МОДЕЛЬ АВТОМАТИЗАЦИИ МОРФОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КЛЕТОК КРОВИ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ И ОБУЧЕНИЯ
Подсчет лейкоцитарной формулы по окрашенным мазкам крови является одним из самых распространенных, и, вместе с тем, одним из наиболее трудоемких рутинных анализов, выполняемым пpaктически всем стационарным и амбулаторным больным независимо от диагноза. Несмотря на продолжающееся совершенствование автоматических гематологических анализаторов широкого применения в подсчете лейкоцитарной формулы эти приборы не получили. Таким образом, реальной альтернативы квалифицированному врачу-лаборанту на сегодняшний день не существует. Вместе с тем, имеет место явный дефицит этих специалистов, а квалификация имеющихся часто не соответствует современным требованиям (особенно это касается небольших стационаров и поликлиник). По последней причине высок риск ошибочной интерпретации патологической лейкоцитарной формулы врачом-лаборантом неспециализированного учреждения, что обусловлено относительной редкостью патологических мазков крови в общем потоке рутинных анализов.
Для решения указанной проблемы предлагается применение автоматизированной системы компьютерного анализа микроскопических изображений клеток крови [1]. Особое значение эта система имеет в своевременном распознавании бластов, составляющих субстрат наиболее опасных на сегодняшний день заболеваний крови - острых лейкозов. В силу особенностей метода идентификации клеток, даже наиболее совершенные автоматические гематологические анализаторы, которыми располагают лишь крупные клиники, зачастую относят их к мононуклеарам. В то же время ключевой признак бластной клетки - структура хроматина - может быть надежно выявлен лишь на окрашенном мазке крови или костного мозга.
Предлагаемая модель компьютерного анализа основана на комплексировании данных, получаемых в результате компьютерной обработки изображений и их визуальной оценки. Для формирования описания исследуемой клетки в виде набора признаков требуется выполнение последовательности процедур. При программном управлении перемещением столика моторизованного микроскопа осуществляется сканирование мазка крови и регистрация изображений лейкоцитов. Полученные изображения подвергаются компьютерному анализу с целью формирование признакового описания структуры ядра и цитоплазмы. В ядре анализируются текстурные признаки. В качестве дополнительных признаков, хаpaктеризующих ядро клетки используются его площадь, форма, наличие ядрышек и особенности строения ядрышкового аппарата. В цитоплазме анализируется ее площадь, хаpaктер контуров, цвет, интенсивность и равномерность окраски, хаpaктер цитоплазматических включений. Основой для принятия решений при идентификации исследуемой клетки является база данных, которая содержит статистически достоверную выборку клеток, прошедших экспертную оценку по всем вышеперечисленным признакам. Дополнительной функцией к решению задачи идентификации клеток в системе предусмотривается поддержка принятия решений, когда при обнаружении патологических клеток врачу предлагаются рекомендации по дальнейшему обследованию.
Таким образом, применение автоматизированной системы компьютерного анализа микроскопических изображений клеток крови позволит в максимально сжатые сроки определиться с диагнозом или направить больного в специализированный стационар.
Дополнительной сферой применения рассматриваемой системы является обучение студентов-медиков и повышение квалификации врачей. Модель подсистемы обучения может быть представлена как сеть взаимодействующих модулей, используемых обучаемым в контексте рассматриваемого учебного материала. Наряду с традиционным текстовым описаний клеток крови с иллюстрирующими изображениями, представлены видеозаписи фрагментов ключевых процедур в анализе мазка крови. Модуль тестирования, предусматривает формирование различных наборов выборок клеток для их описания испытуемым, а оценка полноты ответа, обеспечивает контроль качества усвоения учебного материала. Применение мультимедийных средств в обучении и использование компьютерной базы изображений помогает эффективно усвоить учебный материал и приобрести пpaктические навыки по анализу мазков крови.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
- Никитаев В.Г., Проничев А.Н., Чистов К.С., Зубрихина Г.Н., Блиндарь В.Н., Воробьев И.А., Харазишвили Д.В. Разработка автоматизированных компьютерных систем для распознавания бластных клеток периферической крови. Научная сессия МИФИ-2006. Сборник научных трудов в 16 томах. Т.1. Автоматика. Микроэлектроника. Электроника. Электронно-измерительные системы. Компьютерные медицинские системы. М.: МИФИ, 2006. С. 288-289.
Работа представлена на научную международную конференцию «Инновационные технологии в образовании, экономике и праве», Кипр (Пафос), 17-27 сентября 2008 г. Поступила в редакцию 01.09.2008 г.
Статья в формате PDF
123 KB...
12 04 2026 13:39:22
Статья в формате PDF
102 KB...
11 04 2026 2:39:41
Статья в формате PDF
119 KB...
10 04 2026 21:33:59
Статья в формате PDF
116 KB...
09 04 2026 20:54:41
Статья в формате PDF
256 KB...
08 04 2026 22:34:36
Статья в формате PDF
100 KB...
07 04 2026 8:19:29
Статья в формате PDF
225 KB...
05 04 2026 15:26:22
Статья в формате PDF
107 KB...
03 04 2026 6:16:33
Статья в формате PDF
255 KB...
02 04 2026 2:55:40
Статья в формате PDF
164 KB...
01 04 2026 12:11:27
Статья в формате PDF
126 KB...
29 03 2026 20:36:38
Статья в формате PDF
209 KB...
28 03 2026 12:44:31
Статья в формате PDF
98 KB...
27 03 2026 23:23:58
Статья в формате PDF
104 KB...
25 03 2026 3:44:28
Статья в формате PDF
311 KB...
23 03 2026 16:56:35
Статья в формате PDF
255 KB...
22 03 2026 23:36:48
Статья в формате PDF
130 KB...
20 03 2026 14:15:31
Статья в формате PDF
253 KB...
19 03 2026 4:50:33
Статья в формате PDF
108 KB...
18 03 2026 19:59:53
Статья в формате PDF
312 KB...
17 03 2026 10:51:58
Статья в формате PDF
249 KB...
16 03 2026 13:18:27
Сравнительным исследованием костного мозга больных, перенесших
острую и хроническую кровопотери, установлено, что после острой кровопотери общее количество миелокариоцитов, количества эритрокариоцитов и гранулоцитов были существенно меньше аналогичных показателей морфологического состава костного мозга после хронической кровопотери. Уменьшение содержания гранулоцитарных миелокариоцитов после острой кровопотери было обусловлено резким снижением количества их созревающих форм, чего не наблюдалось после хронической кровопотери. При этом содержание в костном мозге зрелых форм гранулоцитов было одинаковым после обоих видов кровопотери. Уменьшение содержания в костном мозге после острой кровопотери созревающих форм гранулоцитов сопровождалось значительным уменьшением индекса созревания нейтрофилов, что свидетельствует об ускорении их созревания и выброса в кровеносное русло. Для хронической кровопотери была хаpaктерна эритроидная гиперплазия костного мозга.
...
15 03 2026 1:10:34
Статья в формате PDF
102 KB...
14 03 2026 5:38:43
Статья в формате PDF
263 KB...
13 03 2026 14:13:35
Статья в формате PDF
105 KB...
12 03 2026 4:36:11
Статья в формате PDF
722 KB...
10 03 2026 20:53:41
Статья в формате PDF
106 KB...
09 03 2026 11:12:37
Статья в формате PDF
288 KB...
07 03 2026 12:44:22
Статья в формате PDF
103 KB...
06 03 2026 22:27:50
Статья в формате PDF
483 KB...
05 03 2026 17:46:23
Статья в формате PDF
252 KB...
04 03 2026 5:26:58
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
