Published 1982 | Version v1
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Computer-assisted detection of chromosomal aberrations for the purpose of establishing a biological dosimeter

Description

Using a special high-resolution microscopy apparatus, digital light microscope images of human chromosomes were generated, and specific image processing algorithms were developed. The pattern recognition process for computer-assisted detection of specific, radiation-induced chromosomal aberrations comprises three steps: First, the orientation of the segmented objects is defined and corrected. For date reduction purposes, the individual chromosomes are reduced to a few basic types containing typical information. After a linear transformation step, the characteristic parameters thus derived form a parameter vector for statistical classification. The method was well suited for distinguishing normal chromosomes from chromosomal aberrations. 94% of the objects were identified correctly. To achieve even higher accuracy, quality standards were set by which suspectedly misclassified objects can be re-investigated in dialog by the human observer. Implementation of the program system for parameter extraction on a fast polyprocessor system opens up a realistic chance of reducing the computing time for dose estimates to about one hour. (orig./MG)

Availability note (English)

MF available from INIS under the Report Number.

Abstract (German)

Es wurden mit Hilfe einer speziellen Apparatur fuer hochaufloesende Mikroskopie, digitale lichtmikroskopische Bilder der menschlichen Chromosomen erzeugt. Zu ihrer Bearbeitung war die Entwicklung spezieller Algorithmen notwendig. Das Mustererkennungsverfahren zur computerunterstuetzten Erkennung spezieller strahleninduzierter Chromosomenaberrationen verlaeuft in drei Schritten: Zuerst wird die Drehlage der bereits segmentierten Einzelobjekte erfasst und korrigiert. Zur Datenreduktion werden die Einzelchromosomen in verschiedene Grundformen ueberfuehrt, welche die typische Information beinhalten. Die daraus extrahierten charakteristischen Parameter bilden nach einer linearen Transformation einen Merkmalsvektor zur statistischen Klassifikation. Die Untersuchungen zeigten, dass sich diese Merkmale sehr gut zur Trennung der beiden Klassen der normalen und der aberrierten Chromosomen eignen und vorklassifizierte Objekte zu 94% richtig zuweisen. Zur zusaetzlichen Sicherheit werden Guetemasse erstellt, welche eine Auswahl der Fehlklassifikation verdaechtiger Objekte zur interaktiven Nachkontrolle durch einen menschlichen Beobachter erlauben. Bei Implementierung des Programmsystems zur Parameterextraktion auf einem schnellen Polyprozessorsystem besteht die realistische Moeglichkeit, die benoetigte Rechenzeit fuer eine Dosisschaetzung auf etwa eine Stunde zu reduzieren. (orig./MG)

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Original title (German)
Automatisierte Erkennung aberrierter Chromosomen zur Realisierung eines biologischen Dosimeters

Publishing Information

Imprint Pagination
129 p.
Report number
INIS-mf--9354