Методы и средства дистанционной онкологической диагностики с применением технологии формирования панорамных изображений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат технических наук Комаров, Владимир Владимирович

• Комаров, Владимир Владимирович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Комаров, Владимир Владимирович

Содержание

Введение

Глава 1. Системный подход к разработке методов и средств формирования панорамных изображений в компьютерной микроскопии

1.1. Анализ предметной области

1.2. Анализ объектной среды

1.3. Проблема выбора информативной области

1.4. Модель телемедицинских консультаций

1.5. Определение требований к системе

1.6. Выводы

Глава 2. Методы формирования панорамных изображений и измерений характеристик моторизованных систем компьютерной микроскопии

2.1. Модель совмещения фрагментов панорамного изображения

2.2. Метод формирования панорамных изображений

2.3. Определение характеристик систем компьютерной микроскопии

2.4. Метод измерения характеристик систем компьютерной микроскопии

2.5. Выводы

Глава 3. Реализация решений в информационно-измерительном комплексе онкологической диагностики «АТЛАНТ»

3.1. Аппаратное обеспечение

3.2. Программный модуль видеоввода

3.3. Программный модуль управления моторизованным приводом

2

3.4. Программный модуль формирования панорамных изображений

3.5. Управление визуализацией панорамных изображений

3.6. Методика практического применения системы компьютерной панорамной съемки

3.7. Выводы

Глава 4. Экспериментальные исследования

4.1. Экспериментальное измерение ошибки позиционирования

4.2. Исследование неравномерности обратного хода

4.3. Экспериментальная оценка критерия наличия фона

4.4. Анализ результатов исследований

4.5. Выводы

Заключение

Литература

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и средства дистанционной онкологической диагностики с применением технологии формирования панорамных изображений»

Введение

Актуальность работы

Гистологические и цитологические методы исследования являются одним из наиболее важных методов, используемых при постановке диагнозов по онкологическим заболеваниям [1-6]. Сложные случаи заболеваний в условиях дефицита высококвалифицированных кадров требуют коллегиального обсуждения морфологического заключения.

Развитие компьютерной микроскопии и телемедицинских технологий позволило в корне изменить подход к коллегиальному рассмотрению случаев заболеваний вне зависимости от расстояния. Особое место среди систем компьютерной микроскопии занимают системы морфологического анализа биопрепаратов, призванные решать обширный класс диагностических и исследовательских задач в самых разнообразных областях (гистология, цитология, гематология, биология, бактериология и др) [7-14]. Архитектура таких систем включает микроскоп (с моторизованным предметным столиком или без него), телекамеру, устройство цифрового видеоввода, ЭВМ [15-17].

Однако, при проведении дистанционной диагностики, может иметь место ошибка в выборе информативной зоны для передачи изображения от консультируемого врача к врачу-консультанту. Это происходит из-за технических ограничений: микроскопы позволяют одновременно наблюдать лишь малую часть исследуемого препарата. В частности, при рассмотрении микропрепарата размером 15x15 мм, на объективе 4х в поле зрения попадает около 1% от всей площади препарата. Таким образом, достоверность диагностики попадает в сильную зависимость от квалификации врача-консультируемого: если он пересылает изображения фрагментов препарата, не содержащие информации о патологии, то диагноз может быть неверным, независимо от квалификации врача-консультирующего. Данная ситуация усугубляется с уве-

личением кратности объектива (например, на объективе 40х видна в 100 раз меньшая площадь препарата, чем на объективе 4х).

В этой связи становится актуальной задача осуществления панорамной съемки изображений микропрепаратов. Она и определяет цель настоящей работы. Необходимость решения такой задачи остро выявилась при создании кафедрой компьютерных медицинских систем МИФИ телемедицинского комплекса онкологической диагностики «АТЛАНТ-МИКРО». Одна из нерешенных до настоящего времени задач состоит в получении максимума информации об исследуемом материале (микропрепарате) в условиях жестких временных ограничений — до 5 минут, с возможностью одновременного предоставления информации как на месте проведения биопсии, так и в удаленном консультирующем учреждении. Указанные сроки обусловлены требованиями проведения интраоперационных биопсий.

