Исследование алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями о.




Скачать 55.46 Kb.
НазваниеИсследование алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями о.
Дата публикации24.05.2014
Размер55.46 Kb.
ТипИсследование
5-bal.ru > Культура > Исследование

ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМА АВТОМАТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ ФЛУОРЕСЦЕНТНО-МИКРОСКОПИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРЕПАРАТОВ КУЛЬТУР КЛЕТОК, ИНФИЦИРОВАННЫХ ХЛАМИДИЯМИ


О.А. Артюхова, А.В. Самородов


ФГБОУ ВПО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана»

E-mail: artyukhova@bmstu.ru, avs@bmstu.ru
Урогенитальный хламидиоз является актуальной медико-социальной проблемой современности, занимая первое место в общей структуре заболеваемости инфекциями, передаваемыми преимущественно половым путем [1]. Успешная организация борьбы с хламидиозом возможна лишь при условии его своевременного выявления и правильного подбора антибиотиков. По сравнению с другими методами лабораторной диагностики хламидиоза, культуральный метод на сегодняшний день является «золотым стандартом» диагностики хламидийной инфекции, референтным методом при оценке эффективности антибактериального лечения, а также единственным методом, позволяющим проводить анализ резистентности хламидий к антибиотикам при подборе терапии и разработке новых антибактериальных веществ [2]. Основными задачами, решаемыми по результатам культурального исследования, являются диагностика хламидийной инфекции и анализ степени инфицирования клеток при исследовании действия и разработке лекарственных веществ, подборе терапии и оценке ее эффективности.

При решении задач диагностики производится констатация факта наличия либо отсутствия хламидийных включений в культуре клеток, при этом для постановки диагноза достаточно обнаружения одного включения в препарате [3]. При анализе действия антибактериальных веществ по каждому препарату оценивается степень инфицирования культуры клеток, для чего рассчитывается доля инфицированных клеток в препарате, а также производится качественная оценка размеров хламидийных включений. Указанные показатели позволяют охарактеризовать эффективность антибактериального вещества в зависимости от дозы и сроков его введения.

Высокая трудоемкость и большое время анализа одного препарата, негативное воздействие на зрение проводящего исследование врача-лаборанта, малый объем выборки визуально анализируемых клеток, отсутствие количественных измерений морфологических параметров хламидийных включений обуславливают необходимость автоматизации микроскопического анализа рассматриваемых препаратов.

Данная публикация посвящена исследованию ранее разработанного алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями [4]. Данный метод заключается в локальной адаптивной пороговой бинаризации по методу Ниблэка изображения клеток, построенного в канале V пространства HSV, и изображения включений внутриклеточных паразитов, построенного по модифицированному методу цветовой деконволюции.

Апробация предложенного алгоритма сегментации изображений культур клеток, инфицированных хламидиями, проводилась с использованием флуоресцентно-микроскопических изображений, предоставленных лабораторией хламидиозов ФГБУ «НИИЭМ им. Н.Ф. Гамалеи». На первом этапе исследований осуществлялся анализ качества решения диагностической задачи, обусловленного алгоритмом сегментации, – расчет вероятностных характеристик обнаружения хламидийных включений. Для этого по изображениям препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями, проводился визуальный подсчет числа хламидийных включений. Также эти изображения подвергались автоматической сегментации с использованием предложенного алгоритма. По каждому изображению определялось число автоматически обнаруженных включений, ложно обнаруженных включений, пропущенных включений и истинное число включений. Сводные результаты расчетов приведены в Таблице 1.
Таблица 1 – Результаты визуального и автоматического анализа при подсчете числа хламидийных включений

Число хламидийных включений, шт.

Истинное число

Число пропущенных

Число ложно обнаруженных

Число автоматически найденных

5590

7

17

5600


В ходе проведенных исследований по 40 изображениям, содержащим 5590 хламидийных включений, было определено, что обусловленные ошибками сегментации вероятность ложного обнаружения хламидийных включений не выше , а вероятность обнаружения хламидийных включений – не ниже , что является приемлемым для решения диагностической задачи.

