СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К СЕГМЕНТАЦИИ БОКАЛОВИДНЫХ КЛЕТОК ТОНКОЙ КИШКИ НА ЦИФРОВЫХ МИКРОФОТОГРАФИЯХ
Authors: Леванчук Артём Викторович , Тихомирова Александра Александровна , Дохов Михаил Александрович , Белая Алина Андреевна , Липендина Марина Валерьевна 
Published: October 2024

Введение. Обнаружение и ограничение по контуру отдельных клеток на цифровых микрофотографиях является наиболее сложным шагом в цитомерии, при автоматизации которого используются различные методы, позволяющие установить корректный диагноз. Цель исследования. Определить наиболее часто встречающиеся в научной литературе методысегментации бокаловидных клеток тонкой кишки. Материалы и методы. Анализ публикаций, индексируемых в РИНЦ, Scopus; цифровые микрофотографии для оценки количества клеток в поле зрения. Исследование проводилось с помощью открытого программного обеспечения для анализа биомедицинских изображений ImageJ. Использованы цифровые микрофотографии из открытых баз данных openmicroscopy.org и openslide.org. Результаты. Для детекции бокаловидных клеток в эпителии тонкой кишки применяются разнообразные методы, причем наиболее широко распространенным в научной литературе является подход, основанный на пороговой сегментации. Морфологическая сегментация занимает второе место по встречаемости, в то время как фасеточная сегментация, сегментация на основе управляемого водораздела и метод роста областей применяются в меньшем объеме исследований. Такой выбор методов можно связать с используемыми классификаторами, требующими определенных параметров для отнесения выделенного объекта к одному из типов/классов. Заключение. Выбор конкретного метода сегментации связан с подходами, на которых основана работа современных классификаторов клеточных изображений, относящих фрагменты исследуемого изображения к той или ной группе, а именно извлечение числовых признаков, классификация с помощью нейронных сетей и транспортная морфометрия.

Introduction. Detection and delineation of individual cells in digital micrographs is the most complex step in cytometry, which is automated using a variety of techniques to achieve the correct diagnosis. Purpose of the research. Determine the methods of segmentation of goblet cells of the small intestine most commonly used in the scientific literature. Materials and methods. Analysis of publications in the Russian Science Citation Index, Scopus; digital micrographs to estimate the number of cells in the field of view. The study was conducted using open-source biomedical image analysis software ImageJ. Digital micrographs from the open databases openmicroscopy. org and openslide.org were used. Results. A variety of methods have been used to detect goblet cells in the small intestinal epithelium, with the approach based on threshold segmentation being the most widely used in the scientific literature. Morphological segmentation is the second most commonly used segmentation, while facet segmentation, driven watershed segmentation, and region growth are used in less research. This choice of methods can be associated with the classifiers used, which require certain parameters to classify the selected object as one of the types/classes. Conclusion. The choice of a specific segmentation method is associated with the approaches on which the work of modern cellular image classifiers is based, assigning fragments of the studied image to a particular group, namely the extraction of numerical features, classification using neural networks and transport morphometry.