Semi-automated computer vision system for malignant osteoid segmentation in histological images of rat intramedullary osteoblastic osteosarcoma

Abstract

Introducción:
La presencia de osteoide maligno (OM) producido por células tumorales con alteraciones genéticas graves es el elemento histopatológico por excelencia en diagnóstico de osteosarcoma osteoblástico (OO) en humanos y ratas. Presenta una distribución variable dentro del tejido tumoral que puede verse afectado por la heterogeneidad de la celularidad tumoral y la intensidad de su tinción con hematoxilina/eosina (H&E). Su reconocimiento y cuantificación manual dependen de la experiencia del observador. Las herramientas de visión por computadora pueden apoyar la delimitación reproducible de este tejido, facilitando su análisis morfométrico y la generación de datos para futuros modelos de inteligencia artificial en estudios de medicina traslacional.

Objetivo:
Desarrollar y verificar de manera preliminar un sistema semiautomatizado de visión por computadora para segmentar OM en imágenes de cortes histológicas de OO-intramedular de rata, teñidas con H&E.

Metodología:
Se utilizaron imágenes de cortes histológicos (3 micras) de fémur de rata con tumor intramedular inducido con benzo(a)-pireno perifemoral, teñidos con H&E. Se desarrolló una herramienta computacional que permite cargar la imagen, aplicar una presegmentación automática de regiones compatibles con OM, ajustar parámetros de limpieza morfológica y visualizar la superposición de resultados. El sistema identifica regiones eosinófilas compatibles con OM (con 90% de colágena tipo I, desorganizado y desmineralizado de aspecto blando y 10% de proteoglicanos y glicoproteínas). Genera métricas de área en píxeles y porcentaje de osteoide respecto al tejido analizado. Además, destaca los osteoblastos atípicos perilesionales o embebidos que producen el OM. Los resultados son revisados de forma cualitativa mediante comparación visual con la imagen original.

Resultados:
Se obtuvieron máscaras preliminares del OM en diversos campos histológicos del tumor intramedular de rata. La visualización superpuesta confirmó que las regiones segmentadas correspondían principalmente a áreas eosinófilas compatibles con OM, incluyendo zonas de morfología irregular (encaje), asociadas a una celularidad tumoral heterogénea.

Conclusiones:
El sistema desarrollado mostró utilidad como herramienta semiautomatizada para la presegmentación y cuantificación inicial de OM en imágenes de cortes histológicos de OO-intramedular de rata. La identificación computacional de este componente puede contribuir al análisis morfométrico del tumor y apoyar la generación de bases de datos anotadas para futuros modelos supervisados de inteligencia artificial. Aunque la revisión experta sigue siendo el requerimiento sine qua non para confirmar límites y excluir estructuras no osteoides, los resultados preliminares sugieren su factibilidad técnica y aplicabilidad en investigación histopatológica musculoesquelética.