Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Задача совершенствования существующих и создания новых информационно-измерительных систем для анализа гистологических изображений 13
1.1.Проблемные вопросы гистологической диагностики опухолей 14
1.2. Обзор разработок автоматизированных средств поддержки принятия решений при анализе гистологических изображений 17
1.3.Современные проблемы автоматизации гистологической диагностики 33
1.4.Постановка задачи диссертации 36
Выводы 37
Глава 2. Системные принципы построения информационно-измерительных систем анализа гистологических изображений 39
2.1. Анализ предметной области и объектной среды 39
2.2. Выбор критерия качества медицинского диагностического комплекса 49
2.3. Стратегия построения информационно-измерительных систем гистологической диагностики 51
2.4. Определение основных направлений автоматизации 53
2.5. Концептуальная модель автоматизированного дистанционного анализа гистологических изображений при экспресс-диагностике 55
2.6. Разработка общих требований к системе 58
2.7. Требования к подсистеме клинической диагностики 60
Выводы 66
Глава 3. Метод интерактивного распознавания изображений при микроскопическом анализе препаратов опухолей 69
3.1. Модель интерактивного распознавания изображений при микроскопическом анализе 70
3.2. Разработка требований к системе баз данных препаратов опухолей...73
3.3. Методика интерактивного взаимодействия пользователя с подсистемой автоматизированного микроскопического анализа 80
3.4. Оценка адекватности модели интерактивного микроскопического анализа на примере опухолей щитовидной железы 84
Выводы 85
Глава 4. Методика дистанционного автоматизированного анализа гистологических изображений с применением информационно-измерительной системы 87
4.1. Основные этапы дистанционного автоматизированного анализа гистологических изображений при экспресс-диагностике 89
4.2. Исходные данные и требования по подготовке к дистанционному автоматизированному анализу гистологических изображений 91
4.3. Последовательность действий пользователей при автоматизированном дистанционном анализе гистологических изображений во время проведения экспресс-диагностики 94
4.4. Оформление результатов исследования 99
Выводы 100
Глава 5. Разработка методики выполнения измерений размеров патологических участков макропрепаратов с применением дистанционного управления 102
5.1. Модель автоматизированного измерения размеров макропрепаратов щитовидной железы 103
5.2. Модель погрешности измерения размеров патологических участков макропрепаратов 104
5.3. Методика выполнения измерений размеров патологических участков макропрепаратов 108
Выводы 126
Глава 6. Внедрение результатов диссертации 127
6.1. Информационная система поддержки принятия решений при гистологической диагностике опухолей щитовидной железы 127
6.2. Информационно-измерительный комплекс анализа гистологических изображений АТЛАНТ 131
6.3. Телемедицинская сеть на базе информационно-измерительных комплексов АТЛАНТ 133
6.4. Внедрение результатов диссертации в учебный процесс 135
Выводы 135
Заключение 137
Список литературы 139
- Обзор разработок автоматизированных средств поддержки принятия решений при анализе гистологических изображений
- Выбор критерия качества медицинского диагностического комплекса
- Методика интерактивного взаимодействия пользователя с подсистемой автоматизированного микроскопического анализа
- Исходные данные и требования по подготовке к дистанционному автоматизированному анализу гистологических изображений
Введение к работе
Во всем мире сейчас широко развивается научно-практическое направление, связанное с разработкой и внедрением в клиническую практику ,новых автоматизированных методов и средств исследования, применение ,которых может вывести качество диагностики онкологических заболеваний на новый уровень. Анализ изображений лежит в основе гистологического ,исследования опухолей, которое является решающим методом при ,онкологической диагностике. Особое значение гистологическое ,исследование имеет во время хирургических операций, когда проводится анализ операционного материала на макро и микроскопическом уровне, цель которого, установление типа опухоли (доброкачественная -злокачественная) и на основании этого определение объема и тактики хирургического вмешательства.
В данной области медицины существует проблема повышения достоверности принимаемых диагностических решений. Это обусловлено тем, что изображения гистологических объектов отличаются сложной пространственно-яркостной организацией, в связи с чем, информативные признаки заболеваний слабо формализуемы. Особенно остро эта проблема стоит в не типичных случаях, распознавание которых требует высокой квалификации специалистов, которых в стране по некоторым формам заболеваний единицы.
