МОДЕЛЬ АВТОМАТИЗАЦИИ МОРФОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КЛЕТОК КРОВИ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ И ОБУЧЕНИЯ > Полезные советы
Тысяча полезных мелочей    

МОДЕЛЬ АВТОМАТИЗАЦИИ МОРФОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КЛЕТОК КРОВИ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ И ОБУЧЕНИЯ

МОДЕЛЬ АВТОМАТИЗАЦИИ МОРФОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КЛЕТОК КРОВИ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ И ОБУЧЕНИЯ

Никитаев В.Г. Проничев А.Н. Харазишвили Д.В.1 Чистов К.С. Статья в формате PDF 107 KB

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:

  1. 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.



ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ МОЧИ

ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ МОЧИ Статья в формате PDF 112 KB...

19 05 2024 21:18:45

ЗАКОНОМЕРНОСТИ ДИНАМИКИ НАСЕЛЕНИЯ КИТАЯ

ЗАКОНОМЕРНОСТИ ДИНАМИКИ НАСЕЛЕНИЯ КИТАЯ Статья в формате PDF 148 KB...

18 05 2024 0:27:19

ФАКТОРЫ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ ДОХОДНУЮ БАЗУ ТЕРРИТОРИЙ

ФАКТОРЫ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ ДОХОДНУЮ БАЗУ ТЕРРИТОРИЙ Статья в формате PDF 178 KB...

17 05 2024 4:48:26

РАСПРОСТРАНЕНИЕ РАДИОВОЛН В ГОРОДЕ

РАСПРОСТРАНЕНИЕ РАДИОВОЛН В ГОРОДЕ Статья в формате PDF 266 KB...

16 05 2024 9:55:30

МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ВОДЫ РЕК ЕНИСЕЯ И КАЧИ

МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ВОДЫ РЕК ЕНИСЕЯ И КАЧИ Статья в формате PDF 206 KB...

11 05 2024 19:51:15

ДИДАКТИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ ПРОДУКТИВНОЙ УМСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ШКОЛЬНИКОВ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ЗНАНИЙ

ДИДАКТИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ ПРОДУКТИВНОЙ УМСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ШКОЛЬНИКОВ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ЗНАНИЙ Рассматривается проблема организации продуктивной умственной деятельности учащихся общеобразовательных учреждений в системе дидактических принципов современной педагогики. Анализ принципов показывает, что отечественная дидактика в большой мере сохраняет черты традиционной модели обучения и недостаточно учитывает психологическую природу мышления и закономерности продуктивной умственной деятельности при разработке принципов обучения. Выделены основополагающие принципы организации продуктивной умственной деятельности на основе закономерностей развития знания и процесса познания, психологических закономерностей мышления. ...

30 04 2024 11:44:42

ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ВЫДЕЛЕНИЙ ПРОСТАТЫ

ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ВЫДЕЛЕНИЙ ПРОСТАТЫ Статья в формате PDF 165 KB...

27 04 2024 21:42:14

ГЕМОРЕОЛОГИЯ И МОЗГОВОЙ КРОВОТОК У БОЛЬНЫХ ХРОНИЧЕСКИМИ ГНОЙНЫМИ СИНУИТАМИ ПРИ ТРАВМАХ ГОЛОВЫ

ГЕМОРЕОЛОГИЯ И МОЗГОВОЙ КРОВОТОК У БОЛЬНЫХ ХРОНИЧЕСКИМИ ГНОЙНЫМИ СИНУИТАМИ ПРИ ТРАВМАХ ГОЛОВЫ В работе изучен мозговой кровоток и его взаимосвязь с нарушением гемореологии у больных хроническими гнойными заболеваниями придаточных пазух носа в остром периоде черепно-мозговой травмы. ...

26 04 2024 9:16:15

ВОДА И ФЭН-ШУЙ

ВОДА И ФЭН-ШУЙ Статья в формате PDF 323 KB...

21 04 2024 9:44:34

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 ::