Спосіб кількісної оцінки відносної щільності забарвлення на цифрових зображеннях біологічних об’єктів

Реферат: Спосіб кількісної оцінки відносної щільності забарвлення на цифрових зображеннях біологічних об'єктів включає відбір проби біологічного матеріалу, підготовку гістологічних зрізів, підрахунок кількості пікселів за допомогою графічного програмного забезпечення. Додатково оцінюють інтенсивність забарвлення декількох об'єктів у градуйованій колориметричній системі RGB, визначають сумарне покриття об'єкта А та фону В і розраховують відносну щільність забарвлення С на основі тотожності: С=А-В/А×100, %. UA 118994 U (12) UA 118994 U UA 118994 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 Корисна модель належить до аналізу зображень шляхом обробки даних з використанням двох або більше зображень та може бути використаною в медицини, біо-, гісто-, цито-, ембріо-, а також в мікробіології, нормальній, патологічній анатомії та судовій медицині. Експериментальна та клінічна морфологія виявляє за необхідне кількісне визначення речовин на місці їх утворення в ході якісної реакції. Сьогодні кількісна гістохімія розвивається у напрямках виявлення ступеня реакції хімічної взаємодії на гістологічному зрізі або на макроскопічному препараті [1]. Коефіцієнт забарвленості морфологічного об'єкта, що зазвичай відповідає ступеню хімічної взаємодії, свідчить про наявність або відсутність певних компонентів, стадійність розвитку, активність процесів, визначає морфологічну приналежність до певної популяційної одиниці. У випадку якісної хімічної реакції порівняльний аналіз між клітинами проводиться більш детально. Відносна щільність забарвлення морфологічних об'єктів на цифрових зображеннях перш за все створена саме у межах цього порівняльного кількісного аналізу в випадку якісного визначення маркера. Серед сучасних методів досліджень під час кількісного визначення хімічної реакції використовується ряд спеціального лабораторного приладдя: одно- та двопроменеві мікроспектрофотоміри, динситометри, відеовимірюючі комплекси. В основі розроблених методик лежить принцип оцінки оптичної щільності, що отримується в результаті проходження променя світла через об'єкт дослідження. Аналіз даних відбувається на засаді єдиного закону Ламберта-Бера: шари гомогенного поглинаючого середовища однакової товщини поглинають рівну кількість світла [2, 3]. Отже, відносність забарвлення морфологічних об'єктів, згідно цього закону, має бути об'єктивною та кількісно підтвердженою. Виходячи з цього, за умов визначення концентрації барвника, з'являється можливість визначення концентрації речовини, що зв'язалась з даним барвником. Протягом морфологічного дослідження часто на заваді стають проблеми об'єктивного порівняння інтенсивності забарвлення окремих частин препарату; наявності специфічних гранул, певного осаду, явищ апоптозу, декальцинації та ін., що мають забарвлення іншої інтенсивності. Спосіб кількісної оцінки інтенсивності забарвлення надає переваги у детальності аналізу в таких випадках. Наразі, задля цього аналізу використовують стандартні комп'ю-терні програми: Adobe Photoshop, Mathcad та ін. [4, 5]. З допомогою програмного забезпечення можливе використання "піксельного" методу для обробки цифрових зображень. Необхідно розуміти, що робота в спеціалізованому програмному забезпеченні завжди несе ряд складностей, пов'язаних з його придбанням, освоєнням та системою конвертації у стандартну систему вимірювань. Також робота з цифровим зображенням має певні недоліки на кшталт регуляції інтенсивності освітлення та виставлення балансу білого. Найближчим аналогом запропонованої корисної моделі є спосіб кількісної оцінки інтенсивності забарвлення на цифрових зображеннях біологічних об'єктів із застосуванням стандартних математичних програм, що включає відбір проби біологічного матеріалу, підготовку гістологічних зрізів, підрахунок кількості пікселів за допомогою графічного програмного забезпечення, у відповідності з котрим, підрахунок пік селів здійснюють в автоматичному програмному режимі, з інвертацією зображення, систематизацією параметрів у програмному забезпеченні "Mathcad" і подальшим математичним розрахунком параметрів за рядом формул [5]. Недоліки прототипу полягають у довготривалості процесу, складності визначального