Digital approach to estimate clinical images of the cervix with ImageJ software

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Visual inspection and colposcopy are subjective methods of cervical evaluation. Currently, the majority of colposcopes are equipped with the capacity to digitally transmit and record cervical images, in addition to modern software for image processing. For the objective assessment, prevention of development, and risk assessment of precancerous changes (SIL+) and cervical cancer, it is essential to use modern methods of image processing.

AIM: The study aimed at demonstrating the capabilities of digital analysis of cervical images based on ImageJ software [1].

MATERIALS AND METHODS: A total of 500 colposcopic images of the Schiller test were obtained during dilated colposcopy. Digital analysis was performed using ImageJ software, which employed minimum (MinGV) and maximum (MaxGV) gray pixel values (0–255) and lesion surface area (%Area) as parameters. The images were divided into 4 groups according to the cytologic examination performed: healthy donors (n=19; 3.8%), mild grade squamous cell intraepithelial lesion (n=113; 22.6%), severe grade squamous cell intraepithelial lesion (n=327; 65.4%), and invasive cervical cancer (n=41; 8.2%). Mathematical and statistical analysis of the obtained data was performed using Python programming language packages in the Google Colab environment. Comparisons of quantitative measures between three or more groups were conducted using the Kruskal-Wallis criterion and posteriori comparisons by Dunn’s criterion with Holm’s correction.

RESULSTS: Statistical significance was observed in the increase of MinGV (p=0.035), MaxGV (p<0.001) and %Area (p=0.022) from the mild (88/141/31) to the severe (83/142/32) degree of squamous cell intraepithelial lesion and cervical cancer (88/162/36). Objective parameters for the assessment of the degree of cervical surface lesions during digital colposcopy were obtained. Digital analysis of the cervical surface may assist the clinical specialist in determining further management strategies, including scarification or incisional biopsy with subsequent morphological examination.

CONCLUSIONS: The application of digital analysis to colposcopic images has the potential to reduce the subjective assessment of cervical condition, enhance the efficiency of the initial appointment with a gynecologist, and facilitate the selection of patients for cytologic examination.

About the authors

Alexander D. Dushkin

Moscow City Oncology Hospital No 62

Author for correspondence.
Email: alex@drdushkin.ru
ORCID iD: 0000-0002-8013-5276
SPIN-code: 3857-0010
Russian Federation, Moscow region, Istra village

Maxim S. Afanasiev

The First Sechenov Moscow State Medical University

Email: maxim.afanasyev78@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5860-4152
SPIN-code: 5137-1449
Russian Federation, Moscow

Stanislav S. Afanasiev

G.N. Gabrichevsky Research Institute for Epidemiology and Microbiology

Email: afanasievss409.4@bk.ru
ORCID iD: 0000-0001-6497-1795
Russian Federation, Moscow

Tatyana G. Grishacheva

Academician I.P. Pavlov First St. Petersburg State Medical University

Email: grishatanchik82@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9515-914X
SPIN-code: 4170-4253
Russian Federation, Saint Petersburg

Alexander V. Karaulov

The First Sechenov Moscow State Medical University

Email: karaulov_a_v@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-1930-5424
SPIN-code: 4122-5565
Russian Federation, Moscow

References

  1. Schneider CA, Rasband WS, Eliceiri KW. NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis. Nature Methods. 2012;9(7):671–675. doi: 10.1038/nmeth.2089

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».