О. В., Мещеряков В. И. Автоматизация анализа частиц в микробиологических исследованиях

Вид материала

Документы

Содержание Тi – длительность видеосигнала, Ui – амплитуда видеосигнала, N L – периметр микрообъекта, S N (количество частиц на выходе СМ)=1000 частиц, l

Подобный материал:

• Рабочая программа дисциплины «промышленная микробиология и биотехнология» Код дисциплины, 235.83kb.
• Программа Государственного экзамена по подготовке магистра по направлению «Физика ядра, 32.88kb.
• Мещеряков Борис Гурьевич, кафедра психологии Венгер Александр Леонидович, кафедра психологии, 312.32kb.
• Доклад на тему: «Современная наука о космосе», 42.15kb.
• Научно-исследовательская работа по направлениям, темам Физика элементарных частиц,, 1378.62kb.
• А. В. Попов 1 зао нии «Центрпрограммсистем», Тверь 1 Тверской государственный технический, 32.82kb.
• Хронология баллистической теории предыстория, 52.88kb.
• Темы курсовых работ по дисциплине «ису» на 2010-2011 уч год, 63.54kb.
• Примерные темы дипломных работ, 23.26kb.
• Автор программы: Даудрих Н. И. Рекомендовано секцией умс социология, 235.38kb.

УДК 681.4

Водопьян О.В., Мещеряков В.И.

АВТОМАТИЗАЦИЯ АНАЛИЗА ЧАСТИЦ В МИКРОБИОЛОГИЧЕСКИХ

ИССЛЕДОВАНИЯХ


Широкое и методологически обоснованное применение математических методов в различных областях медицины позволяет получить качественно новые результаты, недостижимые при использовании традиционных методов обследования больных и способов обработки данных.

Все более расширяющееся применение в медицине количественных оценок физиологических, биохимических и других характеристик состояния обследуемого стало нормой, и их польза при адекватном медицинской задаче употреблении не вызывает сомнения.

Следующий более высокий уровень использования математических методов представляет автоматизация диагностических процессов. Большинство методов автоматизации исследований носит характер математических моделей, что придает методам универсальность.

Автоматизация определения количества и геометрических параметров биологических микрообъектов – одна из важных задач, которые выдвигаются современными методами диагностики в медицине, например для подсчета форменных элементов крови или определения количества нейронов в различных отделах мозга, что является одним из этапов на пути решения задачи моделирования происходящих в мозгу процессов.

Основной задачей являлось произведение сравнительного анализа методов сканирования (метод широкой и метод узкой строки), выявить наиболее информативные характеристики микрообъекта, которые могут быть определены с помощью каждого из этих методов, привести соответствующее математическое описание, позволяющее создать алгоритмы для последующей программной реализации процесса исследования микрообъектов.

При решении таких задач степень их сложности напрямую зависит от степени сложности структуры микрообъектов. В биологии и медицине однородные структуры встречаются редко, поэтому чаще всего исследуемые микроструктуры приводят к однородному виду путем соответствующей обработки препаратов, так как исследовать однородные структуры значительно проще.

Поскольку большинство биологических объектов не способны выдерживать длительное и интенсивное воздействие световой энергии, целесообразно использовать сканирующие системы считывания.

Разница между технической реализацией систем основанных на методах сканирования широкой и узкой строкой заключается в том, что лучи просвечивания имеют противоположное направление; метод узкой строки используется для исследования объектов, которые не выдерживают длительного воздействия света, недостатком является экранировка от постороннего светового излучения.

В отличие от метода узкой строки метод широкой строки не дает информации о внутренней структуре микрообъекта, поэтому он может быть применен только для анализа препарата с однородными микрообъектами.

Преимущества метода узкой строки сказываются в уменьшении количества сдваиваемых объектов, так как ширина сканирующей диафрагмы очень мала и значение "критической" длины существенно меньше, чем при развертке широкой строкой.

С помощью этих двух методов сканирования можно определить концентрацию, размеры, площадь, коэффициенты эллиптичности и сложности формы микрообъектов.

При методе широкой строки размеры микрообъекта определяют амплитуду и длительность видеоимпульса. На результаты определения размеров микрообъектов влияют "граничные" и "сдвоенные" частицы. Наличие граничных частиц приводит к уменьшению среднего размера, а сдвоенных – к увеличению [Иваницкий Г.Р.].