алгоритму, його аналізу, недостатній інформативності, залученні зайвої програми, що вимагає додаткових перенесення даних, змін формату, інвертації та кодування зображення, ускладнює візуальну конкретизацію досліджуваної області та здійснення математичних розрахунків. В основу запропонованої корисної моделі поставлена задача вдосконалення способу кількісної оцінки інтенсивності забарвлення на цифрових зображеннях біологічних об'єктів, здійснення якого спростить процес, покращить інформативність та аналіз результатів гістохімічної реакції шляхом опрацювання цифрових зображень гістологічних зрізів. Поставлена задача вирішується тим, що спосіб кількісної оцінки відносної щільності забарвлення на цифрових зображеннях біологічних об'єктів включає відбір проби біологічного матеріалу, підготовку гістологічних зрізів, підрахунок кількості пікселів за допомогою графічного програмного забезпечення, в якому відповідно корисної моделі, додатково оцінюють інтенсивність забарвлення декількох об'єктів у градуйованій колориметричній системі RGB, визначають сумарне покриття об'єкта А та фону В і розраховують відносну щільність забарвлення С на основі тотожності: С = А-В/А×100, %. Причинно-наслідковий зв'язок сукупності істотних ознак корисної моделі з вищезазначеним технічним результатом полягає в наступному. 1 UA 118994 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Особливість використання способу характеризується аналізом цифрового зображення реакції, відтворюваній внаслідок гістохімічних, цитохімічних, імуногістохімічних, гістологічних та патогістологічних реакцій. Оцінка інтенсивності забарвлення декількох об'єктів у градуйованій калориметричній системі RGB покращує порівняльний морфометричний аналіз даних об'єктів; значно економить час, скорочуючи математичні обчислення; попередню обробку даних; надає можливості використання об'єктивного інтенсивного показника у подальших розрахунках. Визначення сумарного покриття об'єкта А кількісно використовується з метою оцінки ступеню забарвлення саме у межах конкретної ділянки. Значення сумарного покриття фону В дозволяє надає можливість отримання більш точного результату та береться за відліковий орієнтир, як незабарвлена ділянка. Відносна щільність забарвлення С характеризує інтенсивність гістохімічних реакцій та надає кількісної характеристики якісним реакціям. Суть способу ілюструється зображеннями, де наведено забарвлені гістологічні зрізи ембріонального серця (фіг. 1-3). Для відтворення алгоритму запропонованого способу залучають програмне забезпечення Adobe Photoshop CS6. Спосіб кількісної оцінки інтенсивності забарвлення на цифрових зображеннях біологічних об'єктів включає відбір проби біологічного матеріалу, підготовку гістологічних зрізів, підрахунок кількості пікселів за допомогою графічного програмного забезпечення. Для покращення інформативності та аналізу результатів гістохімічної реакції, оцінюють інтенсивність забарвлення декількох об'єктів у градуйованій калориметричній системі RGB, визначають сумарне покриття об'єкта А та фону В і розраховують відносну щільність забарвлення С на основі тотожності: С = А-В/А×100, %. Приклад. Для кількісної оцінки інтенсивності забарвлення на цифрових зображеннях біологічних об'єктів відбирали проби біологічного матеріалу, підготовлювали гістологічні зрізи, які попередньо забарвлювали для посилення реакцій на певні барвники. Два знімки імпортували в програмне забезпечення Adobe Photoshop CS6, які піддавали автоматичному контрастуванню для посилення яскравості контурів зображень. Обирали програмний режим для роботи з відцифрованим повнокольоровим зображенням зрізу препарату у колориметричній стандартній системі RGB (8 біт/піксель). Підраховували кількість пікселів, використовуючи інформаційну панель в поточному режимі RGB, спостерігаючи за морфометричною інформацією, кольорами CMYK, піксельною шкалою координат та розміром зображення. Поточний режим RGB змінювався на сумарне покриття об'єкта А та фону В. В панелі інструментів обирали інструмент "піпетка", а саме "кольоровий еталон". За його допомогою на зображенні наносили мітки обчислюваних об'єктів. Система обчислення калібрована шляхом визначення сумарного покриття фону. За прикладом на білому фоні зрізу конусно-стовбурового відділу ембріонального