Спосіб автоматизованого визначення абсолютних морфометричних параметрів секреторних гранул клітин ацинусів піднижньощелепної залози

Реферат: UA 95979 U UA 95979 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 Корисна модель належить до медицини, а саме до патологічної фізіології, і може бути використана для визначення різних абсолютних морфометричних параметрів секреторних гранул клітин ацинусів піднижньощелепної залози в автоматичному режимі з метою виявлення ступеня морфофункціональних змін цих клітин на етапах розвитку різноманітних патологічних процесів, які моделюються на тваринах. Визначення числових показників секреторних гранул є вкрай важливим для об'єктивного аналізу секреторної активності клітин органів як у нормі, так і при моделюванні різних хвороб, що в останні роки широко використовується експериментальною медициною. Тільки такий доказовий підхід дасть можливість відкинути будь-які сумніви щодо отриманих експериментальних даних і сприятиме екстраполяції кількісних висновків дослідницьких робіт у клінічну медицину. Для оцінки секреторної здатності клітин обмежуються в основному описовим способом характеристики секреторних гранул [3, 7]. Метод, який використовує планіметричну сітку дає можливість визначити тільки стереометричні відношення гранул [1, 2, 4]. Недоліком цих способів є неможливість отримання абсолютних морфометричних параметрів секреторних гранул. В основу корисної моделі поставлено задачу створення способу автоматизованого визначення кількості та інших абсолютних морфометричних параметрів секреторних гранул клітин ацинусів піднижньощелепної залози. Поставлена задача корисної моделі вирішується тим, що, згідно з корисною моделлю, створюється алгоритм, який розроблений і виконується за допомогою програми ImageJ [5, 6]. За допомогою цього алгоритму здійснюється обробка секреторних гранул клітин ацинусів піднижньощелепної залози на електронограмах, отриманих за допомогою електронного мікроскопа ПЕМ-125К та оцифрованих сканером Epson Perfection V550 Photo з розширенням 1200 dpi. Суттєвими відмінностями запропонованої корисної моделі є те, що попередньо розробляють алгоритм в програмі ImageJ, яким в автоматичному режимі на електронограмах клітин ацинусів піднижньощелепної залози, отриманих за допомогою електронного мікроскопа ПЕМ-125К та оцифрованих сканером Epson Perfection V550 Photo з розширенням 1200 dpi, обчислюють площу, коефіцієнти форми та елонгації, максимальний та мінімальний діаметри, середнє значення сірого секреторних гранул клітин ацинусів під нижньощелепної залози і встановлюють морфологічні критерії секреторної активності клітин ацинусів піднижньощелепної залози в нормі та при різних патологічних станах. Дані дослідження проведені на кафедрі анатомії людини, оперативної хірургії та топографічної анатомії ДВНЗ "Івано-Франківський національний медичний університет" на електронограмах під нижньощелепної слинної залози отриманих за допомогою електронного мікроскопа ПЕМ-125К при прискорюючій напрузі 75 кВ з наступним фотографуванням при збільшенні від 4800 до 20000 разів. Отримані електронограми сканували сканером Epson Perfection V550 Photo з розширенням 1200 dpi. Отримані оцифровані електронограми обробляли в програмі ImageJ за допомогою створеного нами алгоритму, який включає виконання наступних кроків: 1. Калібруємо оцифровану електронограму, відповідно до збільшення. 2. Створюємо копію зображення (Image => Duplicate). Надалі працюємо виключно з копією зображення. 3. Додаємо Гаусове розмиття (Process => Filters => Gaussian Blur), зазвичай достатнім є розмиття в 2 пікселі. 4. Виділяємо за допомогою будь-якого зручного інструмента клітину, секреторні гранули якої будуть аналізуватись. Рекомендуємо виділяти за допомогою "Polygon selection" з подальшим застосуванням команди Edit => Selection => Fit Spline (лінія виділення стане плавною). 4. Додаємо виділення в region of interest manager (ROI Manager). Видаляємо ту частину зображення, яка знаходиться за межами виділення Edit => Clear Outside (Фіг. 1) 5. Контрастуємо зображення (Process => Enhance Contrast: Saturated Pixels-0 %, NormalizeYes, Equalize histogram-Yes). 6. За допомогою Threshold (Image => Adjust => Threshold) покриваємо маскою секреторні гранули (Фіг. 2). Результат цієї дії відображений на Фіг. 3. 7. З Фіг. 3 видно, що наявна значна кількість дрібних структур, які не є секреторними гранулами. Усуваємо їх за допомогою Process => Noise => Remove Outliers (Фіг. 4). 