Studiuj dzięki licznym zasobom udostępnionym na Docsity
Zdobywaj punkty, pomagając innym studentom lub wykup je w ramach planu Premium
Przygotuj się do egzaminów
Studiuj dzięki licznym zasobom udostępnionym na Docsity
Otrzymaj punkty, aby pobrać
Zdobywaj punkty, pomagając innym studentom lub wykup je w ramach planu Premium
Społeczność
Odkryj najlepsze uniwersytety w twoim kraju, według użytkowników Docsity
Bezpłatne poradniki
Pobierz bezpłatnie nasze przewodniki na temat technik studiowania, metod panowania nad stresem, wskazówki do przygotowania do prac magisterskich opracowane przez wykładowców Docsity
Metody analizy komputerowej ekspresji reakcji immunohistochemicznej i histochemicznej oraz ocena struktur w badaniach mikroskopowych - rozprawa doktorska
Typologia: Prace dyplomowe
1 / 133
Ta strona nie jest widoczna w podglądzie
Nie przegap ważnych części!
Lek. med. Celina Helak- Łapaj
Rozprawa na stopień doktora nauk medycznych
Poznań 2012
Wprowadzenie do praktyki klinicznej nowych algorytmów postępowania leczniczego, uwzględniających występowanie w obrębie zmiany chorobowej określonych antygenów, zwiększa znaczenie kliniczne diagnostyki patomorfologicznej wykorzystującej techniki histo- i immunohistochemiczne. Szczególnie widoczne jest to w onkologii, gdzie szereg decyzji terapeutycznych podejmuje się zależnie od występowania w obrębie guza określonych antygenów [1- 5]. Tradycyjnie stosowana mikroskopowa wzrokowa ocena preparatów immunohistochemicznych dokonywana przez patomorfologa jest subiektywna [2;6]. Wyniki oceny tego samego preparatu przez kilku patomorfologów, mogą różnić się między sobą [7], co może utrudnić podjęcie właściwych decyzji leczniczych. Wobec tego istotne wydaje się wdrożenie działań umożliwiających obiektywizację wyników badań mikroskopowych. Jedną z możliwości obiektywizacji uzyskanych wyników jest kilkukrotne przeprowadzenie oceny każdego preparatu przez kilku patomorfologów, w określonych odstępach czasowych, a następnie uśrednienie wyników [7;8]. Taka procedura pozwala na zmniejszenie wpływu na ostateczny wynik oceny różnic między poszczególnymi specjalistami, a także między ocenami uzyskanymi w różnych seriach przez tego samego patomorfologa. Postępowanie takie stwarza jednak trudności organizacyjne i przedłuża czas oczekiwania klinicysty na wynik badania histopatologicznego. W ostatnich latach szereg badaczy prowadzi prace nad wdrożeniem do praktyki patomorfologicznej morfometrycznych metod oceny obrazu mikroskopowego, opartych na automatycznym przetwarzaniu i analizie obrazów morfologicznych [2;3;9]. Wyniki dotychczas opublikowanych prac wskazują, że możliwe jest stworzenie wspomagających pracę patomorfologa programów komputerowych, przeprowadzających ilościową analizę obrazu mikroskopowego i wyrażających uzyskany wynik w formie liczbowej [6]. W związku z powyższym w
W piśmiennictwie funkcjonuje kilka podziałów reakcji histochemicznych. Najczęściej reakcje histochemiczne i histoenzymatyczne dzieli się ze względu na poszukiwane substraty, jakimi mogą być : węglowodany takie jak glikogen , wielocukry śluzowe obojętne i kwaśne (reakcja p.a.S), kwasy nukleinowe (reakcja Feulgena, Bracheta), grupy sulfhydrylowe, lipidy (Sudan III, IV), czy hydrolazy (reakcja Gomoriego). Ze względu na przebieg reakcji można je podzielić na bezpośrednie lub kilkuetapowe (reakcja p.a.S). Z kolei zależnie od rodzaju oddziaływań między substratami wyróżnia się reakcje wiązania barwnika na drodze oddziaływań elektrostatycznych (błękit alcjanowy), wiązanie stereospecyficzne barwnika ze związkiem wielkocząsteczkowym (metoda Bracheta), a także wiązanie barwnika wynikające z jego rozpuszczalności w określonych substancjach (barwienie Sudan III) [11]. Jedną z najczęściej stosowanych zarówno w badaniach naukowych, jak i praktyce patomorfologicznej reakcją immunohistochemiczną jest reakcja p.a.S (periodic acid Schiff). W przebiegu tej reakcji materiał tkankowy poddaje się działaniu kwasu nadjodowego, co doprowadza do utlenienia grup – OH (występujących w dużych ilościach w obojętnych wielocukrowcach) do grup aldehydowych. Następnie dodaje się odczynnik Schiffa (odbarwiona fuksyna zasadowa), który łączy się z grupami aldehydowymi, co widoczne jest na preparacie w postaci fioletowego zabarwienia. Reakcja p.a.S. stosowana jest do wykrywania wielocukrowców śluzowych, glikogenu i glikoproteidów (błon podstawnych) oraz różnicowania kwaśnych i obojętnych śluzo wielocukrowców [11].
