך כלל דגימות כיול ובדיקה מוכן ואסף בהתבסס על פרוטוקול cytogenetic תוקף את המעבדה. זה שומר על אחידות של הכנת הדוגמא ומאפשר עקומות כיול שנוצר מ כיול דגימות שתחול והכוונה לבחון דגימות נגזר שימוש באותו הפרוטוקול. ניתן ליצור עקומות כיול גם עקומת המקדמים או DC תדרים במינונים מוגדרים. האומדנים המינון המדויק ביותר מתקבלים על ידי סינון תמונות באיכות נמוכה ו- DCs חיובי כוזב (FPs). מבחר של קבוצות משנה תמונה אופטימלית בתוך כל מדגם מושגת באמצעות ‘תמונת בחירה מודלים’ כי לחסל את תמונות מתחת לממוצע, אשר נוטים להציג FPs. סדרה של מודלים מאומתים מראש כלולים עם התוכנה, דגמים נוספים אולם עם ספי מותאם אישית ובמסננים יכול להיות שיצרת ושמרת, על-ידי המשתמש.
ברגע שהתוכנה נטען בהצלחה, הממשק הראשי משתמש גרפי (GUI) מוצג (ראה איור 1). מממשק זה, דוגמאות, שכל אחד מהם מורכב של תיקיה של קבצי תמונה מפה של התא, ייתכן שבחרת ויש לעבד כדי לזהות בקרי קבוצת מחשבים, עקומות כיול עשוי להיות נוצר בהשוואה ו מינון החשיפה לקרינה של דגימות עשוי להיקבע.
איור 1: המגזרים העיקריים כוללים משתמש ממשק גרפי: רשימה של דוגמאות (1), רשימה של כיול ‘ עקומות ‘ (2), התהליך בתור (3), אשר מפקח על המצב של גילוי DC בכל קבוצה של תמונות של כל דגימה, מגרש הצג (4), אשר מסכמת את המאפיינים כמותי סטטיסטי או אחר של קבוצת תמונות בדוגמאות או עקומות כיול, המסוף (5) אשר מכיל טקסט תיאורי כמו התוצרים של כל פעולה המבוצעת על-ידי התוכנית. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.
Protocol
Representative Results
Discussion
היכולות והמגבלות של התוכנה
הפרוטוקול המתואר במאמר זה מציג את ההליך הדרגתיים אופייני בשימוש ADCI לייבא לעיבוד תמונות מפה של cytogenetic, ליצור קרינה עקומות כיול ושל הערכת מינון ביולוגי יחידים או דגימות נחשפים נודע רמות הקרינה. עם זאת, אין צורך לבצע את ההוראות הבאות ברצף. לדוגמה, רבים הבדיקה דוגמאות במינון לא ידוע ניתן לעבד, נותחה באמצעות עקומת כיול מחושב מראש אותו. יתר על כן, לאחר השלמת עיבוד, בחירת התמונה של DC סינון מודלים יכול להיות iterated על-ידי המשתמש. מודל בחירת התמונה המתאימה תלויה המאפיינים ואת איכות התמונה מפה של הנתונים, אשר בתורו מסתמך הן על פרוטוקול המעבדה משמשת להכנת תאים והקריטריונים לכתחילה משמש כדי לבחור את התאים עם כלים אוטומטיים מפה של מערכות הלכידה. כרומוזום מורפולוגיות יהיה שונה בין biodosimetry ומעבדות cytogenetic, לכן, צריך להעריך הדגמים בחירת התמונה על-ידי המשתמש כדי לקבוע אם הדגמים מבחר תמונות מוגדרות מראש שסופק עם התוכנה יהיה מספיק כדי לייצר מינון מדויק הערכות, או בין אם אישית מודלים עם-ידי המשתמש ספי צריך להיווצר. על סמך הניסיון שלנו, האפקטיביות של מודלים בחירת התמונה מושפעת את מקור ואיכות התמונות התא. משתמשים יכולים לעצב את קריטריון הבחירה תמונה שלהם, באמצעות צירופים שונים של מסננים כדי למנוע Dc חיובי כוזב התמונה מבחר דגמים, ואת ערכי הסף המתאימים כדי לבחור את התמונות הרצויות. יש גמישות קלט של עקומות כיול והשערוך במינון, כפי המקדמים של עקומה ליניארית-ריבועיות ו DC התדרים ניתן לשינוי או שלא יהיה, באופן ידני.