Наиболее существенной проблемой при решении данной задачи является характерная для всех систем компьютерной микроскопии ошибка позиционирования моторизованных столиков микроскопов. Точность позиционирования механических компонентов традиционно отстает от размеров объектов, анализируемых при микроскопическом исследовании. При известном шаге движения моторизованного стола и при измеренных масштабных коэффициентах и направлении смещения изображения, сформировать изображение без разрывов, разместив фрагменты с фиксированным смещением, невозможно. В сложившейся ситуации, оптимальным решением является совмещение фрагментов путем поиска схожих объектов в области перекрытия, выбираемой заведомо большей, чем случайная составляющая ошибки позиционирования.

Цель диссертационной работы - разработка методов и средств проведения онкологической диагностики, в т. ч. дистанционной, с применением технологии формирования панорамных изображений, имеющей существен-

ное значение для повышения достоверности и оперативности диагностики онкологических заболеваний. К решаемым в рамках диссертации задачам относятся:

• разработка принципов проектирования информационно-измерительных систем дистанционных телемедицинских консультаций с применением технологии панорамирования исследуемых изображений;

• анализ и формирование основных характеристик систем компьютерной микроскопии с моторизованным управлением;

• разработка методов экспериментального измерения характеристик панорамных систем компьютерной микроскопии;

• разработка высокоскоростных методов построения панорамных изображений для интраоперационной (во время проведения хирургических операций) диагностики;

• разработка программных средств для формирования панорамных изображений и проведения телемедицинских консультаций по онкологической диагностике.

Научная новизна:

1. Разработаны принципы проектирования информационно-измерительных панорамных систем для гистологической, цитологической и гематологической диагностики на базе компьютерной микроскопии, что дало возможность практически реализовать предложенные в диссертации решения в аппаратно-программном комплексе.

2. Предложена модель проведения дистанционных телемедицинских консультаций с применением технологии формирования панорамных изоб-

ражений и дистанционного управления микроскопом, позволяющая значительно увеличить объем передаваемой диагностической информации.

3. Разработан метод автоматизированного измерения основных характеристик моторизованных систем компьютерной микроскопии: размеров шага моторизованного привода по осям, поправки при изменении направления движения и смене объективов, ориентация камеры относительно направления движения. Это позволяет реализовать режим самонастройки и ввести эффективный контроль качества систем компьютерной микроскопии с моторизованным управлением.

4. Разработан метод формирования панорамных изображений, допускающий реализацию с использованием инструкций параллельной обработки данных современных процессоров (ЗШБ-инструкций), что позволяет достичь быстродействия, обеспечивающего сканирование типового препарата за время менее 5 минут (требование для интраоперационной диагностики).

Практическая значимость:

• Предложенные в диссертации методы и средства дистанционной онкологической диагностики с применением технологии формирования панорамных изображений были использованы в разработке программно-аппаратного комплекс «АТЛАНТ». С момента реализации и по настоящее время, метод проведения телемедицинских консультаций с применением технологии формирования панорамных изображений и удаленного управления микроскопом используется при эксплуатации системы в клинической практике.

• Возможности комплекса, реализующего предложенные решения, позволяют единовременно наблюдать значительно большую (в сотни раз)

7

площадь препарата, что выгодно отличает разработку от классических подходов в компьютерной микроскопии. Применение технологии формирования панорамных изображений можно сравнить с использованием гипотетического микроскопа, способного не только предоставлять значительно больший объем информации для постановки диагноза, но и осуществлять более быстрое (на порядок) перемещение между информативными областями на препарате и их масштабирование.

• Со стороны врача-диагноста многократно сокращается количество рутинных операций. Основную часть времени при анализе микропрепаратов классическим способом специалист тратит время на позиционирование предметного столика микроскопа с целью поиска информативных зон. С использованием разработанных средств информативные зоны выявляются специалистом на уже сформированном обзорном изображении, после автоматизированного процесса формирования. Освобождение специалиста от рутинных действий позволяет ему больше сконцентрироваться на самом процессе анализа, что положительным образом сказывается на достоверности диагностики.

