Методы и программные средства автоматизации анализа изображений медико-биологических микрообъектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Степанов, Василий Николаевич

• Степанов, Василий Николаевич
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Степанов, Василий Николаевич

ВВЕДЕНИЕ

ОГЛАВЛЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБЗОР АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ОБРАБОТКИ, АНАЛИЗА И КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

МИКРООБЪЕКТОВ.

1.1. Развитие технологических средств анализа и обработки изображений медико-биологических микрообъектов.

1.2. Анализ аппаратных средств компьютерных анализаторов изображений.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ СРЕДСТВ ВВОДА ИЗОБРАЖЕНИЙ МИКРООБЪЕКТОВ В КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗАТОР И ИХ ОБРАБОТКИ.

2.1. Анализ и реализация методов автоматической фокусировки и ввода (оцифровки) изображений в компьютерный анализатор.

2.2. Исследование и реализация процесса предварительной обработки изображений микрообъектов.

Выводы к главе 2.

ГЛАВА 3. СЕГМЕНТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ МИКРООБЪЕКТОВ И ИХ ОПИСАНИЕ.

3.1. Анализ и решение проблемы автоматизации сегментации изображений микрообъектов.

3.1.1. Анализ существующих методов сегментации изображений.

3.1.2. Разработка универсального метода автоматизации сегментации изображений разнотипных микрообъектов.

3.1.3. Методология выбора оптимальной цветовой плоскости для разработанного метода сегментации изображений.

3.1.4. Экспериментальная оценка точности разработанного метода сегментации.

3.2. Разработка методов описания объектов на сегментированном изображении.

3.3. Анализ методов преобразования сегментированного изображения .51 Выводы к главе 3.

ГЛАВА 4. МОРФОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ, РАСПОЗНАВАНИЕ И КЛАССИФИКАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ РАЗНОТИПНЫХ МИКРООБЪЕКТОВ, ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ.

4.1. Актуальность решаемых задач.

4.2. Методология формализации знаний врачей об исследуемых микрообъектах, математическая модель обобщенного описания микрообъектов.

4.3. Анализ и реализация методов морфометрического анализа, распознавания и классификации изображений разнотипных клеточных и тканевых структур

4.3.1. Методы распознавания и классификации клеток периферической крови человека.

4.3.1.1. Морфометрический анализ и дифференцированный счет лейкоцитарных клеток.

4.3.1.2. Дифференциальный счет эритроцитов и построение кривой Прайс-Джонса для эритроцитометрии.

4.3.1.3. Счет соотношения ретикулоцитов и эритроцитов для определения ретикулоцитарного индекса.

4.3.2. Методы морфометрического анализа, распознавания и классификации сперматозоидов человека.

4.3.3. Методы и программные средства морфометрического анализа изображений «комет» для оценки индивидуальной радиочувствительности онкологических больных.

4.3.4. Методология и технологические средства компьютерной морфометрической диагностики доброкачественных и злокачественных новообразований предстательной железы.

4.4. Программное обеспечение компьютерного анализатора изображений

Выводы к главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и программные средства автоматизации анализа изображений медико-биологических микрообъектов»

Актуальность диссертационной работы определяется важностью решения проблем повышения количественных и качественных характеристик микроскопической диагностики.

В современной медицине основными методами установки окончательного диагноза для большого круга патологий, в таких областях как гематология, андрология, цитогенетика, гистология и других остаются цитоморфологические методы. Эти методы подразумевают анализ под микроскопом препаратов клеточных структур крови, костного мозга, спермы, урины и т.д., а также эпителиальных и тканевых структур (в дальнейшем микрообъектов). Диагноз ставит врач на основе анализа отдельных микрообъектов препарата или их совокупности.

До сегодняшнего дня микроскопическая диагностика заболеваний на основе анализа клеточных и тканевых структур (микрообъектов)1 на медико-биологических препаратах в гематологии, андрологии, цитогенетике, андроло-гии и многих других областях проводится врачами вручную под микроскопом и в буквальном смысле «на глаз».

