Компьютерный морфологический анализ периферийной крови

Известия ТРТУ

нестабильность видеосигнала, а также движение органов и тканей больного в результате дыхания и сердцебиения. Тем ни менее получено заметное контрастирование сосудов.

Для ведения архива была создана система управления специальной базой данных, содержащей всю необходимую информацию о больных, в том числе и снимки операций в оцифрованном виде. Система реализует быстрый доступ к необходимой информации и возможность автоматического формирования и печати отчетных форм, например историй болезни.

В результате внедрения системы были реализованы возможности компьютерной ангиографии, достигнуто значительное (до двух порядков!) снижение облучения пациентов и персонала, расходов на пленку и ее обработку, а также времени проведения обследования. Внедрение системы в большой степени облегчило и упростило процедуру постановки диагноза, повысило его качество, улучшило условия труда медицинских работников, открыла новые возможности для обучения сотрудников и медперсонала.

Система успешно эксплуатируется во Владимирской больнице скорой помощи более полугода. Практика показывает ее высокие эксплуатационные характеристики. Необходимость в съемке на рентгеновскую пленку практически отпала. Система стала необходимым инструментом врача, работа без которого становится некомфортной и существенно менее эффективной.

УДК 681.32:612-086

КОМПЬЮТЕРНЫЙ МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПЕРИФЕРИЙНОЙ

КРОВИ

Жирков В. Ф., Сушкова Л. Т.

Владимирский государственный университет, 600026, г. Владимир, ул. Горького, 87,

E-mail: girkov@vpti.vladimir. su

Анализ крови под микроскопом является важной частью медицинского исследования. Клинический лабораторный анализ включает определение лейкоцитарной формулы крови - дифференцированный подсчет зрелых клеток периферийной крови лейкоцитарного ряда: лимфоцитов, моноцитов, базофилов, эозинофилов и нейтрофилов (раздельно сегментоядерных и палочкоядерных). Эта часть анализа выполняется квалифицированным врачом-лаборантом путем визуального исследования мазка крови, трудоемка, требует индивидуальной классификации каждой наблюдаемой клетки. Классификация выполняется на основе морфологических признаков: форма, цвет, размер, текстура и др. Предварительно мазок проходит процедуру окрашивания, после которой различные клетки и их компоненты легче дифференцируются.

Автоматизация анализов крови имеет прекрасные перспективы на основе компьютерных технологий, опирающихся на машинное зрение. В настоящее время во многих странах ведутся работы по данному направлению. Предлагаются полностью управляемые от компьютера видеомикроскопы (LEICA, NAVITAR) и автоматизированные рабочие места на их основе. Имеются отечественные разработки (институт гематологии РАН). Общий подход во всех случаях одинаков. С мазка крови, установленного в микроскопе, делается множество снимков под управлением компьютера. При этом программируется траектория сканирования, а перемещение столика и наводка на резкость при каждом новом кадре выполняется автоматически. Последующая покадровая обработка полученных снимков позволяет выполнить классификацию клеток в каждом снимке и обобщение частных результатов.

МИС-98

II. Аппаратные и программные средства медицинской диагностики и терапии

Медицина создала основу для классификации клеток крови по внешнему виду, а также установила связи между заболеваниями и морфологическими изменениями клеток и состава крови. Однако использование этого потенциала в автоматической системе еще предстоит довести необходимого уровня. Настоящая работа имеет целью поиск эффективных решений для дифференцированного распознавания лейкоцитов.

Основа системы - классификатор, позволяющего с достаточной точностью перейти от словесного описания (пример: гранулоциты - клетки, в цитоплазме которых обнаруживается зернистость, специфическая для определенного вида клеток.) к формальному количественному описанию на языке признаков, получаемых путем обработки изображений. Большое значение имеет нормализализация изображений по яркости и цвету с компенсацией неравномерности поля освещения. Исследование гистограммы в цветовом пространстве HSV позволяет получить опорные координаты для основных объектов. Процедура распознавания носит последовательный характер. На первом шаге с использованием цветовых признаков выделяются ядра клеток. Затем исследуется форма ядер с использованием структурных признаков. На следующем шаге делаются измерения характеристик цитоплазмы. Результат работы - заключение о принадлежности клетк перечисленным выше типам.

Описанная система была реализована и прошла тестирование. В 92% случаев результат классификации был точным. Для достижения лучших результатов необходимо в первую очередь повысить качество вводимых изображений.

УДК.612.13

КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗАТОР ВОЛН КАРДИОРИТМА -«КАРДИООКНО» И ЕГО ПРИЛОЖЕНИЯ

А.Ф.Зубарев, М.К.Чернышев, В.Ю.Щебланов

ВЦМК «ЗАЩИТА» МЗ РФ и ОООМБУ НИИ «БИНАР», г. Москва

Феномен спонтанной вариабельности ритма сердца включает, по крайней мере, восемь колебательных компонент (без учета циркадной компоненты), начиная с дыхательных волн и до многоминутных и часовых волн, несущих чрезвычайно важную информацию о механизмах регуляции, а точнее о согласовании (координации) управлений в целостном организме [Чернышев, Гаджиев, 1983]. В связи с этим «КАРДИООКНО» предназначено для проникновения через волновые структуры ритма сердца в механизмы многоуровневой регуляции в организме.

Однако, анализ непериодических, с одной стороны, и неслучайных, с другой стороны, автоколебательных компонент кардиоритма, как правило, релаксационного типа с «плавающими» параметрами в нестационарном процессе представляет не простую проблему. Неслучайно, как показывают публикации и международные выставки последних лет, ни одна из многочисленных отечественных либо зарубежных компьютерных систем не обеспечивает синхронного анализа иерархии волн в ритме сердца. Несмотря на огромную практическую значимость параметров указанных волн, анализ ограничивается грубой оценкой мощностей только первых двух волн. Действительно, в последние годы за рубежом появились сотни работ по изучению взаимоотношений между дыхательной (HF) компонентой, приблизительно десятисекундной (MF) компонентой и общей низкочастотной (LF) компонентой, грубая оценка мощностей которых используется для определения баланса между симпатической и парасимпатической системами организма и, как следствие, для решения достаточно широкого круга задач [Hayano and etc.,1993]. Анализ более