• С использованием привязки к позициям отдельных кадров на панорамных изображениях микропрепаратов значительно упрощается процесс дистанционных телемедицинских консультаций, т. к. удаленному специалисту предоставляется возможность управлять микроскопом на расстоянии, отдавая указания переместить моторизованный предметный стол в позиции, определенно содержащие информативные кадры, с целью их наблюдения на объективах с большим увеличением.

На защиту выносятся следующие основные результаты и положения:

1. Модель проведения дистанционных телемедицинских консультаций с применением технологий формирования панорамных изображений и удаленного управления микроскопом.

2. Метод оценки характеристик моторизованных приводов в системах компьютерной микроскопии на основе совмещения повторяющихся фрагментов в смежных кадрах.

3. Метод формирования панорамных изображений медицинских микропрепаратов с применением инструкций параллельной обработки данных, доступных в современных процессорах.

4. Методики по настройке (для тех. персонала) и проведения телемедицинских консультаций (для врачей) с использованием комплексов компьютерной микроскопии в режиме формирования панорамных изображений.

5. Экспериментально выявленная зависимость ошибки позиционирования моторизованного стола микроскопа от его координат, что позволяет снизить случайную составляющую ошибки при позиционировании моторизованных приводов микроскопов.

Апробация работы. С 2005 г. в составе комплексов онкологической диагностики «АТЛАНТ-МИКРО» разработка была внедрена и апробирована в ряде медицинских учреждений ФМБА России, обслуживающих сотрудников атомной отрасли: Российский онкологический научный центр им. Н. Н. Блохина РАМН, г. Москва; Федеральный медицинский биофизический центр им. А. И. Бурназяна (г. Москва) ФМБА России; ЦМСЧ № 141 ФМБА России (г. Удомля, Тверская область); МСЧ №33 ФМБА России (г. Нововоронеж, Воронежская область); МСЧ 135 ФМБА России (г. Десногорск, Смоленская область); МСЧ №125 ФМБА России (г. Курчатов, Курская область); МСЧ

9

№38 ФМБА России (г. Сосновый Бор, Ленинградская область); МСЧ № 118 ФМБА России (г. Полярные Зори, Мурманская область).

Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 19 работах, из них: одна статья в журнале из перечня ВАК [18], два патента на изобретение [19, 20], три патента на полезную модель [21-23], одно свидетельство официальной регистрации программы для ЭВМ [24], одно учебное пособие [25], И работ в сборниках трудов научных конференций [26-36]. Три работы [29, 30, 35] опубликованы без соавторов.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Общий объем диссертации - 130 страниц.

Заключение диссертации по теме «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», Комаров, Владимир Владимирович

4.5. Выводы

1. Минимальная рекомендуемая площадь области перекрытия должна составлять не менее 12% для объектива с 10-кратным увеличением, на используемых в системах «АТЛАНТ» моторизованных микроскопах Olympus СХ31.

2. Зависимость имеет признаки периодичности. Периодический характер позволяет предполагать о недостаточно качественной центровке шестерней некоторых приводов.

3. Исследованные стендовые системы имеют разные диапазоны отклонений величин обратного хода при изменении позиции привода. Так, диапазоны отклонений привода системы 1 по оси Y составляет порядка 7%, а для системы 2 данный показатель составляет 14%. Двукратное различие дает основания считать возможным увеличение качества изготовления механики. Диапазоны отклонений по оси X двух систем отличаются несущественно (25% и 23% соответственно).

4. Периодичность изменений величины обратного хода приблизительно равна для всех стендовых систем и составляет порядка 5000 шагов для оси X, и 3000 шагов для оси У. Исходя из этого, можно считать, что причины заключаются в неправильной центровке одних и тех же деталей привода, с одним и тем же радиусом.

5. В размахе отклонений (разница максимума и минимума) при измерениях в одной точке, можно усмотреть слабо различимую периодичность (аналогичную указанной в п.4), с ее значительным подавлением случайной составляющей.

6. Возможны ситуации, когда диапазоны поиска, пересчитанные в шаги моторизованного привода, становятся соизмеримыми с колебаниями величины обратного хода. Например, области перекрытия при настройке системы устанавливаются в пределах 10-20% от размера кадра, а для объектива 20х колебания величины обратного хода могут привести к непрогнозируемым смещениям порядка 25% размера кадра. Это не затрагивает объективы с малым увеличением (4х и 10х) из-за малых значений смещения поля зрения на шаг моторизованного привода, но на объективах с большим увеличением данная ситуация требует дополнительных мер по разрешению.