Этот процесс (в основном заключающийся в дифференцированном счете микрообъектов) очень трудоемок и утомителен, а возможности получения количественной информации ограничены. Оценки микрообъектов даются в основном субъективные и приблизительные (качественные), такие как «больше -меньше», «темнее - светлее» и т.д. Отсюда - низкая точность диагностики и низкая повторяемость результатов анализа. Все это вызывает необходимость в разработке новых компьютерных технологических средств (математических методов, методик, алгоритмов, программных средств) автоматизации про

1 Под микрообъектами понимаются любые объекты, размеры которых могут быть определены с помощью оптического микроскопа, т.е. 200нм - 1мм. В данной работе рассматриваются медико-биологические микрообъекты, которые включают клетки крови, сперматозоиды, эпителиальные клеточные, тканевые и железистые структуры. цессов обработки, анализа, распознавания, классификации изображений микрообъектов и диагностики заболеваний.

Относительно недавно начали появляться компьютерные системы анализа изображений микрообъектов (компьютерные анализаторы), позволяющие в известной степени автоматизировать этот трудоемкий процесс анализа, а главное, дать возможность специалисту-микродиагносту получить большой объем принципиально новой количественной информации, которая в процессе постановки диагноза уменьшит влияние субъективного человеческого фактора, и тем самым повысит надежность и повторяемость результатов анализа.

Компьютерные анализаторы изображений микрообъектов - это аппаратно-программные комплексы, которые позволяют вводить изображения микрообъектов в компьютер2 с медицинских препаратов, установленных на микроскопе с черно-белой либо цветной видеокамерой. Специализированные программные средства комплексов ориентированы на автоматизацию процессов ввода, поиска, обработки, морфометрического анализа, распознавания, классификации и дифференцированного счета изображений исследуемых микрообъектов [1, 3, 5, 6, 10, 28, 33]. Для достижения максимально возможной автоматизации анализа желательно, чтобы микроскоп был оборудован моторизированным и управляемым с компьютера предметным столиком (для автоматизации процесса поиска заданных микрообъектов на препарате и для реализации процесса автоматической фокусировки), а также объективной турелью для автоматической смены объективов (в случае, если объект не помещается в кадр).

Трудность автоматизации анализов медико-биологических микрообъектов заключается в том, что эти объекты, как и все объекты естественного происхождения, отличаются большим разнообразием строения даже внутри одного класса. Существенные трудности также вносят разнообразие методов подготов

Компьютер может быть любым стандартным (PC-совместимым, MAC и др.) с любой стандартной операционной системой. В данной работе используется компьютер на базе процессора Intel Pentium 4 с операционной системой MS Windows ХР Pro. ки и окраски медико-биологических препаратов и изменение характеристик химикатов со временем под воздействием света и воздуха.

В настоящее время компьютерные анализаторы еще не получили широкого распространения в основном из-за высокой стоимости и часто узкой направленности на определенный тип анализа конкретного препарата, а также жесткой привязки программного обеспечения к оборудованию. Все это не позволяет заменить микроскоп компьютерным анализатором на каждом рабочем месте врача-микродиагноста.

Тем не менее, компьютерные анализаторы изображений микрообъектов являются в высшей степени востребованными для анализов патологически изо мененных клеточных и тканевых структур, особенно для морфометрического анализа этих структур, необходимого для достоверности и надежности диагностики заболеваний, для обучения студентов мединститутов, врачей клинической лабораторной диагностики, для теледиагностики и телеконсультаций.

Они могут быть использованы как в повседневной деятельности врача — практика (гематолога, цитолога, гистолога, морфолога, андролога и др.) в клинико-диагностической лаборатории для повышения производительности труда, так и при проведении фундаментальных и прикладных исследований в медико-биологических учреждениях, в судебной медицине и т.д., для совершенствования морфологической микродиагностики.

