Артюхова Ольга Александровна

В статье представлены результаты создания автоматизированного комплекса определения гормонального статуса рака молочной железы методом иммуноцитохимии, обеспечивающего автоматическое сканирование препарата и регистрацию изображений с помощью автоматизированного управляемого с персонального компьютера микроскопа, автоматический анализ зарегистрированных изображений с определением баллов, соответствующих балльной шкале Оллреда, возможность визуальной верификации и, при необходимости, коррекции результатов анализа. Результаты экспериментальных исследований комплекса продемонстрировали высокую повторяемость результатов автоматического исследования и совпадение автоматически формируемых заключений о гормональном статусе рака молочной железы с заключениями цитолога, получаемыми в ходе визуального микроскопического анализа.

В статье представлены результаты разработки алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов клеточных культур для решения задач микробиологии. Алгоритм сегментации заключается в локальной адаптивной пороговой бинаризации по методу Ниблэка изображения клеток, построенного в канале V пространства HSV, и изображения включений внутриклеточных паразитов, построенного по модифицированному методу цветовой деконволюции. Для обеспечения возможности использования алгоритма сегментации на практике разработан быстрый алгоритм локальной адаптивной бинаризации по методу Ниблэка. Быстрый алгоритм основан на построении двух интегральных представлений исходного изображения: классического интегрального изображения и введенного интегрального квадрата изображения, используемого для быстрого расчета локального стандартного отклонения значений интенсивности. Предложенный метод позволил снизить время работы алгоритма бинаризации в среднем на 5 порядков. Внедрение разработанного алгоритма в практику микробиологической лаборатории позволит устранить негативное воздействие флуоресценции на глаза врача при визуальном микроскопическом анализе препаратов клеточных культур, существенно снизить трудоемкость и время анализа одного препарата и в целом повысить достоверность культурального метода анализа.

В статье представлены результаты разработки метода и алгоритма сегментации микроскопических изображений иммуноцитохимических препаратов молочной железы, что является ключевым этапом создания системы автоматизированного анализа данных препаратов. Разработанный метод сегментации адаптирован к принятой в настоящее время методике приготовления иммуноцитохимических препаратов и обеспечивает возможность работы с микроскопическими изображениями препаратов, отличающихся по своим цветояркостным характеристикам. Полученные результаты позволят объективизировать количественную оценку иммуноцитохимических реакций и будут способствовать широкому использованию данного анализа в клинической практике.