Заключение

Основными результатами диссертационной работы являются разработанные методы и средства дистанционной диагностики с применением технологии панорамирования, а также методы, позволяющие с помощью данной технологии исследовать особенности различных компьютерных систем микроскопического анализа с моторизованным управлением.

Несмотря на то, что основной целью работы была разработка методов и средств, повышающих достоверность онкологической диагностики с помощью компьютерных систем (которая была успешно достигнута), предложенные в работе методы автоматизированной оценки характеристик систем компьютерной микроскопии могут быть востребованы в любых областях, где используется компьютерный микроскопический анализ и важна точность позиционирования.

Основные теоретические результаты:

1. Предложена модель проведения дистанционных телемедицинских консультаций с применением технологий формирования панорамных изображений и удаленного управления микроскопом. Это позволило увеличить объем передаваемой диагностической информации в десятки (а в ряде случаев - в сотни) раз.

2. Разработан метод автоматизированной оценки характеристик моторизованных приводов в системах компьютерной микроскопии на основе совмещения повторяющихся фрагментов в смежных кадрах. Применение данного метода позволяет реализовать режим самонастройки и ввести эффективный контроль качества информационно-измерительных систем компьютерной микроскопии с дистанционным управлением при их производстве.

3. Разработан метод формирования панорамных изображений медицинских микропрепаратов, с возможностью реализации, использующей инструкции параллельной обработки данных (SIMD), доступных в современных процессорах. Реализация метода в ИИС компьютерной микроскопии с дистанционным управлением позволила в среднем в 5 раз сократить время построения обзорных изображений опухолей. Это позволяет применять разработанный метод при срочной диагностике во время проведения хирургических операций.

Основные практические результаты диссертации:

1. Разработана методика проведения телемедицинских консультаций с применением технологии панорамных изображений. Использование данной методики обеспечивает эксплуатацию указанной системы в клинической практике.

2. Предложенные в настоящей диссертации научные решения защищены пятью патентами РФ [19-23].

3. С использованием предложенных в диссертации методов и средств дистанционной онкологической диагностики с применением технологии формирования панорамных изображений был разработан программно-аппаратный комплекс «АТЛАНТ». Комплекс был внедрен в семи удаленных медсанчастях ФМБА России, обслуживающих работников атомной отрасли, Федеральном медицинском биофизическом центре им. А. И. Бурназяна ФМБА России (г. Москва), в РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН (г. Москва). За счет применения комплекса «АТЛАНТ» повышена выявляемость онкологических заболеваний на ранней стадии с 40% до 56%!.

1 По отзыву руководителя ФМБА Уйбы В. В. за 2010 год.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Комаров, Владимир Владимирович, 2012 год

Литература

1. Березная И. Я., Гуревич Е. Я., Мацко Д. Е., Михальченко А. И. Теория и практика в создании автоматизированной интеллектуальной системы распознавания гистологических препаратов. // Арх. патологии. 1993. № 4. С. 40-43.

2. Bain В. Leukemia Diagnosis. Ltd.: Oxford: Blackwell Science, 1999.

3. Козинец Г. И., Сарычева Т. Г., Луговская С. А. Гематологический атлас. Настольная книга врача-лаборанта. М.: Практическая медицина, 2008.

4. Глузман Д. Ф., Абраменко И. В., Скляренко Л. М. и др. Диагностика лейкозов. Атлас и практическое руководство. К.: Морион, 2000.

5. Савченко В. Г., Паровичникова Е. Н., Исаев В. Г., др. Острые промие-лоцитарные лейкозы: эпоха новых знаний и достижений. // Гематол. и трансфузиол. 2001. № 3. С. 26-35.

6. Garner D., MacAulays С., Harrison A., Palcic В. Automated quantative image cytometry and the asessment of malignant patentinal of displasia. // ASCT News. 1995. no. 16. P. 37-30.

