Статистический анализ гистологических срезов миокарда

Гудкова А.Я., Мироненко Е., Пыко С.А., Ульяницкий Ю.Д.,

1. Введение и обоснование актуальности темы. Описание объекта исследований.

Участие специалистов в области технических наук в решении медицинских диагностических задач направлено на разработку методики, алгоритмов и аппаратуры для наиболее достоверного оценивания тех процессов, которые протекают в организме человека, извлечения максимального объема информации о его состоянии и выявления тех показателей, которые оказываются наиболее чувствительными к изменениям состояния организма человека.

2. Краткое описание программного обеспечения.

Для количественной оценки исследуемых параметров использовался пакет ВидеоТест–Мастер – это программное обеспечение Анализатора Изображений или Системы Анализа Изображений ВидеоТест [ВидеоТест-Морфо. Руководство пользователя программы, СПб.: изд-во «Иста-ВидеоТесТ», 1997]. Программа ВидеоТест-Мастер позволяет выделить из изображения отдельные элементы по яркости или цвету (эта операция называется бинаризацией). Бинарное изображение состоит только из двух цветов – цвета объектов и цвета фона и служит для идентификации объектов на изображении при автоматических измерениях. При автоматическом сканировании будут измеряться все имеющиеся на бинарном изображении объекты или, если на изображении установлена прямоугольная рамка, объекты внутри рамки. Основной задачей при подготовке бинарного изображения к измерениям является преобразование его таким образом, чтобы на нем остались только интересующие элементы без искажения их формы и размеров по сравнению с исходным полутоновым (цветным) изображением.

В программе возможно использование двух режимов измерений: ручного и автоматического. Ручные измерения производятся на полутоновом (цветном) или бинарном изображении, а автоматические доступны только на бинарном изображении. При работе в режиме ручных измерений необходимо осуществить вручную выделение графических объектов, представляющих интерес для исследователя. В данном режиме удобно осуществлять измерение их линейных и угловых размеров. В автоматическом режиме без участия пользователя осуществляется выделение всех присутствующих в изображении объектов, оценивание их формы, геометрических и оптических характеристик с помощью ряда предусмотренных разработчиками программной среды параметров.

Для точного измерения параметров объектов изображений в реальных единицах измерений следует провести калибровку, в процессе которой определяется размер точки изображения – пиксела при рабочем увеличении системы в используемых единицах измерения. При проводимых измерениях размер тоски изображения по горизонтали и вертикали был одинаковым и составлял 0.412 мкм/пиксел.

3. Анализ линейных структур

По структуре среза можно судить о наличии или отсутствии патологии. Описательный метод дает возможность увидеть патологию, определить вид патологии, но не показывает степень отклонения от нормы. Требуются количественные показатели, а значит, и количественные методы анализа. Объектами проведенных исследований являлись линейные структуры и замкнутые контуры.

О линейности структуры позволяет судить характер расположения кардиомиоцитов (КМЦ), представляющих собой вытянутые компоненты мышечной ткани, которые в норме имеют почти одинаковую ориентацию. Количественно оценить линейность КМЦ можно с помощью предлагаемого коэффициента криволинейности, равного отношению длины КМЦ L к длине хорды l (прямой линии, соединяющей начало и конец КМЦ): k=L/l.

Чем ближе исследуемый показатель к единице, тем меньше степень отклонения от нормы. На рис.2 приведен участок среза миокарда, для которого среднее значение коэффициента криволинейности по всему срезу составляет k = 1,007. Для данных, представленных на рис.3, где наблюдается диффузно-фокальный вариант патологической гипертрофии миокарда МЖП, средний коэффициент k = 1,232. Существенное отличие количественных оценок k подтверждает различие в структуре анализируемых срезов. Предварительные исследование позволяет надеяться на диагностическую значимость предложенного показателя.