Программное средство распознавания изображений повышает точность диагностики малярии

By LabMedica International staff writers
Posted on 01 Oct 2014

Компьютерная программа идентификации людей по их лицам была адаптирована, чтобы помочь в идентификации малярийного плазмодия путем микроскопического исследования мазков крови.

Для того чтобы разработать более простой, более эффективный визуальный метод диагностики малярии, команда скандинавских исследователей выбрала алгоритмы компьютерного зрения, подобные тем, которые используются в системах распознавания лиц. Программа воздействует на переведенное в цифровую форму изображение тонкого слоя крови, который нанесли на поверхность предметного стекла. Алгоритм анализирует больше чем 50000 эритроцитов на образец и классифицирует их согласно вероятности заражения клетки. Затем программа генерирует группу изображений приблизительно ста клеток, которые с наибольшей вероятностью могут содержать паразитирующий организм. В дальнейшем эта группа оценивается опытным микроскопистом, который ставит окончательный диагноз.

Метод обнаружения паразитирующих организмов, основанный на алгоритмах компьютерного зрения, подобных тем, которые используются в системах распознавания лиц, объединенный с визуальным отображением только самых соответствующих областей с точки зрения диагностики. Планшетные компьютеры могут быть использованы для просмотра изображений (фото любезно предоставлено Институтом молекулярной медицины).

Чтобы проверить средства диагностического контроля, мазки крови с кольцевидными трофозоитами (n = 27) Plasmodium falciparum, окрашенные по Гимзе, и неинфицированные контрольные образцы (n = 20) были просканированы в цифровой форме с масляно-иммерсионным объективом, чтобы запечатлеть приблизительно 50000 эритроцитов за образец. Области, содержащие потенциальный паразитирующий организм, были определены на основании цвета и размера с последующим отбором элементов изображения (локальные бинарные шаблоны, контраст части изображения и характеристики масштабно-инвариантной трансформации ), используемых в качестве входных данных для классификатора метода опорных векторов. Классификатор был отработан на цифровых слайдах десяти пациентов и проверен на шести образцах.

Из каждой оцифрованной области мазка крови была сгенерирована группа со 128-ю самыми вероятными областями, содержащими потенциальный паразитирующий организм. Двух опытных микроскопистов попросили визуально осмотреть группу по планшетному компьютеру и сделать вывод, был ли пациент заражен P. falciparum. Метод достиг диагностической чувствительности и специфичности, равных 95% и 100%, а также 90% и 100% соответственно для двух планшет-ридеров, использующих диагностический инструмент. Наличие паразитов в крови было по отдельности рассчитано автоматизированной системой, и коэффициент корреляции между ручным и автоматизированным подсчетом составил 0,97.

“Мы не говорим о том, что весь процесс диагностики малярии может или должен быть автоматизирован. Скорее, наша цель состоит в том, чтобы разработать методы, которые являются значительно менее трудоемкими по сравнению с традиционными, и имеют потенциал, чтобы значительно увеличить скорость обработки информации при диагностике малярии”, — сказал старший автор доктор Йохан Ландин (Johan Lundin), директор по научно-исследовательской работе в Институте молекулярной медицины (Хельсинки, Финляндия).

Исследование с полным описанием нового диагностического метода было опубликовано 21 августа 2014 года в интернет-версии журнала PLOS One.

Ссылки по теме:
Institute for Molecular Medicine