למרות התוכנה הוא אוטומטי לחלוטין, תמונות באופן ידני או שנבחר. יכולת זו זמינה לכלול או להסיר תמונות בנפרד מעובדים באמצעות הפונקציה מיקרוסקופ מציג GUI הראשי. יחד עם זאת, בשל אוטומציה, התוכנה היא באופן משמעותי יעיל יותר בהשוואה עם המדריך הניקוד של כל תמונות וספירת DCs. מדגם המורכב של 1000 תמונות ניתן יהיה לעבד 20 (tiff) ל- 40 דקות (jpg) על תחנת עבודה מרובי ליבות ביצועים. תוכנה זו תהיה שימושית במיוחד במצבים או עתירי זמן מסירה קריטי, כגון אירועים אשר בכמה אנשים נחשפו או נחשדו נחשפו לקרינה, או איפה המאבחן הרגיש וטיפול ההחלטות הן קריטיות.
זיהוי תפוקה גבוהה ומדויקת של בקרי תחום, כמו גם הערכת מינון נחוצים להערכת קרינה ללא התערבות. חלופות אחרות זמינים לתוכנה לא למלא שתי דרישות אלה. בסיוע המשתמש, המבוססת על תמונה cytogenetic ניתוח (DCScore, Metasystems17) המערכת דורשת אימות ידני של המועמד DCs עקב שגיאת גבוה שיעור המיוחס שלא תוקנו חופף בין כרומוזום, המערכת אינו קובע מינון הקרינה. DCScore לא יהיה יעיל כמו ADCI באירוע קרינה המערבים מספר גדול של אנשים העלול להיות חשוף. מערכות מיקרוסקופ צמצם גדול יכול לאסוף תמונות של מפה של מספר תאים18, עם זאת, הם לא מנתחים אותם. “תיקים”19 ו “מנה מעריכים” תוכנה20 ניתן להפיק כיול עקומות, ההערכה מנה, אך לא ניקוד DCs. מבחני biodosimetry אחרים, שאינם מבוססים על ניתוח DC כוללים H2AX פלורסצנטיות, קרינה פלואורסצנטית בחיי עיר הכלאה עם ה-DNA רגשים כרומוזומים יעד ספציפי, ביטוי גנים, micronucleus assay, שתן, סמנים ביולוגיים בדרכי הנשימה. שיטות אלה הן פחות ספציפיים ופחות רגיש לקרינה מייננת, יכול להיות יותר יקר, במקרים מסוימים, הם זמן רב יותר, יש בדרך כלל לא בוצע סטנדרטיזציה על פני מספר מעבדות הפניה. רוב שיטות אלה לא לזהות תגובות קרינה יציב, כך שהם אינם יכולים לשמש עבור הערכה לטווח ארוך (> 7 ימים לאחר חשיפה) במינון הקרינה. לעומת זאת, זו ניתן להעריך יחידים עד כדי 90 יום לאחר חשיפה והיא יכולה לעבד נתונים כלשהם מיקרוסקופ מעבדה ציטוגנטיקה מערכת הדמיה. עם זאת, אם מדגם מצויר > 4 שבועות לאחר חשיפה, רגישות מופחתת עקב התפוררות סטיות dicentric1,2,3 ולתקן התוכנה לא כעת DC תדרים עיכובים בדגימה הנדבקים.
תוכנה זו יש מספר מגבלות. המודלים הקיימים של בחירת תמונה לבחור בעיקר מקובל מפה של תמונות, אך במקרים מסוימים, להיכשל למנוע תמונות משביעת רצון, אשר יכול להפחית את הדיוק של זיהוי DC. . זה עדיין שאלה פתוחה כיצד לעצב מודל הבחירה תמונה משביעת רצון המבטל את כל התאים מפה של ומבניות. התוכנה מספקת הערכות מדויקות עבור דגימות נחשפים מינונים גבוהים יותר של קרינה (≥ 2 Gy). למרות התקדמות משמעותית בהפחתת מספר DCs חיובי כוזב16, אובייקטים אלה לא חוסלו. להוריד את איכות מפה של תאים במינון הקרינה נמוכה (במיוחד < 1 Gy) נוטים יותר גילוי DC חיובי כוזב. לכן, במינון נמוך דגימות לא נכללו בעת יצירת עקומת כיול המשמש להערכת במינון של HC הבדיקה דוגמאות. עם זאת, אם עיקול המכיל דוגמאות במינון נמוך רצוי, ערך נמוך מכונת וקטורים תומכים סיגמא מפחיתה ספירת חיובי כוזב בדגימות במינון נמוך אך עלול להניב תשואות נמוכות DC בדגימות במינון גבוה. איור 8 משווה העקומה HC המשמש להערכת מינון (סיגמא = 1.5) עם עקומת כיול מתאים עם דוגמאות נוספות במינון נמוך לפי שווי נמוך יותר מכונת וקטורים תומכים סיגמא (1.0). בדגימות עם מספר לא מספיק של מפה של תאים ו/או איכות ירודה מפה של תמונות, לא ייתכן ניתן לאמוד במדויק חשיפות ביולוגי במינון נמוך, פוטנציאל וכתוצאה מכך לחריגות הפיזי במינון העולה על 0.5 Gy.
