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:
- стандартную подготовку исследуемого образца;
- нахождение и выделение анализируемого объекта и его признаков;
- измерение заданных параметров объекта;
- передачу полученных характеристик в компьютер;
- 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.