7. Тимкина E. H. Острый лимфобластный лейкоз: компьютерный цитологический анализ бластных клеток. // Автореф.канд. мед. наук. 1989.

8. Плясунова С. А., Балугян Р. Ш., Хмельницкий А. В. и др. Автоматизированные методики микроскопических анализов мазков крови — медицинские испытания комплекса МЕКОС-Ц2. // Клин. лаб. диагн. 2006. № 10. С. 22-39.

9. Абдулкадыров К. М. Клиническая гематология: Справочник. СПб: Питер, 2006.

10. Ермолин А. Э., Резван В. В., Белоусов Е. А. Острые лейкозы: диагностика, клинические особенности, лечение. Методические рекомендации. Российский государственный медицинский университет кафедра клинической лабораторной диагностики: М., 2003.

11. Нагуманова Ю. Р., Ким И. В., Никитаев В. Г. и др. Система поддержки принятия врачебных решений при диагностике острых лейкозов //IX Курчатовская молодежная научная школа. Сборник аннотаций работ. М.: НИЦ «Курчатовский институт», 2011. С. 171-172.

12. Никитаев В. Г., Проничев А. Н., Чистов К. С., Нагуманова Ю. Р. Система поддержки принятия решений по гематологии // Научная сессия МИФИ - 2011. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2011. С. 249.

13. Никитаев В. Г., Нагуманова Ю. Р., Проничев А. Н., Чистов К. С. Высокотехнологичная система поддержки принятия врачебных решений при диагностике острых лейкозов // Спецтехника и связь. 2011. №4-5. С. 70-73.

14. Блиндарь В. Н., Никитаев В. Г., Нагуманова Ю. Р. и др. Экспертная система для диагностики острых лейкозов. // Спецтехника и связь. 2011. № 4-5. С. 74-78.

15. Данилов А. В., Никитаев В. Г., Нагуманова Ю. Р. и др. Экспериментальное исследование вариабельности текстурных характеристик клеток крови в системе компьютерной микроскопии // Спецтехника и связь. 2011. № 4-5. С. 78-80.

16. Большакова Г. Д. Приготовление мазков периферической крови теперь не зависит от мастерства лаборанта. // Научно-практич. журн. «Клинико-лабораторный консилиум». 2005. № 6. С. 21.

17. Макаренков А. С., Терехов С. М., Калашникова А. Е., др. Использование компьютерных систем анализа изображений в исследованиях на клетках человека in vitro. //II Медицинская генетика : Ежемесячный научно-практ. журнал. 2003. № Том 2,N 4. С. 170-174.

18. Никитаев В. Г., Проничев А. Н., Комаров В. В., Белопольский В. М. Формирование панорамных изображений. Применение в телемедицинских комплексах для онкологической диагностики. // Электроника. 2009. JV5 5. С. 96-98.

19. Никитаев В. Г., Проничев А. Н., Комаров В. В. и др. Способ автоматизированного микроскопического исследования образца // Патент России на изобретение. 14.05.2007. № 2330265.

20. Никитаев В. Г., Проничев А. Н., Комаров В. В. и др. Способ подавления неравномерности распределения яркости изображений при получении панорамных изображений медицинских микропрепаратов. // Патент России на изобретение. 27.05.2010. № 2390842.

21. Никитаев В. Г., Проничев А. Н., Комаров В. В. Комплекс автоматизированной гистологической экспресс-диагностики опухолей // Патент России на полезную модель. 18.05.2006. № 57576.

22. Никитаев В. Г., Проничев А. Н., Комаров В. В. и др. Автоматизированный комплекс для оцифровки изображений микропрепаратов. // Патент России на полезную модель. 10.03.2009. № 81353.

23. Никитаев В. Г., Проничев А. Н., Комаров В. В. и др. Устройство для автоматического обнаружения бластных клеток в периферической крови. // Патент России на полезную модель. 10.03.2007. № 61890.

24. Никитаев В. Г., Проничев А. Н., Комаров В. В. и др. Система автоматизированного анализа бластных клеток крови при диагностике острых лейкозов // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. 21.06.2005. № 2005611778.

25. Никитаев В. Г., Воробьев И. А., Комаров В. В. и др. Компьютерные системы гематологической диагностики. Введение. М.: ФГУП «ЦНИИАТО-МИНФОРМ», 2006.