ייתכן התוכנה לא במדויק להעריך את סוגי קרינה אם שלהם עקומות מנה-תגובה הכי מתאים מודל ליניארי או ליד ליניארי. עד כה, זה נבדקו רק עם דגימות חשופים X – ו קרני גמא. אם מקור קרינה אחר נבדק, משתמשים עליך להבטיח דגימות כיול ובדיקה נחשפים מאותו סוג של קרינה. התוכנה משתמשת נראות מקסימלית או הריבועים הפחותים מתאים לבנות עקומת מנה-תגובה באמצעות מודל ליניארי-ריבועית. אין כרגע אפשרות להטיל עקומה ליניארית קפדנית מתאים, מתאים עבור חשיפות חלקיקים באנרגיה גבוהה, אולם פונקציונליות כזו של יהיו זמינים בעתיד.
פיתוח עתידי
המאמצים המתמשכים שלנו מתמקדים שיפור התמונה מבחר דגמים ומדידה במינון מדויק, בפרט של דגימות נחשפים מנות קרינה נמוכה. גירסאות תוכנה עוקבות תספק מדידות שגיאה סטנדרטית על הערכות במינון ומרווחי בטחון על עקומות כיול. בנוסף, גרסה גבוהה–מחשוב עם ביצועים של התוכנה עבור מחשב העל של ג’ין כחול (BG/Q, IBM) נמצא בפיתוח להערכת בזמן של אנשים שנחשפו באירוע נפגעים קרינה. רכיבים מסוימים של התוכנה כבר נבדקו והוכחה שנפרסו על הפלטפורמהלאס = “xref” > 11.
Açıklamalar
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
אנחנו אסירי תודה ד ר רות וילקינס, רדיוביולוגיה, הגנה חטיבת הבריאות בקנדה, ו Flegal פארה, מעבדות הגרעין קנדי ואנשי המעבדה שלהם עבור גישה לנתונים תמונת מפה של ממעבדות cytogenetic biodosimetry שלהם. נייר זה נתמך על ידי חוזה לבנות בתוכנית חדשנות קנדה CytoGnomix (מס ‘ סידורי EN579-172270/001/SC). הגרסה הראשונית של ADCI ופיתוח אלגוריתמים נתמכו על ידי הקרן חדשנות המערבי; מדעי הטבע, הנדסה מועצת המחקר של קנדה (NSERC גילוי גרנט 371758-2009); שירות בריאות הציבור האמריקני (חץ במינון CMCR, 5U01AI091173-0); קרן הקנדית לחדשנות; קנדה מחקר כיסאות, ו CytoGnomix inc
Materials
| Automated Dicentric Chromosome Identifier and Dose Estimator (ADCI) | CytoGnomix | NA | ADCI software is released in a binary installation package file for Microsoft Windows 7, 8, 8.1 and 10; 235 Mb of disk storage are required for a typical installation. The software has been tested with Intel or AMD x86-64 processors; at least 1 Gb RAM is recommended. Analyses have been benchmarked on a computer configured with an Intel I7 processor and 16 Gb RAM. Operation of ADCI requires an active license and a USB-based hardware dongle, which must remain plugged in while the software is executing. The dongle encodes the software expiry date. Each time the software is started, this date is read. The software will allow access to the program if the current date and time precedes the expiration time-date stamp. Extending an expired software license can be accomplished by obtaining a new dongle or by renewing the license with an updated key at startup. |
| Digital images of metaphase cell nuclei | Examples: Metasystems, Leica Microsystems | M-Search (Metasystems), Cytovision (Leica) software | High resolution TIFF format; typically >250 digital images generated with a microscope imaging capture system (minimum 63x magnification objective, 10x magnification ocular). |
| MSI Leopard Pro (recommended, optional) | Micro-Star International | MSI GP62 6QF 480CA Leopard Pro | Multi-core performance workstation. |
Referanslar
- 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).
- Bender, M. A., Gooch, P. C. Persistent Chromosome Aberrations in Irradiated Human Subjects. Radiat Res. 16 (1), 44-53 (1962).
- INTERNATIONAL ATOMIC ENERGY AGENCY. . Cytogenetic Dosimetry: Applications in Preparedness for and Response to Radiation Emergencies. , (2011).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Rogan, P. K., et al. Automating dicentric chromosome detection from cytogenetic biodosimetry data. Radiat Prot Dosimetry. 159 (1-4), 95-104 (2014).
- 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).
- Subasinghe, A., et al. Centromere detection of human metaphase chromosome images using a candidate based method. F1000Res. 5, 1565 (2016).
- Wilkins, R. C., et al. Evaluation of the annual Canadian biodosimetry network intercomparisons. Int J Radiat Biol. 91 (5), 443-451 (2015).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Ainsbury, E. A., Lloyd, D. C. Dose estimation software for radiation biodosimetry. Health Phys. 98 (2), 290-295 (2010).
