Collaborative Systems for Analyzing Tissue Microarrays

用于分析组织微阵列的协作系统

基本信息

  • 批准号:
    6984428
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 28.35万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2005
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2005-07-01 至 2009-04-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): Tissue microarray technology holds great potential for reducing the time and cost associated with conducting research in tissue banking, proteomics, and outcome studies. However, capturing, organizing, updating, exchanging, and analyzing the data generated by this technology creates a number of significant challenges. The sheer volume of data, text, and images arising from even limited studies involving tissue microarrays can over time quickly approach those of a small clinical department. This challenge is compounded by the fact that large-scale projects in several areas of modern research often involve multi-institutional efforts in which investigators and resources are spread out over multiple campuses, cities, and states. Future progress in these areas of research will depend on the capacity of individuals from disparate sites to interact, share and assimilate information derived from a variety of sources and modalities. The central objective of this grant proposal is to develop an automated tissue microarray analysis system which features distributed imaging and data management capability in a collaborative environment which supports impromptu telemedicine applications in pathology and oncology. The University of Medicine & Dentistry of New Jersey will collaborate with the Cancer Institute of New Jersey, Rutgers University and the University of Pennsylvania School of Medicine to develop the algorithms, computational tools, and technologies which enable individuals from disparate research and clinical sites to reliably image, analyze, archive and share tissue microarrays, pathology specimens, and correlated data in multi-user environments in order to support collaborative clinical and research activities. The aims of the proposed project are (1) to design, develop, and evaluate a portable suite of software tools for performing unsupervised imaging and archiving of tissue microarrays in multi-user environments; (2) to evaluate and optimize the performance of a set of newly developed color decomposition algorithms for use in quantitative characterization of expression in cancer tissue arrays; (3) to investigate the use of a variable bandwidth mean shift algorithm for segmenting constituent array discs; (4) to investigate the use of a novel algorithm based on color active contour models and robust estimation for use in sub-cellular localization and compare with mean shift results; (5) To investigate the use of texton libraries for characterizing expression patterns in cancer tissue arrays; (6) to develop a Tissue Microarray Repository (TMR) subsystem which enables individuals from disparate research and clinical sites to populate the database with new cases including correlated image metrics and imaged arrays; (7) to integrate the results from (1-5) into a reliable image processing module of the automated TMA analysis system; (8) to deploy the web-enabled TMA analysis server and client to strategic sites throughout UMDNJ, UPenn, and the Cancer Institute and evaluate performance in multi-user, multi institutional environments under real operating conditions; and (7) to refine the system based on performance studies and make web-enabled software and computational tools and supporting documentation available to the clinical and research communities.
描述(由申请人提供): 组织微阵列技术具有降低与组织库,蛋白质组学和结果研究研究相关的时间和成本的巨大潜力。但是,捕获,组织,更新,交换和分析该技术产生的数据会带来许多重大挑战。随着时间的流逝,即使涉及组织微阵列的有限研究也会引起的数据,文本和图像的庞大数量可以迅速接近小型临床部门的数据。在现代研究的几个领域中的大规模项目通常涉及多机构的努力,在这些事实中,调查人员和资源分布在多个校园,城市和州。在这些研究领域的未来进步将取决于个人从不同站点进行互动,共享和吸收来自各种来源和模式的信息的能力。该赠款提案的核心目的是开发一个自动化组织微阵列分析系统,该系统在协作环境中具有分布式成像和数据管理能力,以支持即兴远程医疗在病理和肿瘤学中的应用。新泽西大学医学与牙科大学将与新泽西州癌症研究所,罗格斯大学和宾夕法尼亚大学医学院合作,以开发算法,计算工具和技术,这些算法,使人能够从不同在多用户环境中,图像,分析,存档和共享组织微阵列,病理标本以及相关数据,以支持协作临床和研究活动。拟议项目的目的是(1)设计,开发和评估一套便携式软件工具,用于在多用户环境中执行无监督的成像和组织微阵列的存档; (2)评估和优化一组新开发的颜色分解算法的性能,用于用于定量表达癌症组织阵列的表达; (3)研究使用可变带宽平均移位算法用于分割组成阵列盘的使用; (4)研究基于颜色活跃轮廓模型的新算法的使用以及可在细胞局部定位中使用的鲁棒估计,并与平均移位结果进行比较; (5)调查使用Texton库来表征癌组织阵列中表达模式的使用; (6)开发组织微阵列存储库(TMR)子系统,该子系统使来自不同研究和临床部位的个人可以使用新案例填充数据库,包括相关的图像指标和成像阵列; (7)将(1-5)的结果集成到自动TMA分析系统的可靠图像处理模块中; (8)将支持Web的TMA分析服务器和客户端部署到Umdnj,Upenn和Cancer Institute的整个战略网站,并评估在实际操作条件下多用户多机构环境中的性能; (7)根据绩效研究完善系统,并制作支持网络的软件和计算工具,并支持临床和研究社区可用的文档。

项目成果

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专著数量(0)
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