26. Никитаев В. Г., Комаров В. В., Проничев А. Н. Формирование панорамных изображений медицинских микропрепаратов // Научная сессия МИФИ - 2005. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2005. С. 317-318.

27. Никитаев В. Г., Бердникович Е. Ю., Комаров В. В. и др. Экспериментальное исследование цветовых моделей в задачах автоматизированного анализа изображений. // Научная сессия МИФИ - 2004. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2004. С. 253-254.

28. Бердникович Е. Ю., Гончаренко И. И., Комаров В. В. и др. Лабораторный практикум «Методы и средства предобработки медицинских изображений: основные положения» // Научная сессия МИФИ - 2006. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2006. С. 282-283.

29. Комаров В. В. Метод повышения производительности систем «АТЛАНТ» в режиме формирования панорамных изображений // Научная сессия МИФИ - 2007. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2007. С. 274-275.

30. Комаров В. В. Оптимизация процесса автоматической фокусировки моторизованных микроскопов систем «АТЛАНТ» // Научная сессия МИФИ - 2007. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2007. С. 276-277.

31. Уйба В. В., Бежина JI. Н., Комаров В. В. и др. Единая консультативно-диагностическая система ФМБА России: итоги совместных работ 2007 г. // Научная сессия МИФИ - 2008. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2008. С. 63-66.

32. Комаров В. В., Проничев А. Н. Разработка программного обеспечения для автоматизированной настройки моторизованных приводов микроскопов // Научная сессия МИФИ - 2008. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2008. С. 106-109.

33. Комаров В. В., Проничев А. Н., Чистов К. С. Разработка системы автоматизированной съемки изображений клеток крови на гематологических препаратах // Научная сессия МИФИ - 2008. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2008. С. 109-110.

34. Комаров В. В., Проничев А. Н. Разработка средств визуализации панорамных изображений сверхвысокого разрешения // Научная сессия МИФИ - 2008. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2008. С. 110-113.

35. Комаров В. В. Организация распределенной телемедицинской сети с использованием VPN // Научная сессия МИФИ - 2008. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2008. С. 113-114.

36. Никитаев В. Г., Проничев А. Н., Комаров В. В. и др. Применение видео-конференц-связи в телемедицинской сети «АТЛАНТ» // Научная сессия МИФИ - 2008. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2008. С. 115-117.

37. Анишин А. В., Арустамян Ю. С., Сарычева Т. Г., др. Принципы построения программно-аппаратных средств автоматизированного рабочего места врача-лаборанта. // Клин. лаб. диагностика. 1997. № 10. С. 20-23.

38. Байдун JI. В., Капшор С. А., Парпара А. А., др. Автоматическая эритро-цитометрия в роботизированном микроскопе МЕКОС-Ц1. // Клин. лаб. диагностика. 2003. № 6. С. 39.

39. Боровиков В. Искусство анализа данных на компьютере. СПб и др.: Statistics, 2001.

40. Дружинин Ю. О., Краснов А. Е. Информационные средства обработки и морфометрического анализа изображений клеток. // Сб. тр. РАН Инт пробл. упр. 1998. № 7. С. 57-58.

41. Козинец Г. И., Гусев А. А., Антипов Н. Н., др. Автоматический анализ мазков крови: пересчет количества клеток с плоскости на объем. // Клин, лаб. диагн. 2000. № 9. С. 33-34.

42. Козинец Г. И., Погорелов В. М., Шмаров Д. А. и др. Клетки крови: современные технологии исследования. М.: Триада-Фарм, 2002.

43. Козинец Г. И., Котельников В. М., Погорелов В. М. Применение компьютеров в гематологических цитологических исследованиях. // Лаб. Дело. 1990. № 3. С. 21-25.

44. Макаренков А. С., Терехов С. М., Калашникова А. Е., др. Методики автоматизированной микроскопии биоматериалов (обзор литературы) // Клин. лаб. диагн. 2006. № 7. С. 15-20.

