Пользовательский поиск

Автоматизация морфометрических и стереометрических исследований

Возрастающий объем цитологических и гистологических ис­следований в научной работе и медицинской практике обозна­чил две важные и пока не решенные до конца проблемы: необ­ходимость постоянного увеличения персонала и затрат на ог­ромное количество цитологических, особенно гематологических исследований, а также необходимость объективизации морфо­логических исследований, в частности единообразной оценки разных степеней дисплазии, малигнизации тканей, выраженнос­ти структурной перестройки и других патологических измене­ний, с которыми связан характер лечебных вмешательств. Большую перспективу для разрешения указанных проблем от­крывает развитие количественных аспектов нормальной и па­тологической морфологии, а также автоматизация исследова­ний.

Продолжение ниже

Медицинская морфометрия

... «ко­личественная морфология» — раздел морфологии, использую­щий математический анализ изменений формы изучаемых объ­ектов на базе системной морфометрии и стереометрии. Мор­фометрия — часть метрологии (науки об измерениях)—уче­ние о правилах применения количественных характеристик ...

Читать дальше...

всё на эту тему


Интерес к методам количественной морфологии в последние годы настолько вырос, что трудно уследить за всеми публика­циями. Между тем анализ литературы методического порядка, посвященной количественно-пространственной организации: биологических объектов в норме и при патологии, показывает значительный разрыв между методическим арсеналом стерео­логии и практическим выходом. Причины такого разрыва свя­заны прежде всего с трудоемкостью стереометрических иссле­дований. Для реконструкции стереометрической организации только одного биологического образца от органного до ультра­структурного уровня исследований даже при машинной обра­ботке получаемого материала на основе специально разрабо­танных статистических программ необходимо затратить много времени. Следовательно, в количественных морфологических исследованиях одной из наиболее важных проблем является автоматизация анализа микрообъектов. Автоматизация количе­ственных морфологических исследований интенсивно разраба­тывается, особенно в последние годы.

Успешное проведение морфометрических и стереологических светооптических и электронно-микроскопических исследований связано с получением большого объема информации для мате­матической обработки. Это требует специальной аппаратуры, ускоряющей сбор параметров с препаратов и их обработку по определенным алгоритмам. В последние годы отмечен значи­тельный прогресс в техническом обеспечении анализа изобра­жений, во многих сферах научного познания и практике. Сле­дует отметить, что в 1965 г. появилось первое поколение анали­заторов изображений: система «Квантимет», а в 80-х годах — третье поколение системы: «Ибас» (1982), «Ситико» (1984), «Гистопериколор» (1984), «Роботрон» (1986), «Интеграл-2 МТ» (1987) и др.Разработка различных сканирующих систем для анализа клеток и тканей основывается на преобразовании информации о строении биологических объектов в цифровую форму. После­довательное сканирование изображения клетки обусловливает видеосигнал фотоприемника, амплитуда которого пропорцио­нальна интенсивности светового потока, проходящего через пре­парат или отраженного в точке сканирования. Эти цифровые значения амплитуд и создают числовую матрицу соответствую­щей оптической плотности изображения клетки (ткани). Далее следует математический анализ цифровой матрицы.

Анализатор изображения «Интеграл-2МГ» включает в себя микроскоп типа Люмам-Р-3, телевизионную установку АТУ-50 с камерой КТП-73, блок обработки и микро ЭВМ («Электрони­ка-60»), Преобразование изображения в цифровую форму про­исходит на 64 уровнях квантования (неподвижная рам­ка 256X256 элементов, перекресты маркера 16X60 элемен­тов).

Имеется два режима работы: маркер и строб-рамка (пря­моугольная и круглая). Измеряют площади ядер и клетки, их периметры, получают коэффициенты формы ядра, статистичес­кие характеристики распределения микрообъектов по различ­ным параметрам (математическое ожидание и среднеквадра­тическое отклонение). Среди зарубежных приборов такого типа следует назвать полуавтоматические анализаторы «Артек-800», «Магискан-1,2», ТАС (Лейтц), ИБАС (Оптон), анализаторы телевизионного типа «Квантимет 720», «Гистопериколор».

