Биотехническая система для автоматического определения формулы белой крови

• Автор: Штадельманн, Жоэль Валентин
• Шифр специальности: 05.11.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 96 с. : ил.

Содержание

Введение

Глава 1. Клиническая актуальность определения формулы белой крови

1.1. Применение определения формулы крови в клинике

1.2. Описание форменных элементов крови

1.2.1. Тромбоциты

1.2.2. Эритроциты

1.2.3. Лейкоциты

1.2.3.1. Лимфоциты

1.2.3.2. Моноциты
1.2.3.3. Нейтрофилы
1.2.3.4. Эозинофилы
1.2.3.5. Базофилы
1.2.4. Модель кроветворения
1.3. Формула белой крови и ее применения
1.4. Методы определения формулы белой крови
1.4.1. Электродинамические и лазерные методы проточной
цитометрии
1.4.2. Визуальный метод анализа
1.4.2.1. Статистическая достоверность визуального анализа
1.5. Сравнение методов определения формулы белой крови
1.6. Выводы к первой главе
Глава 2. Процесс автоматического определения формулы белой крови
2.2. Анализ качества
2.2.1. Зона наложения слоев
2.2.2. Зона монослоя
2.2.3 Зона скопления клеток
2.3. Обнаружение лейкоцитов
2.4. Сегментация лейкоцитов

2.5. Характеристик лейкоцитов
2.6. Классификация лейкоцитов
2.6. Схема БТС для автоматического определения формулы белой крови
2.7. Выводы ко второй главе
Глава 3. Разработка БТС для автоматического определения формулы белой
крови
3.1. Обнаружение лейкоцитов по изображениям мазков крови
3.1.1. Алгоритм обнаружения лейкоцитов
3.1.2. Разработка программного модуля обнаружения лейкоцитов
3.1.2.1. База данных для исследования алгоритмов обнаружения
3.1.2.2. Обучение классификатора
3.1.2.3. Обнаружение лейкоцитов на изображении мазка крови
3.1.2.4. Обработка результатов
3.1.2.5. Результаты тестирования программного модуля обнаружения лейкоцитов
3.2. Сегментация лейкоцитов
3.2.1. Обоснование возможности сегментации лейкоцитов
3.2.2. Сегментация ядер лейкоцитов
3.2.3. Сегментация цитоплазмы лейкоцитов
3.3. Анализ характеристик клеток крови
3.3.1.1. Совокупность характеристик
3.3.1.2. Текстурные характеристики лейкоцитов
3.3.1.3. Оконтуривание ядра лейкоцитов
3.3.1.4. Другие характеристики лейкоцитов
3.4. Классификация лейкоцитов
3.4.1. Обоснование возможности классификации лейкоцитов

3.4.2. Алгоритм «АбаВооэЪ)
3.5. Выводы к третьей главе
Глава 4. Экспериментальное исследование БТС для автоматического
определения формулы белой крови
4.1. Метод испытания разработанного классификатора
4.2. Результаты частичной классификации на основе статистических распределений
4.3. Анализ влияния различных факторов на эффективность классификации
4.3.1. Применение новых характеристик
4.3.2. Формирование характеристик для классификации лейкоцитов
4.3.3. Применение алгоритма «АбаВооБЪ) для классификации лейкоцитов
4.4. Результаты классификации
4.5. Выводы к четвертой главе
Основные результаты и выводы
Литература
Приложения:
1. Выделение окон в монослое мазка крови для обучения подсистемы
обнаружения лейкоцитов

Положение стола, в котором сумма гауссовых производных - максимальна, позволяет снимать наиболее фокусированное изображение.
Качество сегментации определяется контуром лейкоцита. Наличие соседних клеток, находящихся в контакте с анализируемым лейкоцитом, является причиной артефактов сегментации. Отсутствие стабильных характеристик, соответствующих цитоплазмам всех типов лейкоцитов мешает их отделение от цитоплазм окружающих эритроцитов (рис.2.3). Поэтому для отделения лейкоцита от окружающих объектов предложены алгоритмы выделения границ по Собелу и Кэнни [66, 77].
Плотность окружающих объектов так же, как особенности морфологии, определяются площадью изображения [10, 14]. Было доказано, что структура мазка крови состоит из пяти зон, расположенных последовательно от одного края мазка до другого, отличающихся толщиной слоя клеток (табл.7).
Таблица 7.
Зоны мазка
Номер зоны Особенности структуры зон Примечание
1,2 Наложение слоев Не позволяет осуществлять сегментацию
3 Монослой
4,5 Скопление клеток Не сохраняет морфологию
Для автоматической обработки необходим монослой мазка. Для выбора области съемки применяются критерии, основанные на значениях нормированной рассеянной энергии излучения и эффективной площади корреляции участков мазка крови [10].