Актуальность данных систем прослеживается и при документировании исследований и результатов анализов. Обычно врач-микродиагност, субъективно оценив препарат, заполняет бланк результатов анализа, а иллюстративная информация микрообъектов проанализированного препарата не прилагается и не сохраняется (препараты на предметных стеклах со временем выцветают и портятся).

3 Морфометрический анализ подразумевает измерение и вычисление геометрических, яркостных, текстурных, статистических количественных признаков микрообъекта, таких как площадь микрообъекта и составляющих его элементов, критерий формы, цвет, текстуриро-ванность и т.д.

Поэтому предлагается вариант совместного (централизованного) использования одной (базовой) автоматизированной компьютерной системы врачами разных специальностей. Для этой базовой системы создать универсальные (с точки зрения использования) технологические средства (методы, алгоритмы, программные средства) ввода, обработки и анализа изображений разнотипных препаратов.

В этом случае возможно одну базовую систему поставить в медицинском центре, клинике, больнице, в учебном мединституте и объединить ее в компьютерную сеть с компьютерами, стоящими на рабочих местах в разнопрофильных диагностических лабораториях, на разных кафедрах этих же организаций, для проведения углубленного анализа, морфометрии, документирования, обучения, консультаций и т.д.

Такое разнопрофильное использование системы позволит наиболее полно загрузить систему и избежать неэффективного использования дорогостоящего оборудования (микроскопа с моторизированным предметным столиком, видеокамеры, управляющего компьютера).

Целью диссертационной работы является исследование, разработка и реализация новых универсальных компьютерных технологических средств (методов, методик, алгоритмов, программных средств) для автоматизации процессов ввода, обработки, морфометрического анализа, распознавания и классификации изображений разнотипных микрообъектов, т.е. для компьютеризации анализов клеточных и тканевых структур при микроскопической диагностике.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

• исследование, разработка и реализация средств ввода изображений в компьютер

• исследование средств обработки изображений, формирование методики предварительной обработки изображений медико-биологических микрообъектов и ее реализация

• исследование, разработка и реализация средств сегментации изображений микрообъектов

• исследование, разработка и реализация методов преобразования сегментированного изображения, описания объектов на нем (построение контуров и хорд), операций с контурами.

• исследование, разработка и реализация индивидуальных технологических средств морфометрического анализа разнотипных медико-биологических микрообъектов.

Методы исследования базируются на теоретическом анализе с применением математического аппарата теории распознавания образов, теории статистических решений, фильтрации сигналов, а также экспериментального программного моделирования методов и технологических средств обработки и анализа изображений.

Научная новизна работы заключается в разработке и реализации новых математических методов, технических и программных средств, ориентированных на решение проблем автоматизации процессов ввода, поиска, обработки (включая сегментацию), морфометрии, идентификации и классификации изображений разнотипных микрообъектов, с целью компьютеризации анализов клеточных и тканевых структур для диагностики заболеваний.

Практическая значимость работы заключается в том, что созданы специализированные компьютерные технологические средства для автоматической обработки, распознавания и морфометрического анализа изображений клеточных и тканевых структур. Разработаны алгоритмические, программные и информационные технологии для автоматического поиска микрообъектов, выделения их контура и контуров составляющих их элементов (с автоматизированной коррекцией), распознавания, идентификации и подсчета количества анализируемых микрообъектов в автоматическом и интерактивном режимах.

Исследования, выполненные в диссертации, осуществлялись в соответствии с темами Института проблем управления (фундаментальные НИР):

• 369-98/31 Организация визуальной системы для автоматизированной системы смешанных изображений (1998 2002 гг.)

• 2413-04/31 Исследование и разработка технологических средств анализа и классификации изображений клеточных структур в системах управления медико-биологическими объектами (2003 2006 гг.)

• в рамках программы Президиума РАН «Фундаментальные науки — медицине» (2002 - 2004 гг.)

