ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ И ПРОБЛЕМЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ АВТОМАТИЗАЦИИ ГЕМАТОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ЛЕЙКОЗОВ 6
1.1 Обзор современных исследований и систем автоматизированной диагностики лейкозов 6
1.2 Принцип работы сканирующего зондового микроскопа для анализа крови 12
1.3 Постановка задачи 25
ГЛАВА 2 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ КЛЕТОК КРОВИ, ПОЛУЧЕННЫХ С ПОМОЩЬЮ СКАНИРУЮЩЕГО ЗОНДОВОГО МИКРОСКОПА 27
2.1 Модель автоматизированного анализа мазков крови 27
2.2 Математические основы для определения типа лейкоза на основе вычисления величины
модуля Юнга 35
2.3 Математические основы определения типа лейкоза на основе рельефа поверхности
лимфоцитов 37
ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТИПА ЛЕЙКОЗА НА ОСНОВЕ
АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ КЛЕТОК КРОВИ, ПОЛУЧЕННЫХ С ПОМОЩЬЮ
СКАНИРУЮЩЕГО ЗОНДОВОГО МИКРОСКОПА 41
3.1 Исходные данные и их структура 41
3.2 Фильтрация данных, получаемых от сканирующего зондового микроскопа 42
3.3 Алгоритм определения типа лейкоза на основе вычисления величины модуля Юнга 46
3.4 Алгоритм определения типа лейкоза на основе вычисления величины силы адгезии 51
3.5 Алгоритм определения типа лейкоза на основе рельефа поверхности лимфоцитов 54
ГЛАВА 4 АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТИПА ЛЕЙКОЗА НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ КЛЕТОК КРОВИ, ПОЛУЧЕННЫХ С ПОМОЩЬЮ СКАНИРУЮЩЕГО ЗОНДОВОГО МИКРОСКОПА 60
4.1 Аппаратно-программные средства, использованные для разработки и тестирования 60
4.2 Архитектура приложения 67
4.3 Тестирование работы программы 69
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 75
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Актуальность темы. В текущее время в медицине для проведения анализов периферической крови все чаще применяются автоматические приборы, что облегчает и ускоряет лабораторную диагностику, а также эти приборы показывают достаточную точность. Однако в случае лейкоза современных автоматизированных средств не достаточно, так как морфологические отличия между опухолевыми (бластными) и нормальными клетками зачастую минимальны. Вследствие этого анализ периферической крови при острых лейкозах до сих пор требует участия врача, который проводит визуальный анализ мазка крови под микроскопом, что приводит к значительной субъективности результата, вследствие влияния человеческих факторов, квалификации врача, длительного срока подготовки специалиста, большой трудоемкости анализа опухолевых клеток под микроскопом.
Так как наблюдается рост числа заболеваний острым лейкозом, а выявление их на ранней стадии развития заболевания затруднено в силу вышеуказанных причин, актуальной задачей является автоматизация микроскопического анализа мазков крови для выявления опухолевых клеток при диагностике острого лейкоза.
Биологами института инженерных технологий и естественных наук с использованием технологий атомно-силовой микроскопии изучены свойства и топография поверхности клеток крови больных острым лимфобластным и миелобластным типом лейкоза. Установлено, что развитие острых форм миело- и лимфобалстного лейкоза сопровождается снижением жесткости клеточной поверхности и увеличением поверхностного потенциала. Топография поверхности клеток крови существенно отличается как между различными типами лейкоза, так и на стадиях обострения и ремиссии. Следовательно, использование метода атомно - силовой микроскопии позволяет визуализировать ранние развития опухолевой трансформации клеток крови и может быть рекомендовано в качестве одного из объективных критериев эффективности проводимой терапии при онкологических заболеваниях.[10]
Такой подход заключается в том, чтобы на основе изображений и данных, полученных с помощью сканирующего зондового микроскопа вычислить три показателя: модуль Юнга, силу адгезии, параметры рельефа поверхности лейкоцитов. Все эти показатели позволяют максимально точно определить тип лейкоза.
На данный момент эти показатели вычисляются вручную, а их расчеты обычно занимают от нескольких дней до недели для одной пробы.