Reakcje immunocytochemiczne polegają na ujawnieniu w obrębie preparatu mikroskopowego swoistych antygenów w wyniku reakcji antygen-przeciwciało. Reakcje te można przeprowadzać z wykorzystaniem materiału tkankowego utrwalonego w formalinie, jak również w rozmazach cytologicznych utrwalonych w alkoholu etylowym. W tej metodzie najszybciej poszukiwanym antygenem jest białko. Reakcja polega na połączeniu znaczonego przeciwciała z określoną determinantą (epitopem) antygenu. Używane w tej metodzie przeciwciała najczęściej są tak przygotowane, by
kompleks antygen – przeciwciało był widoczny w obrębie preparatu w świetle widzialnym lub ultrafioletowym. Efekt barwny można uzyskać dzięki związaniu przeciwciała z barwnikiem (np. fluoresceiną). Alternatywną metodą jest połączenie przeciwciała z enzymem, a w kolejnym etapie dodanie do preparatu substratu, który na skutek reakcji z enzymem da produkt barwny reakcji. Metodę tą cechuje wyższa czułość, z uwagi na fakt, że enzym związany z przeciwciałem może wielokrotnie katalizować przemianę substratu w produkt barwny, co zwiększa intensywność wybarwienia. Substancje te nazywamy chromogenami. Do powszechnie stosowanych chromogenów należą: 3 - amino- 9 - etylokarbazol (AEC) [12-14], 3’ diaminobenzydyna (DAB) [2;15-19]. Reakcje immunohistochemiczne z uwagi na ich przebieg dzieli się na reakcje bezpośrednie i pośrednie. Pierwszy rodzaj reakcji polega na połączeniu antygenu z przeciwciałem znaczonym barwnikiem bądź enzymem. W trakcie reakcji pośredniej w pierwszym etapie dochodzi do połączenia antygenu ze swoistym przeciwciałem (np. króliczym). Następnie do preparatu dodaje się znaczone nieswoiste przeciwciała skierowane przeciwko zastosowanemu wcześniej swoistemu przeciwciału (np. znaczone przeciwciała mysie skierowane przeciwko przeciwciałom króliczym). Takie postępowanie powoduje, że z danym epitopem łączy się jedno swoiste nieznaczone przeciwciało, a z nim wiele przeciwciał znaczonych. W praktyce oznacza to związanie z epitopem wielu przeciwciał, co powoduje powstanie reakcji barwnej i istotne zwiększenie czułości samej reakcji. Rycina I. 1 Schematyczne przedstawienie łączenia się przeciwciała z antygenem podczas reakcji bezpośredniej i pośredniej (rysunek własny)
rozkładu obiektów na obrazie. Samo stwierdzenie patologii jest jednak niewystarczające, ponieważ ocena obrazu zyskuje wartość kliniczną dopiero wówczas, gdy zostanie przedstawiona w sposób jednoznacznie uzasadniający interpretację dokonaną przez obserwatora. Klasycznym sposobem opisu obrazu morfologicznego, stosowanym między innymi w patomorfologii, radiologii, medycynie nuklearnej jest opis słowny o charakterze jakościowym. Stosowanie metod analizy jakościowej przy opisywaniu struktur jest najstarszym narzędziem. Praktyka kliniczna wykazała, że w większości sytuacji jest on wystarczający, jednakże ma pewne wady. Przede wszystkim z uwagi na niejednoznaczność wielu rutynowo stosowanych określeń, jak na przykład „skóra nieco zasiniona‘’, „nieliczne chmurkowate ogniska odwapnienia kości”, czy „rozlane ogniska martwicy” opis słowny w pewnych sytuacjach może być nieprecyzyjny. Ponadto psychologiczne uwarunkowania postrzegania wzrokowego stwarzają dodatkowe trudności w precyzyjnej ocenie jakościowej parametrów geometrycznych, fotometrycznych, ostrości i kontraście obrazu. Podsumowując wyrażanie opisowe cech morfologicznych jest oczywiście subiektywne i ściśle związane z percepcją tych wrażeń i wiedzą badacza i powoduje niejednoznaczność przekazu informacji. Jednym ze sposobów na ujednolicenie tak przekazywanych wiadomości jest stosowanie algorytmów, polegających na kwalifikacji danych cech do odpowiednich coraz bardziej wyselekcjonowanych grup o określonych cechach. Tego