Патенты автора Поляков Евгений Валерьевич (RU)
Изобретение относится к области медицины и может быть использовано для распознавания структуры ядер бластов крови и костного мозга с применением световой микроскопии в сочетании с компьютерной обработкой данных. Согласно изобретению получают цветное изображение мазков крови и/или костного мозга, используя компьютерный анализатор, выделяют на изображении лейкоциты и получают их бинарное изображение, на бинарном изображении лейкоцитов последовательным сканированием проводят процедуру заполнения пустот, измеряют пространственно-яркостное распределение пикселей изображения и определяют значение текстурных признаков, характеризующих структуру ядра, для представлений цветовых моделей лейкоцитов, на основе текстурных признаков формируют матрицу числовых текстурных признаков структуры ядра, в столбцах которой указаны значения текстурных признаков, а в строках приведены изображения лейкоцитов, используемые для распознавания структуры ядер бластов. Определение значений текстурных признаков, характеризующих структуру ядра лейкоцитов, осуществляют для четырех направлений смежности, при этом текстурный признак «локальная однородность» для красного компонента цветного изображения определяют с использованием расстояний смежности в одиннадцать пикселей, текстурный признак «момент инерции» для красного компонента цветного изображения определяют путем расчета для расстояния смежности в два пикселя, текстурный признак «момент инерции» для синего компонента цветного изображения определяют с использованием расстояний смежности в семь пикселей, текстурный признак «энтропия» для синего компонента цветного изображения определяют с использованием расстояний смежности в шесть пикселей и текстурный признак «энергия» для синего компонента цветного изображения определяют с использованием расстояний смежности в шесть пикселей. Изобретение обеспечивает повышение достоверности постановки диагноза за счет использования признаков, позволяющих обеспечить высокую информативность. 5 з.п. ф-лы, 5 ил.
Изобретение относится к медицине и может быть использовано для распознавания пигментных новообразований кожи для оценки степени их злокачественности. Для этого с поверхности кожи с помощью дерматоскопа получают цветное изображение пигментных пятен. На изображениях выделяют фрагменты структур, таких как линии, круги, комки, точки, сетчатость. Проводят анализ областей полученного изображения на основе сканирования строк, пороговых и бинарных операций. Осуществляют распознавание фрагментов структур путем сравнения с эталонами. На основе пространственно-яркостного распределения во фрагменте измеряют характеристики и формируют числовые векторы признаков. Проводят классификацию фрагментов структур и устанавливают количественные оценки степени злокачественности новообразования кожи. На основании такой оценки подбирают схемы лечения пациентов с меланомой кожи. Изобретение позволяет по сформированным числовым векторам признаков провести количественную оценку и установить степень злокачественности новообразования кожи с точностью 74% у пациентов с меланомой кожи. 3 з.п. ф-лы, 9 ил.
Изобретение относится к области медицины и может быть использовано для оценки систематической и случайной составляющих искажения сигнала датчика изображения. Раскрыт способ коррекции сигнала датчика изображения слабоконтрастных объектов в системах компьютерной микроскопии при онкологической диагностике, включающий получение цветного изображения медицинского препарата, расположенного на предметном столике микроскопа, посредством тринокуляра с цифровой камерой, после чего проводится получение серии данного изображения, с последующим усреднением в одно изображение, при этом число изображений в серии выбирается так, чтобы измеренная оценка стандартного отклонения яркости среднего значения пикселя составляло менее одной градации яркости, далее проводится получение N серий изображений без препарата для разных положений регулятора яркости микроскопа так, чтобы разность яркости изображения в соседних положениях регулятора яркости отличилась на значение, соответствующее примерно 1/N от максимально возможной яркости, а крайние позиции регулятора яркости соответствовали яркостям изображения, отличающимся от максимальной и соответственно минимальной яркости примерно на 1/(2N) от максимально возможной яркости изображения, с расчетом средней яркости по изображению для каждого из положений регуляторов яркости, после чего проводят корректировку искажений сигнала изображения. Изобретение обеспечивает повышение точности расчета характеристик при автоматизации процесса диагностики. 4 ил., 1 табл., 1 пр.
Изобретение относится к области медицины, а именно к медицинской диагностике, и может быть использовано для распознавания структуры ядер бластов крови и костного мозга с применением световой микроскопии в сочетании с компьютерной обработкой данных для диагностики В- и Т-линейных острых лимфобластных лейкозов. Получают компьютерным анализатором цветное изображения с мазков. Осуществляют выделение на изображении лейкоцитов и получают бинарное изображение, на котором последовательным сканированием изображения проводят процедуру заполнения пустот внутри границы клетки. Измеряют пространственно-яркостное распределение пикселей изображения. Определяют значение текстурных индексов, характеризующих структуру ядра, для представлений цветовых моделей лейкоцитов. На основе индексов формируют матрицу числовых текстурных индексов структуры ядра, где по столбцам располагают значения индексов, а по строкам изображения лейкоцитов, для распознавания структуры ядер бластов. Способ обеспечивает проведение дифференциальной диагностики В- и Т-линейных ОЛЛ за счет сочетания световой микроскопии с компьютерной обработкой данных. 6 з.п. ф-лы, 2 ил..
Изобретение относится к медицине и может быть использовано для автоматизированного анализа клеток крови посредством описания лейкоцитов на основе оптических особенностей структуры ядер. Для этого в компьютерном анализаторе изображений клеток определяют количественные характеристики клетки крови, значения которых получают расчетным путем на основании измерений, выполненных по микроскопическим изображениям внутренних структур ядра лейкоцита. При этом представляют изображения ядра клетки крови в виде совокупности светлых и темных объектов - структурных элементов, отражающих такие визуально наблюдаемые в микроскопическом изображении характерные объекты анализа, как «зерна» в изображении грубой структуры хроматина, «ячейки» в сетчатой структуре хроматина. Выделение светлых и темных структурных элементов в изображении ядра клетки крови выполняют путем сегментации, сочетающей бинаризацию с различными уровнями порогового ограничения с применением логических функций конъюнкции и дизъюнкции для объединения частей объектов. Причем для количественного описания выделенных структурных элементов, соответствующих оптическим характеристикам структуры ядра клетки крови, измеряют следующие морфологические характеристики объектов: площадь S, средний радиус Ra, среднеквадратический радиус Rms, максимальный Rmax и минимальный радиусы Rmin, момент инерции Mi, относительный момент инерции Kmi (отношение момента инерции объекта к моменту инерции равновеликого круга), относительный периметр Кр (отношение половины периметра к корню из площади, умноженной на π), средний диаметр Фере Da, максимальный Dmax, минимальный Dmin и среднеквадратический Dms диаметр Фере, Kd - отношение максимального диаметра Фере к минимальному диаметру Фере; для группы структурных элементов ядра клетки крови рассчитывают количественные характеристики клетки крови: Sda - сумма средних диаметров Фере, Sf - сумма коэффициентов формы, Srms - сумма среднеквадратических радиусов; Sdms - сумма среднеквадратических диаметров, Smir - сумма относительных моментов инерции объектов. Рассчитывают статистические оценки параметров распределения значений морфологических характеристик, по выборке выделенных на изображении ядра клетки структурных элементов. Изобретение позволяет выявить в автоматическом режиме наличие острого лейкоза посредством количественного описания структуры хроматина ядра лейкоцита. 3 ил.
