МЕТОД РАСПОЗНАВАНИЯ ЛЕЙКОЦИТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ ПРЕПАРАТОВ КОСТНОГО МОЗГА В УСЛОВИЯХ МНОЖЕСТВЕННОГО СОПРИКОСНОВЕНИЯ КЛЕТОК
Ключевые слова:
метод K-средних, алгоритм преобразования расстояния, алгоритм водораздела, распознавание образов, обработка изображений, диагностика острого лейкоза, классификация лейкоцитовАннотация
В работе рассматривается проблема классификации лейкоцитов на изображениях мазков костного мозга для автоматизированной диагностики заболеваний системы кроветворения в условиях большого скопления соприкасающихся клеток. Предложен метод решения задачи классификации соприкасающихся лейкоцитов на изображениях мазков костного мозга. Метод основан на классификации лейкоцитов методом K-средних после выполнения алгоритма водораздела с алгоритмом преобразования расстояний. Разработано программное обеспечение, включенное в аппаратно-программный комплекс компьютерной микроскопии Атлант. Проведен эксперимент, целью которого является проверка применимости предложенного метода для распознавания лейкоцитов в условиях их множественного соприкосновения. В результате эксперимента оценена точность распознавания лимфобластов, гранулоцитов, моноцитов, лимфоцитов. Предложенные решения могут быть использованы в системах поддержки принятия врачебных решений при диагностике острых лейкозов.
Библиографические ссылки
Тупицын, Н.Н. Иммунология клеток крови: Гематология / Н.Н. Тупицын, О.А. Рукавицына. – Москва : ГЭОТАР-Медиа, 2015. – C. 69–79. – Текст : непосредственный. / Tupitsyn, N.N. Immunology of blood cells: Hematology / N.N. Tupitsyn, O.A. Rukavitsyna. – Moscow : GEOTAR-Media, 2015. – P. 69–79. – Text : immediate.
Nikitaev, V.G. Application of texture analysis methods to computer microscopy in the visible range of electromagnetic radiation / V.G. Nikitaev, A.N. Pronichev, E.V. Polyakov. – Text : electronic // Bulletin of the Lebedev Physics Institute. – 2016. – Vol. 43, № 10. – P. 306–308. – URL : https://doi.org/10.3103/S1068335616100055 (accessed: 10.10.2021).
Nikitaev, V.G. Textural characteristics of bone marrow blast nucleus images with different variants of acute lymphoblastic leukemia / V.G. Nikitaev, A.N. Pronichev, E.V. Polyakov. – Text : electronic // Journal of Physics: Conference Series. – 2018. – Vol. 945, № 1. – P. 012008. – URL : https://doi.org/10.1088/1742-6596/945/1/012008 (accessed: 10.10.2021).
Nikitaev, V.G. Approach to building knowledge bases in information-measuring systems diagnostics of acute leukemias / V.G. Nikitaev, A.N. Pronichev, E.V. Polyakov. – Text : electronic // Journal of Physics: Conference Series. – 2018. – Vol. 945. – P. 012007. – URL : https://doi.org/10.1088/17426596/945/1/012007 (accessed: 10.10.2021).
Anilkumara, K.K. A survey on image segmentation of blood and bone marrow smear images with emphasis to automated detection of Leukemia / K.K. Anilkumara, V.J. Manoja, T.M. Sagib. – Text : electronic // Biocybernetics and Biomedical Engineering. – 2020. – Vol. 40, № 4. – P. 1406–1420. – URL : https://doi.org/10.1016/j.bbe.2020.08.010 (accessed: 10.10.2021).
Hong, L. Bone marrow cells detection: a technique for the microscopic image analysis / L. Hong, C. Haichao, S. Enmin. – Text : electronic // Journal of Medical Systems. – 2019. – Vol. 43. Р. 1185. – URL : https://doi.org/10.1007/s10916-019-1185-9 (accessed: 10.10.2021).
Hegde, RB. Development of a robust algorithm for detection of nuclei and classification of white blood cells in peripheral blood smear images. / RB. Hegde. – Text : electronic // J Med Syst. – 2018. – № 42. – P. 110. – URL : https://doi.org/10.1007/s10916-018-0962-1 (accessed: 10.10.2021).
Alan, R.A. Recent computational methods for white blood cell nuclei segmentation: a comparative study / R.A. Alan, H.S.V. Luis, M.S.V. Rodrigo. – Text : electronic // Comput Methods Programs Biomed – 2019. – Vol 173. – P. 1-14. – URL : 10.1016/j.cmpb.2019.03.001 (accessed: 10.10.2021).
Miao, H. Simultaneous segmentation of leukocyte and erythrocyte in microscopic images using a marker-controlled watershed algorithm. / H. Miao, C. Xiao. – Text : electronic // Comput Math Methods Med. – 2018. – Vol. 2018. – P. 7235795. – URL : https://doi.org/10.1155/2018/7235795 (accessed: 10.10.2021).
Salim, A. A color and shape based algorithm for segmentation of white blood cells in peripheral blood and bone marrow images / A. Salim, O. Emel, G. Cigdem. – Text : electronic // Cytometry Part A. – 2014. – Vol. 85. – P. 480–490 – URL : https://doi.org/10.1002/cyto.a.22457 (accessed: 10.10.2021).
Wang, Y. Leukocyte nucleus segmentation method based on enhancing the saliency of saturation component / Y. Wang, Y. Cao. – Text : immediate // Journal of Algorithms & Computational Technology. – 2019. – № 13. – P. 1–10.
Cao, H. A novel algorithm for segmentation of leukocytes in peripheral blood / H. Cao, H. Liu, E. Song. – Text : immediate // Biomedical Signal Processing and Control. – 2018. – № 45. – P. 10–21.
Baby, D. Feature Extraction Techniques for Leukocyte Classification - A Review / D. Baby, S.J. Devaraj. – Text : electronic // International Journal of Engineering & Technology. – 2018. – № 7. – P. 155–158. – URL : https://doi.org/10.14419/ijet.v7i2.24.12021 (accessed: 10.10.2021).
Liu, Y. Segmentation of white blood cells image using adaptive location and iteration. / Y. Liu, F. Cao, J. Zhao. – Text : immediate // IEEE J Biomed Health Informatics. – 2017. – № 21. – P. 1644–1655.
Loey, M. Deep Transfer Learning in Diagnosing Leukemia in Blood Cells / M. Loey, M. Naman, H. Zayed. – Text : electronic // Computers. – 2020. – № 9 (29). – P. 1–10. – URL : https://doi.org/10.3390/computers9020029 (accessed: 10.10.2021).
Xufeng, Y. Classification of white blood cells using weighted optimized deformable convolutional neural networks / Y. Xufeng, S. Kai, B. Xixi. – Text : electronic // Artificial cells, nanomedicine, and diotechnology. – 2021. – Vol. 49, № 1. – P. 147–155. – URL : https://doi.org/10.1080/21691401.2021.1879823 (accessed: 10.10.2021)