rodzaju klucze stosuje się np. w botanice i w zoologii w kwalifikacjach do poszczególnych gatunków. Nie znalazły one jednak szerokiego zastosowania medycznego. Z uwagi na niedoskonałości klasycznego opisu jakościowego w ostatnich dekadach wdrożono do praktyki klinicznej szereg metod o charakterze półilościowym. Opierają się one na ocenie danego obrazu według ściśle określonych kryteriów i umożliwiają wyrażenie wyniku tej oceny w postaci uporządkowanych skal [30-32]. Takie postępowanie pozwala w stopniu przybliżonym odzwierciedlić wartości liczbowe parametrów charakteryzujących dane zjawisko. Część omawianych skal opiera się na kryteriach, zależnych od występowania w obrębie danego obrazu określonych cech jakościowych. Na przykład podczas oceny zwłóknienia wątroby z zastosowaniem skal Knodella, uzyskana punktacja zależy od występowania cech zwłóknienia w poszczególnych strukturach zrazika wątrobowego
[33]. Inne skale oparte są o kryteria o charakterze porządkowym, które wyrażają natężenie określonej cechy w pewnych przedziałach liczbowych. Bardzo istotne w tych metodach jest klarowne zdefiniowanie kryteriów. Powszechnie wykorzystywana jest w patomorfologii ocena intensywności ekspresji reakcji w skali „+”, bądź jej pochodnych[13;13;29;34-44]. W niektórych sytuacjach klinicznych konieczna jest jednak ocena omawianych parametrów badanego obrazu w sposób stricte ilościowy. W patomorfologii do oceny naciekania czerniaków złośliwych powszechnie stosuje się skalę Breslowa, wyrażającą w milimetrach maksymalną głębokość naciekania guza. Ilościowa ocena kolorymetryczna i fotometryczna nie jest obecnie rutynowo wykorzystywana w diagnostyce patomorfologicznej i obrazowej. Stosowana obecnie coraz częściej cyfrowa technologia uzyskiwania obrazów medycznych stwarza coraz większe możliwości prowadzenia komputerowej analizy ilościowej. Metody ilościowe pozwalają nie tylko na obiektywną charakterystykę badanego obiektu, ale w porównaniu z metodami półilościowymi i jakościowymi umożliwiają także przeprowadzenie bardziej precyzyjnej analizy statystycznej. Nauką zajmująca się pomiarami morfologicznymi materii ożywionej i nieożywionej [45], która pozwala na ilościowy opis struktur w dwóch wymiarach [46;47] jest morfometria. Każdy obiekt może zostać poddany analizie morfometrycznej. W klasycznym wydaniu morfometria bazuje na określaniu liczebności określonych obiektów, ich wielkości a także pomiarach odległości i kątów pomiędzy punktami odniesienia wyznaczonymi w obrębie badanego obiektu. Poprzez odpowiednie działania matematyczne można obliczyć dalsze parametry (m. in. gęstość, sumaryczne pole czy też współczynniki kształtu). Potrzeby przemysłu metalurgicznego stymulowały z kolei rozwój stereologii
całym zakresie odbieranego widma i przy dobrym oświetleniu najsilniej reaguje na światło o długości fali około 555 nm. Dziedziną optyki, która zajmuje się ilościowym opisem parametrów światła, traktując jako punkt odniesienia ludzkie oko jest fotometria, natomiast ilościowym opisem i charakterystyką barw zajmuje się kolorymetria. Celem obiektywizacji ludzkiej percepcji barwy wprowadzono szereg modeli matematycznych, pozwalających opisać barwę za pomocą kilku cech. Do najczęściej stosowanych w komputerowej obróbce obrazów zaliczyć można następujące modele przestrzeni barwnej RGB, HSI, CMYK [19;50-52]. Oprócz tego funkcjonuje szereg innych modeli, zoptymalizowanych do konkretnych zastosowań, jak na przykład YUV [53], YIQ stosowane najczęściej do kodowania kolorowego sygnału telewizyjnego, ale również w celach medycznych. Najbardziej zbliżonym do fizjologii ludzkiego oka modelem kolorów jest model RGB. Akronim ten pochodzi od pierwszych liter angielskich nazw barw które składają