В практику научных исследований также вошли анализато­ры планшетного типа, на которые устанавливаются фотогра­фии или проецируются изображения микрообъектов. Контуры обводятся курсором или электронным пером («Морфомат-10», «Видеоплан», ВИД-11, «Лейтц-АСМ» и др.).

Система для анализа микроизображений (AMBA/R) по гис­тологическим препаратам позволяет одновременно получить две характеристики: кариометрические (денситометрия, измерение площади ядер, геометрические — форма, величина, структурный анализ) и гистометрические, основанные главным образом на данных кариометрии, с моделированием тканевой структуры, квантификацией их изменений и распознаванием пространст­венных границ между ними и др.

Предложены методы обработки результатов автоматизиро­ванного цитологического и гистологического исследования. Уче­ту подлежат геометрические, денситометрические, спектральные и текстурные параметры клеток и тканей. Определение коэффи­циента формы клеток (ядер) позволяет объективизировать ме­ру полиморфизма изучаемых объектов. Описывается програм­мное обеспечение для получения информационной таблицы, ха­рактеризующей биологический препарат.

Параметры видеоимпульса, получаемого при сканировании микрообъекта или его изображения, связаны с параметрами микрообъекта определенными соотношениями (при выходе этих соотношений учитывается только закон нарастания оптической плотности в микрообъекте). Амплитуда видеоимпульса соот­ветствует точке микрообъекта с максимальным поглощением света (максимальная контрастность). Длительность видеоим­пульса, измеренная по его основанию, определяется длиной ска­нируемой хорды. Однако в практических системах измерять длительность по основанию видеоимпульса не представляется возможным из-за шумов в видеосигнале.

При изменении длительности видеоимпульса на полувысоте его амплитуды ошибка в определении длины соответствующей хорды для различных видеоимпульсов остается постоянной и может быть учтена при получении окончательных результатов. Кроме того, в этом случае ошибка измерения, обусловленная конечным размером сканирующего элемента, оказывается близ­кой к нулю, а ошибка за счет дифракционных явлений сущест­венно уменьшается. Разработана специализированная вычисли­тельная машина, определяющая распределение элементов по площадям.

Значительная часть биологических микрообъектов имеет сложную форму. Для их анализа разработан и реализован дру­гой алгоритм, использующий многоканальный метод идентифи­кации видеоимпульсов от одного и того же объекта.

При создании практических систем иногда достаточно ис­пользовать приближенные способы определения различных геометрических параметров, которые позволяют осуществить требуемую классификацию исследуемой совокупности микро­объектов. К числу таких способов относится определение сте­пени их эллиптичности.

Для определения периметра объектов любой формы созда­на специализированная вычислительная машина, основанная на методе суммирования гипотенуз.

Перспективно создание автоматических систем, основанных на регистрации различий в оптических характеристиках микро­объектов. Оптическая информация преображается в совокуп­ность электрических импульсов посредством телевизионной си­стемы, сканирующей микрообъекты или их изображения. Не­сомненно, лучшие результаты достигаются разверткой, т. е. уз­кой строкой (размер сканирующего элемента в несколько раз меньше измеряемого объекта).

Подготовка биологических объектов к автоматизированному морфометрическому анализу предъявляет ряд требований к из­готовлению образцов (стандартная толщина, окраска среза, однотипность стекол и др.).

Анализ изображений по срезам и отпечаткам включает в себя следующие этапы:

  1. стандартную подготовку исследуемо­го образца;
  2. нахождение и выделение анализируемого объек­та и его признаков;
  3. измерение заданных параметров объек­та;
  4. передачу полученных характеристик в компьютер;
  5. по­лучение математической информации об изучаемом объекте и совокупностях объектов.

Микроскопическое изображение биологического объекта ко­личественно оценивается по цвету, форме, размерам, строению, что дает основу для развития принципов математической мор­фологии и патологии.

Практика последних лет показала, что наиболее перспектив­ны устройства, регистрирующие различия в оптических харак­теристиках микроскопических объектов.