Реализация результатов работы. Результаты теоретических и экспериментальных исследований нашли приложение в работах Эндокринолологиче-ского Научного Центра РАМН, Российского Научного Центра Рентгенорадио-логии МЗ РФ, Центральной клинической больницы РАН.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

• Международной конференции по автоматическому управлению «Автоматика - 2001». «Прогрессивные информационные технологии и системы». Украина, Одесса, 2001.

• Втором Российском Конгрессе по андрологии. Москва, 2002.

• Конференциях «Фундаментальные науки - медицине». Москва, 2003,2004.

• XXXI Международной конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT+SE'2004». Украина, 2004.

• 7-ой международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение». Москва, 2005.

Публикации. Основные результаты, отражающие содержание диссертации, опубликованы в 9 работах (в скобках указан вклад автора в совместных публикациях):

1. Попова Г.М., Дружинин Ю.О., Степанов В.Н. Организация визуальной системы для автоматизированной обработки смешанных изображений микрообъектов / Международная конференция по автоматическому управлению «Автоматика - 2001». «Прогрессивные информационные технологии и системы». Научные труды. Одесса. 2001. Т.2. С. 162-163. (участие в разработке программного обеспечения системы)

2. Попова Г. М., Дружинин Ю. О., Степанов В.Н., и др. Компьютерная морфо-метрия изображений сперматозоидов / 2-ой Российский Конгресс по андро-логии. М.: ЦНМСТ РАМН, 2002. (обработка и сегментация изображений сперматозоидов, участие в построении структурной модели сперматозоида)

3. Попова Г.М., Дружинин Ю.О., Степанов В.Н. Компьютеризация анализов клеток и тканей в лабораторной диагностике и прикладных исследованиях // Труды Института. Т. XVIII. М.: ИЛУ РАН им. В.А. Трапезникова, 2002. С. 140-156. (обработка и анализ изображений клеток крови)

4. Попова Г.М., Дружинин Ю. О., Степанов В.Н., Боженко В.К., Добрачева А.Д. Системный подход к вопросам анализа и обработки изображений микрообъектов в лабораторной диагностике и прикладных исследованиях / Конференция «Фундаментальные науки - медицине». Тезисы. М.: Фирма «Слово», 2003. С. 55-56. (обработка, сегментация изображений)

5. Попова Г.М., Степанов В.И. Анализ и обработка изображений медико-биологических микрообъектов // Автоматика и телемеханика. 2004. № 1. С. 131-142. (обработка, сегментация и анализ изображений)

6. Степанов В.Н. Системный подход к организации компьютерных процессов обработки и анализа микрообъектов. XXXI Международная конференция «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT+SE'2004» / Материалы конференции // Успехи современного естествознания 2004. № 5. Приложение 1. С. 56-58.

7. Попова Г.М., Дружинин Ю.О., Степанов В.Н., Дятчина И.Ф., Гончаров Н.П., Добрачева А.Д. Компьютерный морфометрический анализ изображений сперматозоидов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т.З, №4, 2004. (обработка, сегментация изображений сперматозоидов)

8. Попова Г.М., Степанов В.Н., Дружинин Ю.О., Берщанская A.M., Мельникова Н.В. Формализация процедуры морфометрической диагностики доброкачественных и злокачественных новообразований простаты в системе «Морфолог-Сеть». // Фундаментальные науки - медицине. Матер. Конф. Москва,

2004. - М.: фирма «Слово», 2004. С. 81-84. (обработка, сегментация и участие в анализе изображений эпителиальных и железистых структур гистологических препаратов)

9. Попова Г.М., Степанов В.Н. Автоматизация процессов сегментации изображений медико-биологических микрообъектов. // 7-ая Международная конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». Матер. Конф. Москва,

2005. (в печати) (обработка, сегментация изображений клеточных структур) Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав,

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Степанов, Василий Николаевич

Выводы к главе 4.

1. Сформирована методология формализации знаний врачей об исследуемых типах микрообъектов с использованием структурной и параметризованной моделей.

