Специализированная информационная система для лабораторной диагностики в системе ЛПУ Скедина М. А. , Соловьева З. О. , Ильин В. К. , Иванова И. А. , Верденская Н. В. Учреждение РАН Государстввенный научный центр РФ – Институт медико-биологический проблем (ГНЦ РФ –ИМБП РАН) ОАО Радиотехнический институт имени академика А. Л. Минца
Мы представляем автоматизированную систему цифровой микроскопии, предназначенную для автоматического распознавания биологических объектов (микробных клеток, клеток крови) на препарате и передачи их оцифрованных изображений по телекоммуникационным сетям. Система была создана и апробирована на базе автоматизированного анализатора "АСПЕК", созданного Радиотехническим институтом имени академика А. Л. Минца совместно с Гематологическим научным центром.
АСПЕК n n ОАО РТИ имени акад. А. Л. Минца Гематологический научный центр РАМН
Прибор автоматически подсчитывает концентрацию эритроцитов, тромбоцитов и лейкоцитов в периферической крови, определяет лейкоцитарную формулу, распознает нормальные и патологические формы эритроцитов и оценивает распределение тромбоцитов по размеру. Результаты представлены в виде стандартного бланка анализа. Прибор анализирует сухие мазки, окрашенные по Романовскому-Гимзаю Время обработки составляет 3 -5 минут. Объем обрабатываемой выборки составляет более 500 полей зрения микроскопа. Прибор включает программное обеспечение для удаленного доступа к анализируемым данным и результатам анализа.
Количественный анализ включает: nопределение количества эритроцитов, тромбоцитов и лейкоцитов в объеме крови, nраспределение эритроцитов (кривая Прайса-Джонса), тромбоцитов и лейкоцитов по размеру. Это самый короткий анализ, вычисляющий только несколько параметров, однако это самый быстрый анализ. Время обработки мазка 3 -5 минут.
Анализ эритроцитов определяет: • количество эритроцитов; • распределение эритроцитов по размеру (кривая Прайса-Джонса); • среднее содержание гемоглобина; • распределение содержания гемоглобина в эритроцитах; • процентное содержание микроцитов, макроцитов и мегалоцитов.
Анализ лейкоцитов включает: • автоматическое определение лейкоцитарной формулы; • представление результата в виде галереи клеток с возможностью ее интерактивной корректировки.
Результаты Полученные результаты сохраняются в базе данных, которая включает также дополнительную медицинскую информацию о пациентах.
Основные принципы работы Прибор основан на компьютерной микроскопии. Мазок периферической крови автоматически сканируется вдоль некоторой заданной траектории, поля зрения микроскопа вводятся в память, обрабатываются, результаты обработки накапливаются для получения окончательного результата. Основу прибора составляет оригинальное программное обеспечение, которое может быть условно разбито на две группы. Первую группу включают процедуры управления движением столика, автоматической автофокусировки и ввода полей зрения микроскопа в память компьютера. Вторая группа включает программное обеспечение для обработки изображений, захваченных во время сканирования мазка с целью получения желаемой информации. Содержит процедуры сегментации полного исходного изображения, первичного распознавания объектов, измерения характеристик объекта, сегментация изображения лейкоцита, измерение характеристик лейкоцитов, распознавание лейкоцитов.
Автоматизированный микроскоп Прибор может быть использован как автоматизированный микроскоп: • автоматически фокусировать изображение поля зрения микроскопа, • сканировать мазок по заданной траектории, • запомнить траекторию и автоматически вернуться к заданному полю зрения, • сохранить поля зрения и их положения в базе данных или в файлах.
Исследовательское ПО Для других типов исследования (например, для цитологических и гистологических препаратов), прибор содержит исследовательское ПО. В этом случае база данных включает дополнительные поля для хранения информации о препаратах, кадрах, клетках и т. д.
Ручная сегментация Исследовательское ПО позволяет сегментировать (автоматически или вручную) изображение полей зрения автоматизированного микроскопа.