Различия в степени поглощения световой энергии отдельны­ми элементами микроскопической структуры позволяют изучать в световом микроскопе число, размеры, форму, внутреннее строение и химический состав тканей, клеток, органоидов и включений.

Известно, что при изучении микроскопических объектов ис­следователю приходится решать разнообразные задачи от про­стого определения числа элементов до оценки их функциональ­ного состояния и сложнейших вопросов диагностики. Большую помощь в исследованиях должны оказать автоматические ме­тоды анализа, позволяющие получить объективные количест­венные характеристики на большом числе измерений.

Применение автоматизированных систем в биологии и кли­нической медицине дает возможность решать много задач, на­чиная от поиска наиболее информативных морфометрических и цитоспектрофотометрических критериев для цитологической ди­агностики и кончая мультипараметрическим анализом гетеро­генности биологического объекта. В практическом плане авто­матизация цитологических исследований нашла применение в гинекологии (дифференциальная диагностика разных степеней дисплазии и рака шейки матки с учетом площади и периметра ядер, ядерно-цитоплазматических отношений), при диагностике болезней крови (с помощью системы «Гемалог-Д»), при иссле­довании новообразований молочной железы, пищеварительного тракта, органов мочеполовой системы, дыхания.

В. Л. Исаков и соавт. (1988) приводят 13 локализаций не­опластических процессов, где цитометрические методы исследо­вания существенно помогают морфологической дифференциаль­ной диагностике, осуществляемой традиционными методами.

Однако в настоящее время большинство морфометрических и стереометрических исследований морфологи проводят прос­тым («ручным») способом. Все измерения и подсчеты с исполь­зованием тест-систем выполняет сам исследователь и регист­рирует их, иногда прибегая к помощи различных счетчиков. Дальнейший статистический анализ проводят с помощью компьютеров. При небольшой вариабельности изучаемого при­знака в патологоанатомической практике этот простой способ быстро дает приемлемые результаты, так как глаз наблюдателя точнее дифференцирует учитываемые структуры и патологиче­ские изменения.

Второй способ проведения исследования — полуавтоматичес­кий. Созданы полуавтоматические морфометры («Структура», «Микровидеомат» MOP, ASM, Leitz, Hematrak, Morphomat, Opton и т. д.), позволяющие измерять длину, поверхность, площадь профилей, определять поверхностную плотность струк­туры и другие параметры.

Более простые устройства связаны с использованием кон­тактных индикаторов. Этим подходам посвящена обширная ли­тература [Автандилов Г. Г., 1973; Gunderson Н. et al., 1981; Cruz-Orive L., Weibel E., 1981; Ricco R. et al., 1983; Rigaut J. et al., 1983; Bosen М., Reith A., 1984, и др.].

Третий способ — использование автоматизированных анали­заторов изображений. Они получили широкое применение во многих областях науки. Это общие системы с программным обеспечением, позволяющие решать много задач, общие систе­мы с ограниченными возможностями анализа, работающие по программам, и простые системы, основанные на машинных про­граммах (Leytas, IBAS II, «Quantiment 900», Magiscan-II и др.).

На основе мультипараметрических методов развивается ав­томатизация морфометрических исследований в морфологии и онкологии, позволяющая проводить сортировку цитологических и гематологических препаратов и уточнять диагностику [Ива­нов В. С. и др., 1985; Инин Ю. С. и др., 1985; Исаков В. А. в др., 1985; Козинец Г. И., Котельников В. М., 1985; Кривен­ко Н. А. и др., 1985; Hille G., 1980; Voss К. et al., 1981; Gun- dersen H. et al., 1981; Bradburg S., 1983; Cavalleri et al., 1983; Wolf B., 1983; Rigaut J., 1983; Maragas A., 1984; Simon H. et al., 1984; Tbeissig F. et al., 1986].

Автоматизация процесса исследования позволяет обработать огромное количество информации. Однако нельзя полагать, что морфолог не должен развивать исследования по количест­венному анализу морфоструктур, ожидая, когда будут разрабо­таны и запущены в серийное производство специальные авто­матические системы. Человека никогда не может заменить ма­шина, и система автомат — человек будет участвовать в позна­нии природы всегда, как бы далеко ни ушли наши знания.

