Магистр ДонНТУ Деркач А.А. КП автофокусировки оптического микроскопа

Автореферат магистерской работы Деркача А.А.

Введение
Исследования препаратов под микроскопом широко применяется в современной медицине. Особенно это касается исследований, связанных с клетками тканей человека (крови, лимфы, слизистых оболочек и т.д.) Развитие современных средств ввода изображения с микроскопа (недорогих фото- и видеокамер) в компьютер позволило обрабатывать изображения с использованием различных методов морфологической обработки. Как и всякий оптический прибор, микроскоп требует точной настойки фокуса. В большинстве случаев эту настройку выполняет сам оператор исследовательского комплекса. Ему приходится вручную, вращая регулировочные винты, устанавливать фокус таким образом, чтобы можно было получить максимально четкое изображение. Этот процесс сопровожден рядом недостатков:
· Затраты времени (зачастую больше времени тратится на саму настройку микроскопа, чем на анализ полученного изображения)
· Высокая вероятность неточной настройки (особенно у операторов со сниженным зрением или которые пользуются очками)
· Применение ручного труда там, где возможно применение автоматической системы
· Повышенная нагрузка на зрительный аппарат оператора
При этом оператор производит фокусировку для всего изображения. На практике же чаще всего необходимо сфокусироваться либо на каком-то объекте на изображении (например, клеточной мембране) или на части этого объекта. При ручной подстройке микроскопа очень трудно добиться достаточной четкости изображения в необходимой для исследования области.
[Наверх]

Актуальность темы.
В связи с наличием недостатков ручной фокусировки изображения проектирование и создание автоматизированной подсистемы фокусировки микроскопа является актуальной задачей. Практическая важность данной подсистемы определятся возможностью ускорения процесса анализа и обработки медицинских изображений, полученных с микроскопа. В свою очередь это позволит ускорить процесс лечения или определения диагноза пациента.
[Наверх]

Описание предметной области.
Объектом исследования являются изображения клеток крови человека. Изображения получают in vitro – в нормальных условиях. Они применяются для анализа и прогнозирования процессов, происходящих с клетками крови с целью повышения эффективности диагностики и лечения. В данной работе я буду исследовать изображения таких клеток крови, как нейтрофилы. Нейтрофилы[3] - наиболее многочисленная разновидность белых кровяных телец, они составляют 50-75% всех лейкоцитов. Названы так за внешний вид цитоплазматических гранул при окраске по Гимза. В зависимости от степени зрелости и формы ядра в периферической крови выделяют палочкоядерные (более молодые) и сегментоядерные (зрелые) нейтрофилы. Более молодые клетки нейтрофильного ряда - юные (метамиелоциты), миелоциты, промиелоциты - появляются в периферической крови в случае патологии и являются свидетельством стимуляции образования клеток этого вида. Основная их функция - защита от инфекций путем хемотаксиса (направленного движения к стимулирующим агентам) и фагоцитоза (поглощения и переваривания) чужеродных микроорганизмов.[2] В частности нас будут интересовать процессы, происходящие с нейтрофилами:
· Процесс прикрепления
· Фагоцитоз
Пример изображения нейтрофила, полученного с микроскопа, представлен на рисунке 1:

Рис. 1 – Изображение нейтрофила, захваченное с микроскопа

Постановка задачи.
Разработка подсистемы автоматической фокусировки будет проводиться на базе научно-исследовательской лаборатории НИИ медицинских проблем семьи. В лаборатории установлен обычный световой микроскоп. Окуляр микроскопа сопряжен с аналоговой видеокамерой, сигнал от которой поступает на вход видеокарты компьютера. Используя специальное программное обеспечения для захвата изображений, получают фотографии клеточных структур в нужном увеличении. Общая схема этого комплекса в его нынешнем виде представлена на следующем рисунке:

Рис. 2 – Схема комплекса для обработки изображений, полученных с микроскопа

(изображение анимировано, кадров - 5, зациклено, время между кадрами 0.5 с)