серця миші встановлювали 3 мітки у довільному порядку (Фіг. 1). У інформаційній панелі відтворювалися 3 значення сумарного покриття (%), значення усереднювалося до одного, де становило відношення суми трьох чисел до їхньої кількості. Наступний крок націлювали на встановлення міток у порівняльні зони. В нашому випадку мітки наносили на специфічно забарвлені гранули клітин структурних компонентів стовбура (мітка 1) та хромоген еритроцитів (мітки 2, 3, 4) (Фіг. 2). Відносну щільність забарвлення розраховували за умов тотожності: С = А-В/А×100, %. Вкорочений алгоритм обмежувався роботою в одному інформаційному вікні та використовувався у випадку декількох порівняльних груп. При цьому калібрування фону здійснювали водночас з визначенням сумарного покриття об'єктів. Потрійне значення сумарного покриття фону відбивалося автоматично у поточному режимі RGB. Для оцінки інтенсивності забарвлення морфологічних об'єктів на фон й досліджувані об'єкти ставили 4 мітки (Фіг. 3), а отриману інформацію копіювали на інформаційний носій. Запропонований спосіб визначення кількісної оцінки інтенсивності забарвлення на цифрових зображеннях біологічних об'єктів свідчить про інтенсивність забарвлення та ступінь хімічної реакції, з можливістю оперативного порівняння вихідних даних і доповнення характеристик морфологічних, патоморфологічних, біологічних і мікробіологічних об'єктів. Оцінюючи інтенсивність якісної хімічної реакції, наприклад, імуногістохімічної, за певними маркерами, можливо формулювання критеріїв активності їхньої взаємодії, що полегшувало та прискорювало б встановлення клінічного діагнозу. 2 UA 118994 U 5 10 15 20 Запропонована корисна модель дуже легка і гнучка у використанні. Вона може значно зекономити час при наданні об'єктивної порівняльної оцінки інтенсивності забарвлення декількох морфологічних об'єктів одночасно. Визначення даного інтенсивного показника може слугувати доповненням до стадійної характеристики будь-якого морфологічного нормо- або патогенезу чи біологічного процесу. Більш того, на сьогодні, до 8 % чоловічого населення страждає на вроджену форму дальтонізму. Сприйняття кольорів також погіршується з віком; може бути побічною реакцією на прийом деяких медичних препаратів; а також у разі травми ока з пошкодженням зони сітківки та зорового нерву. Таким чином запропонований спосіб в даних випадках є необхідним для об'єктивізації надання морфологічної оцінки. Джерела інформації: 1. Журавлева Т.Б., Прочуханов Р.А. Введение в количественную гистохимию ферментов. Μ.: Мир, 2002. - 234 с. 2. Крешков А.П. Основы аналитической химии. М.: Книга по требованию, 1970. - 463 с. 3. Спосіб виготовлення градуйованих стандартів: Пат. 2363949 Росії, МПК G01N 33/48 /Сілантьєва Т.О., Горбач О.М. (Росія); Федеральний державний заклад "Російський науковий центр "Відновлююча травматологія та ортопедія" ім. академіка Г.А. Ілізарова Федерального агентства з високотехнологічної медичної допомоги" (Росія). - № 2007147271/15; заявл. 18.12.07, опубл. 10.08.09. 4. Ирьянов Ю.М., Силантьева Т.А., Горбач Е.В. Обработка и анализ изображений в гистологических исследованиях применением стандартных компьютерных програм. Морфологические ведомости. - 2004. - № 2. - С. 11-13. 5. Старцева М.С., Черток В.М. Количественная оценка интенсивности окрашивания на цифровых изображениях биологических объектов с применением стандартных математических програм //Тихоокеанский медицинский журнал. - 2012. - № 1. - С. 121-123. 25 ФОРМУЛА КОРИСНОЇ МОДЕЛІ 30 Спосіб кількісної оцінки відносної щільності забарвлення на цифрових зображеннях біологічних об'єктів, що включає відбір проби біологічного матеріалу, підготовку гістологічних зрізів, підрахунок кількості пікселів за допомогою графічного програмного забезпечення, який відрізняється тим, що додатково оцінюють інтенсивність забарвлення декількох об'єктів у градуйованій колориметричній системі RGB, визначають сумарне покриття об'єкта А та фону В і розраховують відносну щільність забарвлення С на основі тотожності: С=А-В/А×100, %. 3 UA 118994 U Комп’ютерна верстка А. Крижанівський Міністерство економічного розвитку і торгівлі України, вул. М. Грушевського, 12/2, м. Київ, 01008, Україна ДП “Український інститут інтелектуальної власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 4