się na ten model : Red (czerwony), Green (zielony), Blue (niebieski) [51]. Wynika on z właściwości komórek ludzkiej siatkówki - czopków, wrażliwych na wiązkę światła o odpowiedniej długości fali. Wrażenie widzenia dowolnej barwy powstające w ośrodkach mózgowych widzenia można zaobserwować mieszając w odpowiednich proporcjach wiązki światła czerwonego, zielonego i niebieskiego. Z uwagi na fakt, że zmieszanie wiązek o dużym natężeniu spowoduje powstanie barwy białej, model ten określa się jako addytywny. Zapis koloru w formie RGB stosowany jest powszechnie w elektronicznych urządzeniach zapisujących i odtwarzających obraz, zarówno analogowych, jak i cyfrowych. Należy zaznaczyć, że model RGB ma charakter teoretyczny, a odwzorowanie danego koloru zależy od zastosowanego urządzenia i jego charakterystyki widmowej. W przypadku obecnie stosowanych urządzeń cyfrowych, kolor RGB jest zapisywany najczęściej w formacie 24 bitowym (8 bitów na kanał). W praktyce pozwala to na opisanie około 16,7 miliona kolorów, przy pomocy trzech składowych o zakresie wartości 0 - 255, przy czym wartość 0 wszystkich kanałów oznacza minimalne, a 255 maksymalne nasycenie światła danego kanału. Klasycznym modelem subtraktywnym, opisującym barwy jest model CMYK. Skrót wywodzi się od pierwszych liter angielskich nazw tworzących go kolorów:
Cyan (niebieski – turkusowy), Magenta (purpurowy), Yellow (żółty), Key (klucz, kolor czarny). Z uwagi na fakt, że jest to model substraktywny, określoną barwę uzyskuje się przesłaniając źródło światła białego filtrami o podanych wyżej kolorach. Teoretycznie kolor czarny nie jest w tym modelu konieczny (przez nałożenie wszystkich filtrów na siebie uzyskujemy kolor czarny), został dodany do modelu na potrzeby poligrafii, w której model ten jest powszechnie wykorzystywany. Modele HSL, HSV, HSI są reprezentacjami modelu RGB w sposób zbliżony do tego, jak intuicyjnie (percepcja widzenia na poziomie kory mózgowej) odbierana jest dana barwa [13;19;54-60]. Stworzono je na potrzeby grafiki komputerowej, a formalnie opisano w 1978 roku. Te trzy modele opierają się na rozłożeniu barwy na trzy składowe [51] : Odcień ( ang. H ue ) – zakres 0-360°, odpowiada w praktyce długości fali świetlnej, przy czym czerwieni odpowiada 0° i 360°, zieleni 120°, błękitowi 240°, Jasność barwy (ang. Lightness, Value, Intensity ) - zawiera się w przedziale 0% – 100%, wprawdzie we wszystkich modelach 0% oznacza kolor czarny, a 100% maksymalną jasność, jednak w każdym z omawianych modeli wartości te obliczane są inaczej, Nasycenie (ang. Saturation ) – zawiera się w przedziale 0 – 100%. Definiowane jako ilościowy udział światła białego w danej barwie, przy czym 0 oznacza światło białe, a 100% „czystą” spektralnie barwę. W każdym z omawianych modeli wartości te wyliczane są odmiennie, Konwersja z formatu RGB, gdzie R, G, B należą do przedziału [0,1], oraz przyjmując wartości maksymalne i minimalne możemy wyżej opisywane modele przedstawić w tabeli:
Ilościowa analiza obrazów biomedycznych odgrywa coraz istotniejszą rolę w patomorfologii, radiologii i innych dziedzinach medycyny, pozwala bowiem uzyskać wiele ważnych diagnostycznie informacji w obiektywny i odtwarzalny sposób za pomocą mierzenia i zliczania [62]. Podwaliny pod obecne metody stosowane w morfometrii tworzyli tacy wielcy badacze jak Leeuwenhoek, który m.in. porównał wielkość erytrocyta do najmniejszego ziarnka piasku. W kolejnych latach w badaniach medycznych stosowano szereg klasycznych metod pomiarowych z wykorzystaniem siatek pomiarowych, planimetrów. Od lat ’90 XX wieku wraz z szybkim rozwojem informatyki i elektroniki wprowadzane są do praktyki klinicznej komputerowe metody analizy obrazów medycznych. W zależności od stopnia automatyzacji danego procesu, metody wykorzystywane obecnie w morfometrycznej analizie obrazów biomedycznych można podzielić na: manualne metody półautomatyczne, częściowo interaktywne metody całkowicie automatyczne
