МЕТОДЫ ГИСТОЛОГИЧЕСКОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ НОВООБРАЗОВАНИЙ ЛЕГОЧНОЙ СИСТЕМЫ

В последнее время новообразования дыхательной системы встречаются чаще других. Опухоли могут локализоваться как в дыхательных путях, так и в легких, в плевре, возникать в результате метастазов из бронхов в легкие либо первично поражать легочные альвеолы или бронхиолы. Различие между доброкачественными и злокачественными опухолями легких бывает весьма условным. Некоторые доброкачественные опухоли изначально обладают склонностью к малигнизации.
Гистологическое исследование - это исследование тканей (образца тканей, взятого из организма человека), которое является крайне важной мерой при утверждении наиболее точного диагноза, когда довольно трудно провести грань между доброкачественным или злокачественным образованием. Автоматическое измерение параметров гистологических объектов даёт возможность назначить адекватное лечение и управлять терапевтическими процессами.
По результатам гистологического исследования объекта делается заключение, на основании которого формируется клинический диагноз или выставляется окончательный диагноз. При проведении гистологического исследования имеют значение два обстоятельства: количество и качество биоптата, а также возможность получения материала для исследования из различных участков новообразования. В связи с этим особенно результативной является возможность использования различных методик: трaнcбронхиальная биопсия, браш-биопсия, катетеризация бронхов и игловая биопсия.
Объекты на медицинских изображениях обладают большой сложностью и многофакторностью, что обусловливает высокие требования к надёжности, точности и достоверности результатов исследований. Использование вычислительной техники и математических методов в этой отрасли позволяет не только ускорить процесс обработки материала, но и повысить точность результатов исследования.
Автоматизация анализа гистологических структур значительно ускорит диагностику новообразований, позволит расширить границы научных поисков в медицине. Основной причиной отсутствия автоматизации в гистологии является высокая вариабельность и слабая контрастность большинства гистологических структур. Одной из главных частей автоматизации измерения оптических и геометрических параметров является выделение объектов на гистологических препаратах. Эта задача решается с помощью методов и средств цифрового анализа изображений.
Совершенствование технологических процессов компьютерной визуализации гистологии привело к созданию программного обеспечения для анализа изображений. Применение основанных на работе с изображениями технологий позволяет сканировать результат гистологической окраски исследуемой ткани, управлять информацией, относящейся к конкретному образцу, анализировать результаты гистологической окраски, а также обмениваться виртуальными аналогами окрашенных образцов так, как если бы это было обычное стекло со срезом. Для препаратов, приготовленных на стеклах, стало возможным получить полные изображения с высоким разрешением.
Таким образом, современный анализ гистологических препаратов и его совершенствование невозможно без обращения к достижениям в других применяемых методах визуализации. В связи с этим большое значение имеет применение в пpaктике гистологического исследования широкого спектра приемов и методов компьютерной обработки изображений. Основанное на них программное обеспечение для просмотра, анализа и управления изображениями на компьютере выводит гистологический анализ за пределы традиционных задач, решаемых с помощью микроскопии.
Статья в формате PDF
412 KB...
31 08 2026 21:30:50
Статья в формате PDF
131 KB...
30 08 2026 3:54:43
Статья в формате PDF
113 KB...
29 08 2026 20:16:36
Статья в формате PDF
109 KB...
28 08 2026 22:56:50
Статья в формате PDF
107 KB...
27 08 2026 11:56:19
Статья в формате PDF 352 KB...
26 08 2026 8:44:57
Статья в формате PDF
183 KB...
25 08 2026 10:38:10
Статья в формате PDF
363 KB...
23 08 2026 7:15:24
Статья в формате PDF
135 KB...
22 08 2026 0:23:55
Статья в формате PDF
121 KB...
21 08 2026 15:12:48
Статья в формате PDF
171 KB...
20 08 2026 9:15:57
Статья в формате PDF
140 KB...
19 08 2026 10:25:32
Статья в формате PDF
263 KB...
18 08 2026 16:52:50
Статья в формате PDF
100 KB...
17 08 2026 22:50:33
Статья в формате PDF
120 KB...
15 08 2026 5:46:11
Статья в формате PDF
178 KB...
14 08 2026 8:56:55
Статья в формате PDF
133 KB...
13 08 2026 0:52:42
Статья в формате PDF
103 KB...
12 08 2026 16:20:44
11 08 2026 1:37:25
10 08 2026 23:23:39
Статья в формате PDF
101 KB...
09 08 2026 5:36:50
Статья в формате PDF
227 KB...
08 08 2026 17:50:22
Статья в формате PDF
139 KB...
07 08 2026 5:40:37
Целью исследования является оценка возможности ранней дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных опухолей опopно-двигательной системы с помощью инфpaкрасной спектроскопии плазмы крови. При этом бралась венозная кровь из локтевой вены у контрольной группы пациентов с заранее установленным диагнозом существующими методами, после чего выделялась плазма. Исследуемая плазма крови помещалась в жидкостную кювету. Спустя 1,5-2 часа исследуемая кювета помещалась в ИК–Фурье- спектрометр. Снимался спектр пропускания плазма крови. Вычислялся коэффициент пропускания по данным снятых спектров. Затем рассчитывались коэффициенты объемного поглощения. В процессе экспериментов нами был вычислен статистически значимый уровень β = 700 см–1, ниже которого находились значения, соответствующие доброкачественным опухолям, выше- злокачественным опухолям.
...
06 08 2026 18:37:49
Статья в формате PDF
318 KB...
05 08 2026 10:46:15
Статья в формате PDF
248 KB...
03 08 2026 19:26:57
Статья в формате PDF
343 KB...
02 08 2026 0:33:32
Статья в формате PDF
273 KB...
01 08 2026 4:48:13
Статья в формате PDF
112 KB...
31 07 2026 12:46:50
Статья в формате PDF
263 KB...
30 07 2026 14:29:15
Статья в формате PDF
251 KB...
29 07 2026 10:35:17
Статья в формате PDF
136 KB...
28 07 2026 15:55:21
Статья в формате PDF
101 KB...
27 07 2026 8:52:46
Статья в формате PDF
345 KB...
26 07 2026 3:55:48
Статья в формате PDF
267 KB...
25 07 2026 3:41:49
Статья в формате PDF
151 KB...
24 07 2026 4:54:59
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 ::