Второй этап апробации был посвящен исследованию возможности количественной оценки морфологических параметров хламидийных включений по результатам автоматической сегментации для описания степени инфицирования культуры клеток, что является неотъемлемым этапом анализа действия антибактериальных веществ. Для этого по 50 изображениям хламидийных включений, существенно различающихся по размерам, была проведена их автоматическая и ручная сегментация, по результатам которой вычислялась относительная погрешность определения площади. Пример результатов данного исследования приведен в Таблице 2. Результаты эксперимента показали, что относительная погрешность определения площади хламидийных включений не превысила 3%.
Таблица 2 – Результаты визуальной и автоматической сегментации хламидийных включений на изображениях (фрагмент)

Исходное изображение

Результат сегментации

Площадь сегментированного объекта, мкм2

Относит. погрешность определения площади, %

автоматической

ручной

автоматически

вручную

c:\users\ольга\desktop\9.png

c:\users\ольга\desktop\9im.png

c:\users\ольга\desktop\9imh_.png

783,5

804,1

2,57

c:\users\ольга\desktop\исследование качества сегментации\19 (2).png

c:\users\ольга\desktop\исследование качества сегментации\19im (2).png

c:\users\ольга\desktop\исследование качества сегментации\19imh (2).png

219,9

217,2

1,25

c:\users\ольга\desktop\исследование качества сегментации\23.png

c:\users\ольга\desktop\исследование качества сегментации\23im.png

c:\users\ольга\desktop\исследование качества сегментации\23imh.png

36,0

35,0

2,91


Аналогичное исследование качества сегментации клеток, проведенное по 30 изображениям, показало, что относительная погрешность определения площади клеток с уровнем доверия 95% не превысила 5,2 %.

Представленные результаты экспериментальных исследований подтверждают применимость предложенного алгоритма сегментации хламидийных включений и клеток на изображении препарата для решения задачи диагностики хламидиоза и количественного анализа степени инфицирования клеток хламидиями.
Библиографический список

  1. Якубович А.И., Корепанов А.Р. Урогенитальный хламидиоз. – Иркутск: Полиграфический центр «РИЭЛ», 2007. – 108 с.

  2. Хламидиоз. Современные подходы к диагностике и лечению. Пособие для врачей. / Е.Г. Бочкарев [и др.] // Электронная библиотека Института аллергологии и клинической иммунологии. URL: http://www.iaci.ru/lib/chlamydiosis/index.php (дата обращения: 15.05.2013).

  3. Гранитов В.М. Хламидиозы. М.: Медицинская книга; Н. Новгород: Изд-во НГМА, 2002. 192 с.

  4. Артюхова О.А., Самородов А.В. Разработка алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов клеточных культур для задач микробиологии // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. Эл № ФС 77–48211. – 2013. – № 6. URL: http://technomag.edu.ru/doc/574140.html (дата обращения: 01.07.2013 г.)


Сведения об авторах

Артюхова Ольга Александровна – к.т.н., ассистент кафедры «Биомедицинские технические системы» МГТУ им. Н.Э. Баумана, дата рождения: 25.07.1986 г.

Самородов Андрей Владимирович – к.т.н., доцент, доцент кафедры «Биомедицинские технические системы» МГТУ им. Н.Э. Баумана, дата рождения: 19.11.1975 г.


Вид доклада: устный

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Исследование алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями о. iconТема: Понятие алгоритма. Свойства алгоритма.
Цель: рассмотреть назначение алгоритма, его свойства, формы представления алгоритма, типовые алгоритмические структуры

Исследование алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями о. iconСегментация и идентификация морфем резюм е
Р е з ю м е. В настоящей статье рассматриваются принципы сегментации и идентификации морфем языка. При сегментации и идентификации...

Исследование алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями о. iconУрок 2 класс Тема: Последовательность действий и результат
Познакомить с новой формой записи команд алгоритма – с помощью условных графических изображений

Исследование алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями о. iconПрименение алгоритма выделения контуров для анализа радиолокационных изображений
Нижегородский государственный технический университет, 603950, Нижний Новгород, ул. К. Минина, 24, +7 831 236 78 80

Исследование алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями о. iconВ рамках конференции обсуждаются следующие вопросы: поставка лекарственных...
Со-финансирование проектов будет осуществляться совместно с Федеральным Министерством образования, науки, исследований и технологий...

Исследование алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями о. iconНацпроект: реализация о ходе реализации приоритетного национального...
Обследование населения с целью выявления вич-инфицированных и инфицированных вирусом гепатита в и С

Исследование алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями о. iconТема: Линзы. Построение изображений
Образовательные: повторить ход лучей в линзах, изучить правила построения изображений в линзах и научиться давать характеристики...

Исследование алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями о. iconТема: Алгоритм с ветвлением
Закрепить знания о том, что такое «информатика», «информация», «алгоритм», «команда алгоритма», «схема алгоритма», «условные обозначения»....

Исследование алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями о. icon2. Свойства живого: метаболизм, движение
Тема Дифференцировка клеток как проявление их жизнедеятельности. Многообразие клеток. Понятие ткани

Исследование алгоритма автоматической сегментации флуоресцентно-микроскопических изображений препаратов культур клеток, инфицированных хламидиями о. iconУрок тема Вид работы
Самостоятельное формулирование алгоритма (с. 84 №1), чтение алгоритма (с. 84), прочитать и объяснить записи (№2)


Учебный материал


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
5-bal.ru