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
108 KB...
11 06 2026 20:59:28
Статья в формате PDF
109 KB...
10 06 2026 22:24:26
Статья в формате PDF
254 KB...
08 06 2026 3:18:51
Статья в формате PDF
88 KB...
07 06 2026 19:48:37
Статья в формате PDF
142 KB...
06 06 2026 22:45:23
Статья в формате PDF
286 KB...
05 06 2026 7:55:25
В статье рассмотрено техническое решение инженерной экологии, которое может быть использовано при мониторинге качества проб речной воды тестированием роста корней определенных видов тестовых растений.
...
04 06 2026 21:33:42
Статья в формате PDF
124 KB...
03 06 2026 6:20:57
Статья в формате PDF
303 KB...
02 06 2026 18:41:22
Статья в формате PDF
120 KB...
01 06 2026 2:10:53
Статья в формате PDF
730 KB...
31 05 2026 2:49:19
![ИЗУЧЕНИЕ НЕЙРОТРОПНОЙ АКТИВНОСТИ 9 -[ 2( 4ИЗОПРОПИЛФЕНОКСИ) ЭТИЛ]АДЕНИНА](/studies-raw/img/13666.php.jpg "ИЗУЧЕНИЕ НЕЙРОТРОПНОЙ АКТИВНОСТИ 9 -[ 2( 4ИЗОПРОПИЛФЕНОКСИ) ЭТИЛ]АДЕНИНА")
Статья в формате PDF
134 KB...
30 05 2026 17:57:22
Статья в формате PDF
98 KB...
29 05 2026 3:54:45
Статья в формате PDF
245 KB...
27 05 2026 2:22:47
Статья в формате PDF
102 KB...
26 05 2026 8:52:42
Статья в формате PDF
93 KB...
25 05 2026 11:32:28
Статья в формате PDF
86 KB...
24 05 2026 5:33:48
Статья в формате PDF
90 KB...
23 05 2026 15:33:57
Колючки ежа на самом деле являются измененными волосами...
22 05 2026 9:44:35
В данной работе предложен принципиально новый подход нахождения справедливой цены опциона европейского типа при условии дискретности хеджирования на эффективном рынке базового актива. Развитый подход позволяет определить стоимость опциона для достаточно широкого класса распределений цены базового актива, не ограничиваясь гипотезой о том, что распределение цен базового актива подчиняется логнормальному закону. Анализ полученных результатов позволил утверждать, что существуют такие состояния рынка, при которых осуществить хеджирование не предоставляется возможным. Данный эффект не находится в противоречии с теорией Блэка-Шоулза, т.к. конфигурация областей «нехеджируемости» вырождается в пустое множество при достаточно большом количестве актов хеджирования и достаточно малом промежутке времени между актами хеджирования
...
21 05 2026 12:25:36
Статья в формате PDF
114 KB...
20 05 2026 8:15:20
Статья в формате PDF 120 KB...
19 05 2026 6:16:11
Статья в формате PDF
120 KB...
18 05 2026 19:57:31
Статья в формате PDF
285 KB...
17 05 2026 17:41:52
Статья в формате PDF
115 KB...
16 05 2026 17:34:16
Статья в формате PDF
311 KB...
15 05 2026 1:54:43
Статья в формате PDF
274 KB...
13 05 2026 13:53:38
Статья в формате PDF
162 KB...
12 05 2026 4:26:10
Статья в формате PDF
90 KB...
11 05 2026 5:49:57
Статья в формате PDF
124 KB...
10 05 2026 8:36:20
Статья в формате PDF
106 KB...
09 05 2026 21:47:59
Статья в формате PDF
109 KB...
08 05 2026 6:19:14
Статья в формате PDF
292 KB...
07 05 2026 7:14:18
Статья в формате PDF
123 KB...
06 05 2026 20:37:16
Авторы рассматривают роль и значение в общей системе экологической безопасности окружающей среды и человека с целью повышения эффективности трaнcпортного процесса. Приводятся основные требования, касающиеся надежности и безопасности реконструируемых участков автомагистралей «Дон» и «Кавказ». Раскрываются основные направления установки мощных нейтрализаторов геопатогенных зон (ГПЗ).
...
05 05 2026 9:40:21
Статья в формате PDF
138 KB...
04 05 2026 18:41:44
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 ::