Metody manualne oparte na zliczaniu albo pomiarze struktury za pomocą mikrometru, kątomierza, planimetru itd. W przypadku preparatów mikroskopowych najprostszą metodą pomiarową jest wykorzystanie okularu mikrometrycznego, skalibrowanego z zastosowaniem odpowiedniego szkiełka referencyjnego. Alternatywnie można przeprowadzić pomiary z użyciem mikroskopu pomiarowego, lub projekcyjnego, zaopatrzonych w matówkę. Pomiarów można także dokonać na fotografiach preparatów mikroskopowych, wówczas jako odcinek pomiarowy o znanej wielkości wykorzystuje się często erytrocyty. Wynika to z faktu, że są one obecne na większości preparatów, ponadto ich średnica jest względnie stała i wynosi przeciętnie 7 μm. Wadą takiego postępowania jest fakt, że w toku przygotowania
preparatu histologicznego, lub przebiegu niektórych procesów chorobowych może dochodzić do zmiany wielkości krwinek czerwonych, ich zniekształcenia, co ogranicza dokładność pomiaru. Oprócz pomiarów długości i kątów, przy pomocy planimetrów można dokonać na zdjęciach mikroskopowych pomiaru powierzchni poszczególnych struktur. Manualne zliczanie obiektów pod mikroskopem powszechnie stosowane w diagnostyce hematologicznej zostało obecnie wyparte przez automatyczne urządzenia do diagnostyki laboratoryjnej. Klasyczna metoda polegała na liczeniu obiektów, na przykład krwinek określonego rodzaju i zapisywaniu wyniku z wykorzystaniem mechanicznego licznika sumującego. Z uwagi na fakt, że badania te są bardzo żmudne i obarczone trudnymi do oszacowania błędami, opracowano szereg siatek morfometrycznych, takich jak kwadratowe siatki Hauge’a, krzywoliniowe Merza, czy heksagonalne. Siatki te pozwalają na przeprowadzenie oceny liczby struktur, przecięć profili obiektów, zliczanie punktów, czy określić długość cięciw, siecznych, a także wyznaczenie szeregu parametrów stereologicznych, zarówno w przypadku izo- oraz anizotropowego rozkładu obiektów na preparacie [62-69]. Model anizotropii, możemy zaobserwować w przypadku liniowego ułożenia komórek śródbłonka naczyń, który pozwala wyznaczyć przebieg naczynia. Siatki morfometryczne stanowią analogię znanego z geometrii i statystyki zagadnienia Igły Bufona [47;70], które polega na ocenie prawdopodobieństwa „p”, z jaką igła o znanej długości „d” rzucona w sposób losowy na parkiet, którego deski mają szerokość „L” spadnie tak, by przecinała linię utworzoną przez stykające się ze sobą deski. W przypadku siatek morfometrycznych, w znacznym uproszczeniu, można przedstawić metodykę pomiaru jako odwrócenie zagadnienia Igły Buffona. Badacz korzystając z losowo nałożonej na dany obraz siatki o znanych parametrach, która odpowiada igle o długości „d”, zlicza przecięcia linii siatki z obiektami na obrazie, co odpowiada przecięciom igły z liniami. Odsetek linii, które przecinały obiekty na obrazie odpowiada prawdopodobieństwu „p” upadku igły na linię parkietu. Znajomość wartości „d” i „p” pozwala wyznaczenie szerokości deski „L”, której w przypadku stosowania siatki morfometrycznych, zależnie od przeprowadzonych obliczeń może odpowiadać liczba struktur, albo określone parametry stereologiczne. Manualne metody fotometryczne, z uwagi na wysoką cenę aparatury, a także długi czas pomiaru nie znalazły zastosowania w ocenie preparatów
wtyczek stają się niewystarczające. W takich przypadkach rozwiązaniem może być stworzenie odpowiednich rozszerzeń, co stanowi istotną trudność organizacyjną, ponieważ stosunkowo niewielka liczba użytkowników posiada ku temu odpowiednie umiejętności.