2. Разработаны и программно реализованы индивидуальные технологические средства морфометрии и классификации (дифференцированного счета) разных типов медико-биологических микрообъектов для решения следующих диагностических задач:

• Счет эритроцитов и построение кривой Прайс-Джонса

• Счет соотношения ретикулоцитов и эритроцитов для определения ретикулоцитарного индекса

• Морфометрия клеток периферической крови человека для дифференцированного счета лейкограммы.

• Морфометрия сперматозоидов человека для определения их нормы и аномалий, для дифференцированного счета спермограммы.

• Морфометрия «комет» для оценки индивидуальной радиочувствительности в лучевой терапии по методу "comet assay"

• Морфометрия клеточных и тканевых структур доброкачественных и злокачественных новообразований в гистологических и иммуноги-стохимических препаратах для диагностики доброкачественных и злокачественных новообразований ПЖ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

В диссертационной работе получены следующие результаты. Основные теоретические и практические результаты:

1. Разработаны и программно реализованы в компьютерном анализаторе методы и алгоритмы ввода и предварительной обработки изображений микрообъектов; предложенная методика ввода позволила увеличить скорость обновления «живого» изображения при фокусировке в 1,6 раза. Определена зависимость оптимальной размерности фильтра от кратности оптической системы микроскопа и разрешения матрицы видеокамеры, что позволило полностью автоматизировать процедуры предварительной обработки изображений;

2. Предложен новый универсальный метод и разработаны программные средства интерактивной сегментации изображений разнотипных микрообъектов в пространстве HSV (Hue, Saturation, Value - Цветность, Насыщенность, Уровень яркости). Разработана методика выбора цветовой плоскости HS или HV для изображений разных типов микрообъектов. Произведена оценка точности сегментации по описанному методу, в результате которой получено значение суммарной средней ошибки, составляющее 0,045;

3. Разработан метод и программные средства построения контуров и хорд на основе алгоритма заполнения ограниченной области «с затравкой», который быстрее широко используемого метода обхода контура в 2,4 раза;

4. Разработаны методы и программные средства морфометрического анализа и классификации микрообъектов различной природы;

5. Все разработанные и реализованные технологические средства реализованы в компьютерном анализаторе «Морфолог-сеть» (Институте проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН) и в компьютерном анализаторе в Российском Научном Центре Рентгенорадиологии МЗ РФ. Показано, что эти средства позволяют объективизировать и повысить достоверность диагностики заболеваний.

РЕКОМЕНДАЦИИ

Разработанные компьютерные технологии, апробированные на ряде задач распознавания и классификации изображений медико-биологических микрообъектов, также могут быть применены к исследованию и других объектов, в том числе и искусственного происхождения (в области биохимии, металловедения и др.).

115

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Степанов, Василий Николаевич, 2005 год

1. Попова Г. М., Дружинин Ю. О., Степанов В.Н., и др. Компьютерная мор-фометрия изображений сперматозоидов / 2-ой Российский Конгресс по андрологии. М.: ЦНМСТ РАМН, 2002.

2. Попова Г.М., Дружинин Ю.О., Степанов В.Н. Компьютеризация анализов клеток и тканей в лабораторной диагностике и прикладных исследованиях // Труды Института. Т. XVIII. М.: ЮТУ РАН им. В.А. Трапезникова, 2002. С.140-156.

3. Попова Г.М., Степанов В.Н. Анализ и обработка изображений медико-биологических микрообъектов // Автоматика и телемеханика. 2004. № 1. С. 131-142.

4. Попова Г.М., Дружинин Ю.О., Степанов В.Н., Дятчина И.Ф., Гончаров Н.П., Добрачева А.Д. Компьютерный морфометрический анализ изображений сперматозоидов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т.З, №4, 2004.

5. Попова Г.М., Степанов В.Н. Автоматизация процессов сегментации изображений медико-биологических микрообъектов. // 7-ая Международная конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применение». Матер. Конф. Москва, 2005.

6. Автоматизация процессов анализа изображений медико-биологических микрообъектов. Сб. трудов под ред. Прангишвили И.В., Поповой Г.М., Вып. 7. М.: ИПУ РАН, 1998. 89с.