Настало время синтеза описательных и количественных дан­ных, характеризующих морфологические процессы. Морфоло­гия накопила огромное количество информации, которую необ­ходимо упорядочить и представить в виде закономерностей, но подобная аксиоматизация пока невозможна без достаточно ши­рокого применения математических подходов. Если можно при­менить машину, то следует широко использовать ее возмож­ности, но если поставленную задачу автоматические анализа­торы микрообъектов решить не могут, то следует пользоваться обычными стереометрическими методами исследования.

В заключение остановимся на перспективах автоматизации разработки результатов стереометрических исследований. В ре­зультате стереометрического анализа накапливается огромное количество цифровых данных, нуждающихся в математической обработке на ЭВМ. В связи с этим разрабатываются специаль­ные программы (алгоритмы) для статистической обработки морфометрических данных. Так, например, все виды обычной статистической обработки материала легко выполняются на любых ЭВМ. Большой комплекс математических задач, связан­ных с системным стереометрическим анализом, решают по спе­циальным программам на ЭВМ «Минск», «Наири-К» ЕС-1020 и др. [Яблучанский Н. И. и др., 1978; Автандилов Г. Г. и др., 1980; Непомнящий Л. М. и др., 1984, и др.].

Создаются также универсальные программы для обработ­ки стереометрических данных о любом органе и патологичес­ком процессе.

Количественный морфологический анализ ультраструктур обычно проводят по электронным микрофотографиям или нега­тивным изображениям. Естественно, на получение негативов и фотографий затрачиваются немалые средства.

В настоящее время созданы полуавтоматические морфометры и разработаны программы, с помощью которых можно прово­дить количественный анализ изображений структур непосред­ственно в электронном микроскопе [Wolf В., 1983].

Такой морфометр состоит из микрокомпьютера (примером может служить AIM65 фирмы «Rockwell») с печатающим устройством, дисплеем с клавиатурой, интерфейса и контактного устройства, приспособленного для подсчета числа точек, попавших на заданную структуру, и числа пересечений тестовых ли­ний с контурами структуры. Для микрокомпьютера разработа­ны три стандартные программы: малая программа — определе­ние объемной плотности структур; большая программа — определение объемной и поверхностной плотности структур, одновременно происходит накопление данных; программа ста­тистической обработки. При желании серию приборов через интерфейс можно присоединить в качестве терминала к более мощной ЭВМ.

При работе на электронном микроскопе изображения ана­лизируются контактным и бесконтактным способом. В первом случае электронно-микроскопическое изображение с помощью высокоразрешающей камеры передается с экрана микроскопа на монитор. К экрану монитора прикрепляется тестовая систе­ма из фольги и с помощью контактного карандаша, соединен­ного через интерфейс с микрокомпьютером, проводится накоп­ление данных. Во втором случае используется специальный светочувствительный элемент, встроенный в карандаш.

В заключение подчеркнем, что назрела необходимость в со­здании и реализации программы «Медицинская автоматизиро­ванная морфометрия», необходимо разработать теорию и опре­делить практику развития медицинской морфометрии для рас­познавания морфологических объектов и использования полу­ченных результатов в клинической практике.

С целью обеспечения внедрения автоматизированных систем анализа изображений (АСОИЗ) в клинику, в первую очередь для профилактики и ранней диагностики заболеваний, необхо­димы создание и промышленное производства комплексов про­фессиональных персональных автоматизированных систем ана­лиза изображений, в состав которых входят стереометрические аппараты, инструменты, приспособления, приставки и т. д. Та­кие комплексы нужны в первую очередь гематологам, цитоло­гам, патологоанатомам и экспериментальным патологам.

Для медицинской автоматизированной морфометрии акту­альны прижизненная диагностика, наблюдение биологического объекта в динамике, адекватное отражение структурно-функ­ционального единства биологических систем и патологических процессов.