Etapy analizy obrazu biomedycznego w istotnym stopniu zależą od jego zastosowania, jednakże ogólny schemat działania jest wspólny dla wszystkich systemów. Pierwszym etapem jest akwizycja obrazu polegająca na rejestracji i zapisaniu obrazu przy użyciu odpowiednich urządzeń w pamięci komputera. Do urządzeń akwizycyjnych zaliczamy na przykład aparat lub kamery cyfrowe czy system aperio scan scope [3;18]. Kolejnym krokiem jest zwykle obróbka wstępna, która ma na celu poprawienie jakości obrazu poprzez usunięcie szumów, czy wzmocnienie kontrastu. Następną sekwencją czynności jest segmentacja obrazu, czyli podzielenie go na obszary jednorodne pod względem określonych cech. Współczesne języki programowania umożliwiają implementację szeregu algorytmów służących segmentacji, takich jak na przykład progowanie, wykrywanie krawędzi, rozdzielenia nakładających się struktur algorytmami „działów wodnych”. Następnym etapem jest zwykle analiza ilościowa, która polega na określeniu liczby obiektów na obrazie, bądź zajmowanej przez nie powierzchni. Niektóre programy dokonują również złożonych obliczeniowo analiz, pozwalających na rozpoznawanie i klasyfikowanie obiektów (sieci neuronowe), czy ocenę zgodności badanego obrazu z określonym modelem matematycznym. Dla ostatecznego wyniku powyższych procedur w przypadku analizy obrazów mikroskopowych kluczowe znaczenie ma preparatyka histologiczna, akwizycja obrazu, jak również dobranie odpowiedniej metody segmentacji. W praktyce najczęściej stosowana jest segmentacja przez progowanie [80], dlatego zagadnienia te zostaną omówione szerzej.
Z uwagi na fakt, że w większości obrazów medycznych obiekt badań znajduje się na tle innych struktur makro lub mikroanatomicznych kluczowym etapem analizy jest jego wyodrębnienie z analizowanego obrazu. W tym celu najczęściej wykorzystywaną metodą jest wyżej opisana segmentacja obrazu [54;81- 83]. Segmentacja przez progowanie W tej metodzie segmentacji, przy założeniu, że obiekt jest jaśniejszy niż tło, każdy piksel, którego jasność jest wyższa, niż określona wartość progowa jest klasyfikowany jako należący do obiektu, natomiast jeśli jego jasność jest niższa niż próg, klasyfikowany jest jako tło. Kluczowym etapem tego procesu jest dobranie odpowiedniego progu, lub progów. Zależnie od obszaru obrazu, w obrębie którego dokonuje się progowania wyróżnić można progowanie globalne, podczas którego wartość progowa ustalana jest dla całego obrazu, oraz progowanie lokalne, gdzie wartość progowa ustalana jest indywidualnie dla poszczególnych obszarów obrazu [54]. Jednocześnie progowanie globalne jest metodą szybszą, natomiast lokalne pozwala bardziej precyzyjnie wyodrębnić kontury. Spośród metod globalnych najprostszą, i jak dotychczas najczęściej stosowaną metodą jest progowanie manualne, podczas którego wartość progową dla każdego obrazu manualnie dobiera obserwator. W wielu przypadkach znacznym ułatwieniem jest progowanie z możliwością podglądu histogramu (ryc.I.3). Jest to wektor, którego elementy zawierają informację o liczbie punktów obrazu o określonych cechach [45] na przykład prezentując rozkład odcieni szarości w obrębie danego obrazu. Stosowane są również histogramy gradientowe i dwuwymiarowe, w których proguje się dwie informacje przykładowo barwę i teksturę. W oparciu o analizę kształtu histogramu można wdrożyć automatyczne algorytmy progowania, zarówno globalnego, a także lokalnego, jak na przykład algorytm Otsu. Alternatywne algorytmy automatyczne wyznaczają wartość progową przykładowo na podstawie analizy entropii pikseli, określonych parametrów statystycznych w obrębie danego obszaru, czy na podstawie analizy gradientów w