Изображения, получаемые с микроскопа, нуждаются в дополнительной фокусировке. Необходима возможность выполнить ее в двух режимах работы:
1) Автоматическом в режиме реального времени – когда изображение захватывается напрямую с камеры и после обработки на входы управляющего механизма регулировки подается сигнал для подстройки фокуса. После этого происходит непосредственный захват и сохранение изображения необходимого качества.
2) Обработка изображений после захвата – в программе открывается серия изображений, из которой путем анализа выбирается наиболее сфокусированное изображение, которое затем и используется.
При этом для фокусирования оператор задет объект на изображении или часть этого объекта. Это является важным отличием проектируемой системы по сравнению с ранее созданными разработками, где фокусировка проводилась по всему изображению в целом. В результате выполнения магистерской работы необходимо на основе анализа различных методов выбрать наиболее оптимальный по скорости и точности, спроектировать и реализовать компьютерную подсистему автоматической фокусировки микроскопа с возможностью работы в двух вышеуказанных режимах.
[Наверх]

Аналогичные отечественные и зарубежные разработки
Проблемой автоматической фокусировки и определения сфокусированности изображения занимается много отечественных (под этим я подразумеваю ученых из стран СНГ) и зарубежных ученых. Данной проблеме посвящено множество статей, научных работ и книг, а также проведено большое количество исследований. Также множество разработок, основанных на метода фокусировки, применяются для анализа изображений, построения трехмерной модели поверхности и т.д.. Ниже я приведу, на мой взгляд, самые значимые из них.
1) Морфологические методы интерпретации измерений рельефа поверхности с помощью оптического микроскопа.[2]
2) AutoMontage PRO - программное обеспечение для работы с трехмерными изображениями в микроскопии.[4]
3) analySIS work - основной пакет получения и архивирования изображения от Olympus для науки материалов.[5]
4) Цифровой микроскоп KH-3000 фирмы HIROX (Япония)
[Наверх]

Задачи, цели и ожидаемые результаты магистерской работы.
    В магистерской работе решается задача анализа и выбора оптимального как по производительности, так и по качеству результата, метода определения и автоматической фокусировки на объекте на изображении.
   В результате выполнения магистерской работы должно быть выполнено научное исследование методов. После выбора оптимального метода необходимо реализовать программный пакет для обработки изображений этим методом.
    Готовый программный пакет должен быть протестирован на наборе реальных данных. Результаты эксперимента позволят судить о достоверности или недоствоверности результатов работы программного пакета.
[Наверх]

Заключение
В результате выполнения магистерской работы были исследованы различные методы автофокусировки изображения, полученного с микроскопа.В качестве основных методов для магистерской работы были выбраны следующие методы:
1.Метод дисперсий градаций серого.[1]
2.Метод величины градиента.[1]
3.Методы, основанные на вторых производных.[1]
Были проведены практические исследования методов, создана их программная реализация. Программный пакет, использующий эти методы, успешно справился с тестовой выборкой изображений.
[Наверх]

Список источников:
1. Diatom autofocusing in brighteld microscopy: a comparative study
Ссылка:http://www.iv.optica.csic.es/papers/icpr2k.pdf
2. "Морфологические методы интерпретации измерений рельефа поверхности с помощью оптического микроскопа"(автореферат диссертации Захарченко А.А.)
Ссылка:http://www.phys.msu.ru/rus/research/disser/DISSER-2006/2006-00-00-zaharchenko.pdf
3. "Нейтрофилы" Краткое медицинское описание.
Ссылка:http://www.invitro.ru/leykoformula.htm
4. AutoMontage Pro - программное обеспечение для работы с 3хмерными изображениями в микроскопии.
Ссылка:http://www.syncroscopy.ru/products/am-pro.html
5.analySIS work- основной пакет получения и архивирования изображения от Olympus для науки материалов.
Ссылка:http://www.melytec.ru/production_24.html

[Наверх]