Для системно-целостного описания медицинского объекта нужен количественный анализ всей совокупности морфологи­ческих показателей различных структурных уровней, их соот­ветствие цито- и гистохимическим характеристикам. Особое практическое значение приобретает унифицированная оценка выраженности дисплазий и степени дисдифференцировки тка­ней, определяющая лечебную тактику онколога. По отдельно­сти в той или иной степени эти задачи решаются в морфомет­рии и системной стереометрии, а также в количественной цито­гистохимии в имеющихся системах АСОИЗ, которые и разра­батывались под эти конкретные задачи («Растр», «Объект», «Морфоцвет», «Морфоквант», МТА, «Спектр» и др.).

Задача комплексного применения этих методов пока не ста­вилась, нет также единой концепции обработки медицинских объектов различных уровней (клетка, ткань, орган) с учетом связи структуры и функции биологического объекта.

Следовательно, основная концепция медицинской автомати­зированной морфометрии должна состоять в разработке новой системы методов автоматизированной морфометрии, сопряжен­ной с оценкой функциональной активности. Суть нового подхода заключается в разработке качественно новых критериев описа­ния структурно-функциональных соотношений на основе кон­цепции распределенных систем. Эта концепция позволяет рас­сматривать патоморфогенез как процесс, распределенный меж­ду различными органными, тканевыми и клеточными системами и развертывающийся на разных уровнях иерархии и регуляции. Для создания теории развития автоматизирован­ной морфометрии необходимо выявить первоочередные задачи в изучении структуры и текстуры единичных клеток, цитологи­ческих и некоторых гистологических объектов. Необходимо развивать в математических аспектах понятие адаптационной нормы, дизадаптации и патологии.

Следует решить методическую задачу выбора оптимальных диагностических признаков, адекватных особенностям анализи­руемых морфометрических объектов (цитологические — дис­кретные и гистологические — непрерывные) и в то же время представительно информативных по отношению к изучаемой; нозологии. Положив в основу эти признаки, следует выявить диагностические морфометрические критерии (индексы), соз­дать пакет программ математического анализа получаемых морфометрических данных и на базе этих критериев оценить тяжесть течения заболевания, эффективность лечения, а также прогноз.

В зависимости от типа первичного объекта необходимо соз­дать стандартную технологию первичной автоматизированной обработки цитологических, цитохимических, гистологических, гистохимических, иммуноморфологических препаратов, вопло­тить ее в унифицированном пакете алгоритмов и программ для профессиональных персональных видеосистем, ориентирован­ных на рабочие места цитолога и гистолога; на базе морфосте­реометрических анализаторов гистологических препаратов объективизировать диагностику атрофических, гипертрофичес­ких, дистрофических, некротических, регенеративных, диспластических и неопластических процессов. В числе первоочеред­ных задач следует предусмотреть создание быстродействующих, анализаторов форменных элементов крови и цитохимических препаратов. В настоящее время в нашей стране лучшей систе­мой для решения этих задач является персональная видеосис­тема «Микровидео-П» [Автандилов Г. Г., 1973, 1984; Жукоц- кий А. В., Истомин В. В., 1981; Жукоцкий А. В. и др., 1985].




© Авторы и рецензенты: редакционный коллектив оздоровительного портала "На здоровье!". Все права защищены.


 
Текст сообщения*
Защита от автоматических сообщений
Загрузить изображение
 

nazdor.ru
На здоровье!
Беременность | Лечение | Энциклопедия | Статьи | Врачи и клиники | Сообщество


О проектеКарта сайта β На здоровье! © 2008—2015
nazdor.ru, nazdor.com
Контакты Наш устав

Рекомендации и мнения, опубликованные на сайте, являются справочными или популярными и предоставляются широкому кругу читателей для обсуждения. Указанная информация не заменяет квалифицированную медицинскую помощь, основанную на истории болезни и результатах диагностики. Обязательно проконсультируйтесь с врачом.

Размещенные на сайте информационные материалы, включая статьи, могут содержать информацию, предназначенную для пользователей старше 18 лет согласно Федеральному закону №436-ФЗ от 29.12.2010 года "О защите детей от информации, причиняющей вред их здоровью и развитию".