Автоматизация вычисления этих показателей может ускорить определение типа лейкоза до нескольких минут. Это позволит обрабатывать гораздо больше проб, раньше ставить диагноз и приступить к лечению, а также даст биологам время для исследований, вместо рутинной работы.
Достоинства такого подхода по сравнению с существующими является то, что вычисления основываются не только на форме, но главным образом на физических характеристиках, что увеличивает точность определения типа лейкоза.
Целью диссертационного исследования является разработка алгоритма определения типа лейкоза на основе анализа изображений клеток крови, полученных с помощью сканирующего зондового микроскопа.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи.
1) Провести исследования изображений клеток крови, полученных с помощью сканирующего зондового микроскопа с целью выявления отличительных признаков, используемых врачом (биологом) при ручном анализе в процессе диагностики и определения типа лейкоза.
2) Разработать математическую модель определения типа лейкоза на основе расчета трех показателей: модуля Юнга, силы адгезии, рельефа лейкоцита.
3) Разработать алгоритма определения типа лейкоза на основе расчета трех показателей: модуля Юнга, силы адгезии, рельефа лейкоцита.
4) Разработать программное обеспечение, реализующее описанные алгоритмы.
5) Оценить работоспособность разработанного алгоритма на основе вычислительных экспериментов.
Объект и предмет исследования. Объект исследования - медицинские изображения мазка крови, полученные с помощью сканирующего зондового микроскопа. Предмет исследования - алгоритм определения типа лейкоза на основе анализа изображений клеток крови.
Методы исследования. В работе использованы методы линейной алгебры, вычислительных экспериментов, статистического анализа, цифровой обработки изображений, теоретико-множественные модели.
Научную новизну работы составляет следующее.
1) Разработанные совместно со специалистами лаборатории кафедры биологии института инженерных технологий и естественных наук НИУ «БелГУ» алгоритмы определения типа лейкоза на основе вычисления модуля Юнга, силы адгезии и параметров рельефа поверхности лейкоцита.
2) Программная реализация разработанных алгоритмов, позволяющая ускорить ручные вычисления с нескольких дней до минут.
Практическая значимость работы определяется возможностью применения разработанного алгоритма и его программной реализации при анализе изображений клеток крови, полученных с помощью сканирующего зондового микроскопа в задачах диагностики и определения типа лейкоза.
Полученные результаты используются для диагностики и определения типа лейкоза, а также при проведении НИР на кафедре биологии института инженерных технологи и естественных наук НИУ «БелГУ».
Полученные результаты подтверждают, что с помощью разработанной программы можно проводить диагностику лейкозов и определение его типа достаточно быстро и точно.
На основе системных теоретических и экспериментальных исследований разработаны методы и алгоритмы определения типа лейкоза с помощью СЗМ, предоставляющие точность и адекватности решения задачи.
Разработана программная реализация созданных алгоритмов, работоспособность которой апробирована на основе обработки реальных изображений лейкоцитов, полученных с помощью сканирующего зондового микроскопа. Проведена оценка работы реализованных алгоритмов в сравнении с эталонными данными.
Благодаря значительному уменьшению ручных операций удалось повысить скорость анализа одной пробы с нескольких дней до нескольких минут.
Проведенные вычислительные эксперименты по определению типа лейкоза на СЗМ-изображении иллюстрируют обоснованность основных выводов о преимуществах созданных методов и алгоритмов, и рекомендаций по их применениям.
В качестве экспертов привлекались специалисты в области гематологии из института инженерных технологий и естественных наук, Белгородского государственного научно-исследовательского университета (НИУ «БелГУ», кафедра биологии), где были внедрены разработанные в диссертации методы и средства автоматизированной обработки микроскопических изображений мазков периферической крови для диагностики острых лейкозов.
Таким образом цель и поставленные задачи были выполнены полностью.
Результаты диссертационного исследования могут быть использованы в научно-исследовательских лабораториях, медицинских учреждениях.
В перспективах дальнейшей разработки темы можно выделить увеличение спектра распознаваемых болезней и улучшение работы программных средств.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