8. Для покращення якості зображення застосуємо один із бінарних морфологічних операторів, виконавши Process => Binary => Binary Options (Фіг. 5). 1 UA 95979 U 5 10 15 20 25 30 35 40 9. Заповнюємо порожнини білого кольору, що знаходяться в межах гранул, командою Process => Binary => Fill Holes (Фіг. 6). 10. На Фіг. 7 представлена ліва нижня частина попереднього рисунку при великому збільшенні - видно, що частина гранулзливається. Розділити їх можна за допомогою Process => Binary => Watershed (Фіг. 8). 11. У налаштуваннях вимірювання (Analyze => Set Measurements) перенаправляємо вимірювання на оригінал зображення (Redirect to) і вибираємо показники для аналізу (Фіг. 9). 12. За допомогою Threshold накладаємо маску (Фіг. 10). 13. Здійснюємо вимірювання секреторних гранул за допомогою Analyze Particles (Analyze → Analyze Particles). 14. Активуємо вікно програми з оригіналом зображення; в ROI Manager активуємо опцію Show All, що дозволяє на оригіналі зображення побачити, які саме структури були виміряні (Фіг. 11). Таким чином, корисна модель дозволяє в автоматичному режимі на основі створеного алгоритму в програмі ImageJ визначити реальні числові дані секреторних гранул клітин ацинусів піднижньощелепної слинної залози на електронограмах, що дозволяє, по-перше, визначити межі секреторних гранул, по-друге, отримати числові значення їх морфометричних параметрів, по-третє, дозволяє за короткий час провести аналіз значної кількості гранул (аналіз секреторних гранул однієї клітини займає всього 5-8 хвилин), по-четверте, значно знижує нервове напруження експериментатора і мінімізує можливість помилки, по-п'яте, результати, отримані цим способом, є набагато точнішими за результати інших способів. Джерела інформації: 1. Автандилов Г.Г. Медицинская морфометрия. Руководство / Г.Г. Автандилов. - М: Медицина, 1990. - 384 с. 2. Жураківська О.Я. Вікові особливості морфологічних змін гіпоталамо-нейрогіпофізарної системи на ранніх стадіях розвитку експериментального цукрового діабету / О.Я. Жураківська // Вісник проблем біології та медицини. - 2012. - № 3. - С. 164-170. 3. Єрошенко Г.А. Структурна організація піднижньощелепної залози щурів після введення адреналіну і ацетилхоліну / Г.А. Єрошенко, Ю.П. Костиленко, В.І. Шепітько, О.Д. Лисаченко // Вісник наукових досліджень. - 2008. - № 3. - С. 58-60. 4. Котик Т.Л. Методика визначення стереометричних відношень компонентів біологічних об'єктів за допомогою програми ImageJ (NIH, USA) / Т.Л. Котик, Н.С. Токарук, Ю.I. Попович, О.М. Юрах // Свідоцтво про раціоналізаторську пропозицію № 5/2720 видану ДВНЗ "ІваноФранківський національний медичний університет" 11.03.2014. 5. Schneider С.A. NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis/ С.А. Schneider, W.S. Rasband, K.W. Eliceiri // Nature Methods. - 2012. - V. 9, № 7. - P. 671-675. 6. Sheffield J. B. ImageJ, A Useful Tool for Biological Image Processing and Analysis/J.B. Sheffield //Microsc Microanal. - 2007. - V. 13, Suppl 2. - P. 200-201. 7. Take G. A comparative study of the ultrastructure of submandibular, parotid and exocrine pancreas in diabetes and fasting/ G. Take, C. Ilgaz, D. Erdogan, С. Ozogul, С. Elmas // Saudi.Med. 2007. - V. 28, № 1. - P. 28-35. ФОРМУЛА КОРИСНОЇ МОДЕЛІ 45 50 55 Спосіб автоматизованого визначення абсолютних морфометричних параметрів секреторних гранул клітин ацинусів піднижньощелепної залози, який здійснюється на електронограмах даної залози, отриманих за допомогою електронного мікроскопа ПЕМ-125К та оцифрованих сканером Epson Perfection V550 Photo, який відрізняється тим, що попередньо розробляють алгоритм в програмі ImageJ, яким в автоматичному режимі на електронограмах клітин ацинусів піднижньощелепної залози, отриманих за допомогою електронного мікроскопа ПЕМ-125К та оцифрованих сканером Epson Perfection V550 Photo з розширенням 1200 dpi, обчислюють площу, коефіцієнти форми та елонгації, максимальний та мінімальний діаметри, середнє значення сірого секреторних гранул клітин ацинусів піднижньощелепної залози і встановлюють морфологічні критерії секреторної активності клітин ацинусів піднижньощелепної залози в нормі та при різних патологічних станах. 2 UA 95979 U 3 UA 95979 U 4 UA 95979 U 5 UA 95979 U 6 UA 95979 U 7 UA 95979 U Комп’ютерна верстка І. Мироненко Державна служба інтелектуальної власності України, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 8