Evaluation of the Image-Pro Plus 4.5 software for automatic counting of labeled nuclei by PCNA immunohistochemistry Avaliação do programa Image-Pro Plus 4.5 para contagem automática de núcleos imunopositivos para PCNA

The objective of this study was to create and evaluate a routine (macro) using Image-Pro Plus 4.5 software (Media Cybernetics, Silver Spring, USA) for automatic counting of labeled nuclei by proliferating cell nuclear antigen (PCNA) immunohistochemistry. A total of 154 digital color images were obtained from eleven sections of reticular oral lichen planus stained by PCNA immunohistochemistry. Mean density (gray-level), red density, green density, blue density, area, minor axis, perimeter rate and roundness were parameters used for PCNA labeled nuclei discrimination, followed by their outlined presentation and counting in each image by the macro. Mean density and area thresholds were automatically defined based, respectively, on mean density and mean area of PCNA labeled nuclei in the assessed image. The reference method consisted in visual counting of manually outlined labeled nuclei. Statistical analysis of macro results versus reference countings showed a very significant correlation (r s = 0.964, p < 0.001) for general results and a high level (89.8 ± 3.8%) of correctly counted labeled nuclei. We conclude that the main parameters associated with a high correlation between macro and reference results were mean density (gray-level) and area thresholds based on image profiles; and that Image-Pro Plus 4.5 using a routine with automatic definition of mean density and area thresholds can be considered a valid alternative to visual counting of PCNA labeled nuclei. DESCRIPTORS: Image processing, computer-assisted; Lichen planus; Proliferating cell nuclear antigen. RESUMO: O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar uma macro (rotina informatizada) usando o programa Image-Pro Plus 4.5 (Media Cybernetics, Silver Spring, EUA) para a contagem automática de núcleos imunopositivos para o antígeno nuclear em célula proliferante (PCNA). Utilizamos 154 imagens microscópicas digitalizadas coloridas obtidas de onze cortes histológicos de líquen plano oral reticular processados por imuno-histoquímica para PCNA. Os parâmetros densidade média (nível de cinza), densidades de vermelho, de verde e de azul, área, eixo menor, taxa de perímetro e redondeza foram usados para a discriminação dos núcleos imunopositivos pela macro, que, no final do processo, apresentava estes núcleos delineados e contados na imagem estudada. A definição dos limites de corte para densidade média e área foi realizada automaticamente em função, respectivamente, da média da densidade e da média da área dos núcleos imunopositivos presentes em cada imagem. Para controle, foi realizado o delineamento manual dos núcleos imunopositivos sobre as imagens digitalizadas e sua contagem visual. A comparação entre os resultados das contagens da macro versus contagens do controle mostrou uma correlação estatística significativa (r s = 0,964, p < 0,001) e uma alta proporção (89,8 ± 3,8%) de núcleos imunopositivos contados coerentemente pela macro. Concluímos que os principais parâmetros associados com a alta correlação entre os resultados da macro e do controle foram os limites de corte para densidade média (nível de cinza) e área baseados no padrão das imagens. Além disso, a análise de imagem usando o Image-Pro Plus 4.5 com definição automática dos limites de corte para densidade média e área pode ser considerada uma alternativa válida para o método visual de contagem de núcleos imunopositivos para PCNA. DESCRITORES: Processamento de imagem assistida por computador; Líquen plano; Antígeno nuclear de célula em proliferação. Advantages of computer-assisted image analysis for immunostaining quantification have compared this method with conventional analysis (based on microscopic observation). They include: better reproducibility and quick results. * Master’s Degree Student in Buccodental Pathology; ** Adjunct Professors – Graduate Course in Pathology, School of Medicine, Fluminense Federal University. Oral Pathology