Средний размер микрообъектов с учетом того, что размер граничных равен , можно определить как

,

где р_гр – вероятность попадания частицы на края диафрагмы ,

, – средний измеренный и средний истинный размеры микрообъектов,

а – ширина диафрагмы,

N' – общее число частиц на выходе сканирующего микроскопа,

N_гр=N'р_гр – число частиц с учетом граничных..

Влияние граничных частиц зависит от соотношения между шириной диафрагмы и средним размером микрообъектов.

Уменьшение влияния граничных частиц может быть достигнуто при определении кривой распределения микрообъектов по размерам в направлении, перпендикулярном сканированию.

Наличие в препарате сдвоенных частиц приводит к противоположному эффекту – среднее значение размера микрообъектов оказывается завышенным (у сдвоенных частиц среднее значение размера составляет ). Так как количество сдвоенных частиц равно: , то вклад сдвоенных частиц можно оценить по формуле

,

где с_l – концентрация частиц на линии сканирования,

l_кр – критическое расстояние, обуславливающее сдвоенность.

"Сдвоенность" частиц зависит от концентрации частиц и от оптических характеристик сканирующего микроскопа.

При использовании метода узкой строки, если определить общее количество хорд п и число микрообъектов N, то, зная шаг развертки ρ, можно найти средний диаметр частиц в направлении, перпендикулярном сканированию:

.

При сканировании объекта по методу узкой строки для определения количества частиц необходимо установить принадлежность видеосигнала на разных линиях сканирования к одной и той же частице. Определение принадлежности сигналов к одной частице осуществляется путем сравнения видеосигналов минимум на двух соседних строках. При таком сравнении используют два критерия – "ожидания с допуском" и "перекрытия". Допуск выбирается в зависимости от формы частицы.

Использование в качестве характеристики микрообъектов такого параметра, как площадь, позволяет сравнивать структуры, состоящие из объектов, форма которых отлична от круга.

Так как амплитуда и длительность видеоимпульса при развертке широкой строкой пропорциональны линейным размерам микрообъекта в двух взаимно перпендикулярных направлениях, то путем интегрирования видеоимпульса можно получить значение площади микрообъекта:



или после усреднения

,

где Тi – длительность видеосигнала,

Ui – амплитуда видеосигнала,

N – количество частиц.


Среднее значение площади микрообъектов по методу узкой строки может быть определено:

,

где l_j – длина j-й хорды,

N – количество исследованных микрообъектов,

ρ – шаг развертки.

При индивидуальном методе исследования площадь каждого микрообъекта:

,

где п – число хорд, приходящихся на объект,

i – номер объекта.

В ряде случаев представляет интерес определение степени изменения формы микрообъектов. Если первоначальная форма объекта близка к кругу, то степень отклонения от круга может быть определена отношением квадрата периметра к площади объекта:



где L – периметр микрообъекта,

S – площадь микрообъекта.

Величина минимальна для круглых фигур (=4π). Чем больше отклонение от круга, тем большее значение принимает .

На основании проведенного моделирования были построены графики отклонения количества частиц с учетом "сдвоенных" и с учетом "граничных" от числа частиц, полученных на выходе сканирующего микроскопа.

В результате была получена возможность подсчета величины ошибки в определении количества частиц при использовании сканирующего метода. Зная величины ошибок определения количества с учетом граничности и сдвоенности, можно определить истинное отклонение.

На данном примере расчет производился для 1000 частиц и в качестве входных параметров содержал значения величин N (количество частиц на выходе СМ)=1000

частиц, l_кр (критическая длина)=0,05 мк, с_l (концентрация частиц вдоль линии сканирования)=50 частиц. Величина ошибки в определении количества частиц с учетом "граничных" составила 3,8 %, а с учетом "сдвоенных" – 7,3 %.






Выводы

1. Для уменьшения влияния граничных частиц на точность определения концентрации микрообъектов по методу широкой строки нельзя сильно увеличивать ширину диафрагмы, так как при этом возрастет количество сдвоенных частиц.
   
2. Техническая реализация систем и методы определения параметров микрообъектов, основанных на методе узкой строки, отличаются значительно большей сложностью, поэтому в случаях когда задача ограничивается простым подсчетом количества микрообъектов на единицу площади, целесообразно применять системы, основанные на сканировании препарата по методу широкой строки.
   
3. Знание величины указанных параметров можно использовать для определения классификации лейкоцитов при решении задач автоматизации медицинской диагностики.