45. Bennett J. М., D. Catovsky and М. Т. D., Flandrin G. et al. Proposals for the classification of acute leukeamias. French— Amirican-British (FAB) co-operative group. Br. J. Haematol.: Oxford: Blackwell Science, 1976. Vol. 33.

46. Kardum-Skelin I. Computerized image analysis. Symposium New Techniques

in Clinical Cytology. // Anal. Quant. Cytol. Histol. No. 6. Pattern Recognition, 2006. P. 57-60.

47. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. Т. 2. С. 584-586.

48. Nikitaev V. G., Pronichev A. N., Chistov К. S. Method of computerized image analysis of blast cells at diagnostics of acute leukoses // Procedings XII international work-shop "Medicine of XXI century". Slovakia: Low Tatras, 2004. C. 27-28.

49. Никитаев В. Г., Проничев А. Н., Чистов К. С. и др. Методика автоматизированного микроскопического анализа препаратов периферической крови при диагностике острых лейкозов // Успехи современного естествознания. 2004. № 6. С. 108-109.

50. Никитаев В. Г., Проничев А. Н., Харазишвили Д. В., Чистов К. С. Модель автоматизации морфологического анализа клеток крови для диагностики и обучения // Успехи современного естествознания. 2008. № 8. С. 141-142.

51. Никитаев В. Г., Нагуманова Ю. Р., Проничев А. Н., Чистов К. С. Концептуальная модель распознавания бластных клеток в системе компьютерной микроскопии // Спецтехника и связь. 2011. № 4-5. С. 67-69.

52. Никитаев В. Г., Проничев А. Н., Чистов К. С. Оценка информативности признаков бластных клеток для автоматизированной системы диагностики острых лейкозов // Качество, инновации, образование и CALS технологии. Материалы международного симпозиума. М.: Фонд «Качество», 2006. С. 174.

53. Prisacaru D. Software Abstraction Layer [Электронный ресурс]. Дата

обращения: 12.02.2012. URL: http://msdn.microsoft.com/en-us/ library/cc304370.aspx.

54. Application programming interface [Электронный ресурс]. Дата обращения: 12.02.2012. URL: http://en.wikipedia.org/wiki/ Application_programming_interfасе.

55. How to design a good API and why it matters [Электронный ресурс]. Дата обращения: 12.02.2012. URL: http ://lcsd05. es. tamu. edu/slides/ keynote.pdf.

56. Microsoft DirectShow 9.0 [Электронный ресурс]. Дата обращения: 12.02.2012. URL: http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ ms783323.aspx.

57. DirectShow [Электронный ресурс]. Дата обращения: 12.02.2012. URL: http://en.wikipedia.org/wiki/DirectShow.

58. Component Object Model (COM) [Электронный ресурс]. Дата обращения: 12.02.2012. URL: http://msdn.microsoft.com/en-us/ library/ms680573.aspx.

59. Холингвэрт Д., Баттерфилд Д., Сворт Б. и др. С++ Builder 5. Руководство разработчика, том 1: Основы. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001. Т. 1.

60. BMP file format [Электронный ресурс]. Дата обращения: 12.02.2012. URL: http://en.wikipedia.org/wiki/BMP_file_format.

61. Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer's Manual. Volume 3: Instruction Set Reference N-Z [Электронный ресурс]. Дата обращения:

20.06.2011. URL: http://download.intel.com/products/processor/ manual/253667.pdf.

62. Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer's Manual. Volume 2: Instruction Set Reference A-M [Электронный ресурс]. Дата обращения: 20.06.2011. URL: http://download.intel.com/products/processor/ manual/253666.pdf.

63. Prescott New Instructions Software Developer's Guide [Электронный ресурс]. Дата обращения: 20.06.2011. URL: http://download.intel.com/ products/processor/manual/252490.pdf.

64. Рихтер Д. Windows для профессионалов. Создание эффективных \¥Ш32-приложений с учетом специфики 64-разрядной версии Windows. СПб.: Питер, 2001.

65. Standard Template Library Programmer's Guide [Электронный ресурс]. Дата обращения: 12.02.2012. URL: http : //www. sgi . com/tech/stl/.

66. Никитаев В. Г. Стратегия разработки метрологического обеспечения автоматизированных систем обработки изображений // Метрология. 1991. № 2. С. 3-19.