7. М.Чжен Ш.К. Принципы проектирования систем визуальной информации: Пер. С англ. М.: Мир, 1994.

8. Верхаген К., Дрёйн Р. и др. Распознавание образов, состояние и перспективы: Пер. С англ. М.: Радио и связь, 1985.

9. Ozyildiz Е, Krahnstover N, Sharma R. Adaptive texture and color segmentation for tracking moving objects // Pattern Recognition 35: (10) P. 2013-2029.

10. ХА.Велътмандер П. Основные алгоритмы компьютерной графики. Учебное пособие. Новосибирск: Новосибирский государственный университет, 1997.

11. WHO laboratory manual for the examination of human semen and sperm-cervical mucus interaction, 4-е издание. 1999.

12. Krzysztof Konca, Anna Lankoff, Anna Banasik, Halina Lisowska, Tomasz Kuszewski, Stanislaw Gdzdz, Zbigniew Koza, Andrzej Wojcik. A cross-platform public domain PC image-analysis program for the comet assay./ Mutation Research 534 (2003) P. 15-20.

13. Попова Г.М., Дружинин Ю.О. Информационная технология описания и морфометрического анализа изображений микрообъектов. // Автоматика и телемеханика. 2001. № 4. С. 135-147.

14. Ting Chen. A Study of Spatial Color Interpolation Algorithms for Single-Detector Digital Cameras // Psych221/EE362 Course Project, Information System Laboratory, Department of Electrical Engineering, Stanford University.

15. Борзое C.M., Козик В.И., Потатуркин О.И. Адаптивный метод распознавания малоразмерных изображений с итерационной обработкой корреляционных функций // Автометрия. 1996. № 1. С. 12-21.

16. Кадыров А.А., Филатов Н.Г. Новые признаки изображений, инвариантные относительно группы движений и аффинных преобразований // Автометрия. 1997. № 4. С. 65 79.

17. Богданов К.М., Яновский К.А., Козлов Ю.Г., Пантелеев Б.П., Шихер В.И., Эм B.C. Оптико структурный машинный анализ изображений. М.: Машиностроение, 1984.

18. Автандилов Г.Г. Компьютерная микротелефотометрия в диагностической гистоцитопатологии. М.: РМАПО, 1996.

19. Фор А. Восприятие и распознавание образов. Пер. с франц. М.: Машиностроение, 1989. С. 71 -73.

20. Дружинин Ю. О., Краснов А.Е. Информационные средства обработки и морфометрического анализа изображений клеток / Автоматизация процессов анализа изображений медико — биологических микрообъектов. С б.трудов. Вып.7. М.:ИПУ, 1998. С. 57-68.

21. ЪХ.ТуДж., ГонсалесР. Принципы распознавания образов: Пер с англ. М.: Мир, 1978.

22. Автандилов Г.Г., Барсуков B.C. Системное исследование морфологии иммунных и эндокринных органов при инфекционном процессе // Арх. патол.-1993.-№3.-С.7-12.

23. Автандилов Г.Г. Современные требования к системе автоматизированного цитологического и гистологического исследования // Автоматизация цитологических исследований. Киев: Наукова думка, 1990.-С.6-9

24. Иваницкий Г.Р., Гартштейн В.П. Геометрия живого. Москва: Знание, 1971.

25. ЪЪ.Иваницкий Г.Р., Куниский А.С. Исследование микроструктуры объектов методами когерентной оптики. Москва: Энергия, 1981.

26. Методы оценки клеточной радиочувствительности в лучевой терапии. Пособие для врачей. РНЦРР МЗ РФ М., 2002г

27. Фурман Я.А. Введение в контурный анализ. Приложение к обработке изображений и сигналов. М.: Физматлит, 2003.

28. Handbok for spermaanalyser 1996. Spermiefolgi. Andrology International BV och Andrologilaboratoriet, ReproductionsMedicinskt Centrum, 1996