В статье рассмотрены схема работы и требования к программно-аппаратному комплексу для автоматизированной бактериоскопической диагностики туберкулеза. Перечислен основной функционал аппаратной части такой автоматизированной системы и требуемые возможности, обеспечивающиеся ее программной частью. Приведены этапы автоматизированного анализа цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена. Представлены собственные алгоритмы и математические модели, которые могут быть включены в такой программно-аппаратный комплекс.
Литература
1. Еремеева Н. И., Вахрушева Д. В. Эффективность выявления больных туберкулезом с бактериовыделением в клинико-диагностических лабораториях учреждений первичной медико-санитарной помощи Урала в 2010¬2012 гг. // Туберкулез и болезни легких. – 2015. – № 7. – С. 40–42.
2. Косых Н. Э., Смагин С. И., Гостюшкин В. В., Савин С. З., Литвинов К. А. Система автоматизированного компьютерного анализа медицинских изображений // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2011. – № 3. – С. 51–56.
3. Мезенцева Н. И., Евгущенко Г. В., Пузанов В. А., Попов С. А., Фрейман Г. Е. Оценка качества диагностики туберкулеза методами микроскопии в РФ за 2011–2014 гг. по результатам ФСВОК // Туберкулез и болезни легких. – 2015. – № 6. – С. 96–97.
4. Мордык А. В., Пузырева Л. В., Аксютина Л. П. Современные международные и национальные концепции борьбы с туберкулезом // Дальневосточный журнал инфекционной патологии. – 2013. – № 22. – С. 92–97.
5. Наркевич А. Н., Виноградов К. А., Корецкая Н. М. Параметризация объектов на цифровых микроскопических изображениях мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена // Сибирское медицинское обозрение. – 2017. – № 5. – С. 53–59.
6. Наркевич А. Н., Виноградов К. А., Корецкая Н. М., Соболева В. О. Сегментация микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, с использованием вейвлет-преобразования Mexican Hat // Acta Biomedica Scientifica. – 2017. – № 5. – С. 141–146.
7. Порев В. Н. Компьютерная графика. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002. – 432 с.
8. Приказ Минздрава РФ от 21.03.2003 № 109 «О совершенствовании противотуберкулезных мероприятий в Российской Федерации» // URL: http://www. consultant. ru.
9. Сойфер В. А. Компьютерная обработка изображений. Часть 2. Методы и алгоритмы // Соросовский образовательный журнал. – 1996. – № 3. – С. 110–121.
10. Филимонова Е. С., Тарасенко С. Л., Дыхно Ю. А., Хлебникова Ф. Б. Оценка эффективности цитологической диагностики злокачественных новообразований легких // Сибирское медицинское обозрение. – 2014. – № 3. – С. 65–69.
11. Чередниченко А. Г., Ревякина О. В., Петренко Т. И. Состояние лабораторной службы по диагностике туберкулеза в Сибирском и Дальневосточном федеральных округах // Туберкулез и болезни легких. – 2014. – № 5. – С. 16–20.
12. Agoston M. K. Computer graphics and geometric modeling: implementation and algorithms. – London: Springer, 2005. – 907 p.
13. Liu D., Wang S., Huang D., Deng G., Zeng F., Chen H. Medical image classification using spatial adjacent histogram based on adaptive local binary patterns // Computers in Biology and Medicine. – 2016. – Vol. 72. – P. 185–200.
14. Xu Z., Bagci U., Mansoor A., Kramer-Marek G., Luna B., Kubler A., Dey B., Foster B., Papadakis G. Z., Camp J. V., Jonsson C. B., Bishai W. R., Jain S., Udupa J. K., Mollura D. J. Computer-aided pulmonary image analysis in small animal models // Medical Physics. – 2015. – Vol. 42, № 7. – P. 3896–3910.
2. Косых Н. Э., Смагин С. И., Гостюшкин В. В., Савин С. З., Литвинов К. А. Система автоматизированного компьютерного анализа медицинских изображений // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2011. – № 3. – С. 51–56.
3. Мезенцева Н. И., Евгущенко Г. В., Пузанов В. А., Попов С. А., Фрейман Г. Е. Оценка качества диагностики туберкулеза методами микроскопии в РФ за 2011–2014 гг. по результатам ФСВОК // Туберкулез и болезни легких. – 2015. – № 6. – С. 96–97.
4. Мордык А. В., Пузырева Л. В., Аксютина Л. П. Современные международные и национальные концепции борьбы с туберкулезом // Дальневосточный журнал инфекционной патологии. – 2013. – № 22. – С. 92–97.
5. Наркевич А. Н., Виноградов К. А., Корецкая Н. М. Параметризация объектов на цифровых микроскопических изображениях мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена // Сибирское медицинское обозрение. – 2017. – № 5. – С. 53–59.
6. Наркевич А. Н., Виноградов К. А., Корецкая Н. М., Соболева В. О. Сегментация микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, с использованием вейвлет-преобразования Mexican Hat // Acta Biomedica Scientifica. – 2017. – № 5. – С. 141–146.
7. Порев В. Н. Компьютерная графика. – СПб.: БХВ-Петербург, 2002. – 432 с.
8. Приказ Минздрава РФ от 21.03.2003 № 109 «О совершенствовании противотуберкулезных мероприятий в Российской Федерации» // URL: http://www. consultant. ru.
9. Сойфер В. А. Компьютерная обработка изображений. Часть 2. Методы и алгоритмы // Соросовский образовательный журнал. – 1996. – № 3. – С. 110–121.
10. Филимонова Е. С., Тарасенко С. Л., Дыхно Ю. А., Хлебникова Ф. Б. Оценка эффективности цитологической диагностики злокачественных новообразований легких // Сибирское медицинское обозрение. – 2014. – № 3. – С. 65–69.
11. Чередниченко А. Г., Ревякина О. В., Петренко Т. И. Состояние лабораторной службы по диагностике туберкулеза в Сибирском и Дальневосточном федеральных округах // Туберкулез и болезни легких. – 2014. – № 5. – С. 16–20.
12. Agoston M. K. Computer graphics and geometric modeling: implementation and algorithms. – London: Springer, 2005. – 907 p.
13. Liu D., Wang S., Huang D., Deng G., Zeng F., Chen H. Medical image classification using spatial adjacent histogram based on adaptive local binary patterns // Computers in Biology and Medicine. – 2016. – Vol. 72. – P. 185–200.
14. Xu Z., Bagci U., Mansoor A., Kramer-Marek G., Luna B., Kubler A., Dey B., Foster B., Papadakis G. Z., Camp J. V., Jonsson C. B., Bishai W. R., Jain S., Udupa J. K., Mollura D. J. Computer-aided pulmonary image analysis in small animal models // Medical Physics. – 2015. – Vol. 42, № 7. – P. 3896–3910.
Для цитирования
Документы
Ключевые слова