Измерение клеток и ее компонент Исследовательское ПО позволяет определить фотоморфометрические характеристики клеток и внутриклеточных структур.
Классификация ПО позволяет: • построить новые процедуры классификации клеток используя обучающие выборки клеток, заданное множество признаков и встроенный алгоритм распознавания; • классифицировать заданную выборку клеток используя построенный алгоритм.
Статистический анализ ПО позволяет проводить сложный статистический анализ заданной выборки клеток и экспортировать данные в документ MSExcel.
Подготовка пробы Требования к мазку для проведения автоматического анализа: - выбор области сканирования с учетом наличия монослоя клеток, состояния эритроцитов, лейкоцитов, тромбоцитов и наличия артефактов, - равномерное (с сохранением пропорции) распределение клеток на мазке. -Указанным требованиям с достаточной точностью удовлетворяют мазки, приготовленные с использованием центрифуги Diff. Spin 2 Slide Spinner (model M 701 -22, Stat. Spin, USA).
Микробиология Следующим этапом в развитии системы явилось создание программного обеспечения для обнаружения, распознавания и подсчёта изображений микробных клеток при сканировании мазка с биотопа человека без выделения и идентификации чистых микробных культур.
Микробные объекты и особенности препаратов Микробные объекты имеют размеры от 0. 3 до 5 мкм (существенно меньшие, чем клетки крови), и находятся на пределе оптического разрешения микроскопа. Концентрация микробных объектов в мазках, приготовленных из различных биотопов человека, варьируется от 101 -102 до 106 -108. При малых концентрациях микробные объекты представлены единичными на несколько сотен полей зрения.
Основные требования к мазкам - необходимость наличия буфера; - однородность (отсутствие "сгустков"); - равномерность (пропорциональность) распределения объектов по площади мазка. Указанным требованиям с достаточной точностью удовлетворяют мазки, приготовленные с использованием центрифуги Diff. Spin 2 Slide Spinner (model M 701 -22, Stat. Spin, USA).
Особенности обработки изображений Создание системы автоматического обнаружения, распознавания и подсчёта изображений микробных клеток потребовало разработки: • специальной методики приготовления препарата (с буфером); • процедур калибровки цвета; • сверхточного алгоритма фокусировки (с учётом малого количества или отсутствия объектов в поле зрения); • алгоритма обнаружения микробных объектов в поле зрения; • описания объекта системой признаков (с учётом малости); • алгоритмов распознавания микробных объектов.
Сегментация микробных объектов В результате сегментации изображения объекты разбиваются на классы: -одиночные объекты, -группы, -конгломераты, -прочие объекты. Это позволяет обрабатывать мазки различной концентрации микробных объектов.
Возможности системы Созданная автоматизированная система освобождает медицинский персонал от микроскопии мазка с иммерсией, ручного приготовления мазка, культивирования микроорганизмов. Цифровой микроскоп, дополненный специализированным программным обеспечением, позволяет успешно решать целый ряд задач лабораторной диагностики: - микроскопия мазка крови, включая специализированный анализ лейкоцитов, эритроцитов, тромбоцитов; - микроскопия микробиологического мазка, приготовленного из биотопа человека, и определение количества и состава микробных клеток в нем; - микроскопические исследования препаратов различных типов, в том числе цитологические и гистологические в полуавтоматическом режиме. Возможность получения количественной информации о препарате, в том числе и диагностической.
Перспективы развития n n n Существенным моментом при использовании цифровых анализаторов является разработка и использование стандартизированных методик и средств приготовления проб. Цифровые анализаторы не являются альтернативой проточным системам, т. к. с одной стороны существенно уступают им по времени анализа, с другой – позволяют получить существенно больше диагностической информации об исследуемых объектах. Интеллектуальная автоматизированная микроскопия является мощным и бурно развивающимся инструментом в лабораторной диагностике.
Скачать презентацию Специализированная информационная система для лабораторной диагностики в системе
31cca84f72cf9816a31c5954cc1bfbf3.ppt