Аналіз цитологічних зображень в системах автоматизованої мікроскопії

Abstract

У дисертації розвинуто метод сегментації на основі попередніх розміток, в якому передбачено використання декількох критеріїв однорідності, що забезпечило зменшення похибки сегментації відносно результатів сегментації людини-експерта. Отримав подальший розвиток метод визначення контуру на основі проходження контуру та функції фільтрації контурної лінії. Використання фільтрації забезпечило відкидання малоінформативних елементів границь мікрооб’єктів. Розроблено метод автоматичного вибору алгоритму сегментації на основі аналізу характеристик вхідного зображення, що дозволило автоматизувати процес сегментації цитологічних зображень. Отримали подальший розвиток методи та алгоритми перетворення типу “контур-контур” та “область-область” в топологічному просторі. Показано, що похибку перетворення можна визначати наперед, шляхом врахування похибок апроксимації контурів та похибок відтворення областей шляхом відсікання малоінформативних ребер скелетів. Для реалізації та тестування запропонованих методів та алгоритмів розроблено інформаційно-аналітичну систему “MorphoSys”. Проведен анализ состояния проблемы использования цитологических изображений при их морфометрических исследованиях. Рассмотрены объекты исследования современной цитологии, их признаки. Проанализирован состав и структура автоматизированных систем обработки цитологических изображений. Рассмотрены преимущества и недостатки методов выделения областей, методов контурного анализа микрообъектов на цитологических изображениях. Обоснована перспективность применения нескольких подходов к сегментации для улучшения результатов обработки изображений. В диссертации развит метод сегментации на основе предыдущих разметок, для которых предусмотрено использование нескольких параметров однородности и информации о взаимосвязях между соседними пикселями, что дало возможность уменьшить влияние шумов на результат сегментации и повысить точность выделения микрообъектов на биомедицинских изображениях. Разработан метод выбора алгоритмов сегментации на основе методов нечеткой логики. Выбор осуществляется на основании анализа характеристик изображения: анализа гистограммы распределения яркости и уровня однородности изображения. Данный подход позволил производить выбор алгоритма на этапе предварительной обработки, что дает возможность сократить время обработки группы изображений. Получил дальнейшее развитие метод прохождения контуром на основе последовательной проверки соседних пикселов. Усовершенствовано метод преобразования областей в топологическом пространстве, что в отличие от аффинного пространства, позволяет провести процесс преобразования с минимальными искажениями формы сложных объектов. Доказано, что погрешность преобразования изображений зависит от погрешностей аппроксимации контуров и погрешностей воспроизведения областей за их скелетами. Для реализации и тестирования предложенных методов разработана информационно-аналитическая система для анализа биомедицинских изображений “Morphosys”. Dissertation is devoted development of methods and algorithms for biomedical image analysis. In dissertation developed method of segmentation on the basis of previous labeling in which is foreseen the use of a few criteria of homogeneity and information about intercommunications between nearby pixels, that allowed to decrease influence of noises on the result of segmentation and promote authenticity of microobject on biomedical images. The method contour tracing got subsequent development on the basis of successive verification of nearby pixels. This innovation allowed to avoid stop contour tracing and delete the noninformation elements of microobject contour. Method of transformation of type an “area-area” in topological space is based on transformation of whole not areas, but them compact descriptions – skeletons. The method of selection of skeletons is developed in space, which consists in certain a skeleton as a plural of centers of the maximally entered squares, but not circles. For realization and testing of the offered methods the information-analytic system is developed for the analysis of biomedical images of “Morphosys”. Information system cytological image applied in several state medical institutions of Ukraine.