В настоящее время широкое распространение по применению в области гистологической диагностики получили информационно-измерительные системы (ИИС). Несмотря на то, что рассматриваемые системы описаны в литературе, многие вопросы автоматизации гистологической диагностики опухолей еще недостаточно или совсем не изучены.
Большинство существующих систем, обладая набором универсальных функций, не учитывают реальные условия проведения диагностики операционного материала в действующей лаборатории. В них не предусмотрен аттестованный измерительный инструментарий. Также в этих системах, как правило, мало внимания уделяется формализации медицинских описаний. Информационное обеспечение систем микроскопического анализа ограничивается электронными атласами описательного характера, которые построены по принципу пассивного просмотра типичных примеров опухолей. В связи с дефицитом высококвалифицированных медицинских кадров важна проблема разработки новых методов и средств дистанционного управления процессом диагностики.
Широкое практическое внедрение ИИС для гистологической диагностики сдерживается в силу ряда причин. Одна из главных связана с тем, что современные диагностические системы с высоким уровнем информатизации относятся к сложным системам, работа с которыми требует повышенной профессиональной квалификации и творческого мышления. Имеют место случаи необоснованной боязни специалистов-медиков использовать компьютерные технологии в лечебном процессе. Бытует также мнение, что компьютер может полностью заменить человека при постановке диагноза (и при этом не несет никакой ответственности за результат).
Поэтому поиск путей совершенствования существующих и создания новых информационно-измерительных систем и их элементов для анализа гистологических изображений, улучшения их технических и эксплуатационных характеристик продолжается. Вышеперечисленные факты определяют актуальность предпринятого в диссертации исследования.
Цели и задачи диссертации
Целью данной диссертации является разработка методов и средств информационно-измерительных систем анализа гистологических изображений с применением дистанционного управления.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: разработать системные принципы построения информационно-измерительных систем анализа изображений для гистологической экспресс-диагностики;
- сформулировать требования к ИИС анализа гистологических изображений на основе исследования существующих подходов, их достоинств и
недостатков;
- разработать метод интерактивного распознавания изображений при микроскопическом анализе;
- реализовать предложенные принципы и метод в ИИС анализа гистологических изображений с применением дистанционного управления;
- разработать методику дистанционного автоматизированного анализа гистологических изображений с применением ИИС в условиях клинической практики;
- разработать методику выполнения измерений размеров патологических
участков макропрепаратов с применением средств удаленного управления
вырезкой информативной зоны.
Научная новизна
1. Разработаны системные принципы проектирования информационно измерительных систем анализа изображений для гистологической экспресс диагностики, которые позволили осуществить выбор принципиальных решений построения системы, ориентированной на максимальное количество средств поддержки принятия ответственных диагностических решений в ,условиях жесткого временного ограничения (во время хирургических ,операций).
2. Предложена концептуальная модель дистанционного автоматизированного анализа гистологических изображений, которая ,позволила установить основные этапы обработки информации и их ,взаимосвязь при автоматизированной диагностике.
3. Предложен метод интерактивного распознавания изображений при микроскопическом анализе, основанный на сопоставлении комбинации стандартизованных информативных признаков исследуемого случая с совокупностью признаков эталонных объектов. Реализация указанного метода в информационной системе микроскопического анализа опухолей щитовидной железы позволила установить правильный гистологический диагноз более чем в 90% случаях, исследуемых с помощью системы.
4. Разработана методика дистанционного автоматизированного анализа гистологических изображений. Применение методики позволяет использовать ИИС анализа гистологических изображений во время хирургических операций в условиях дефицита высококвалифицированных кадров.
5. Разработана методика выполнения измерений патологических участков с применением дистанционного управления процессом вырезки информативной зоны макропрепаратов, которая обеспечивает возможность эксплуатации ИИС анализа гистологических изображений в клинической практике.
Практическая значимость 1. На основе предложенного в диссертации метода интерактивного распознавания изображений при микроскопическом анализе с участием специалистов МИФИ и Российского онкологического центра им. Н.Н.Блохина РАМН разработана информационная система поддержки принятия решений при гистологической диагностике опухолей щитовидной железы. Система апробирована в РОНЦ им. Н.Н.Блохина, Клинических больницах № 83, № 85, №6 Федерального медико-биологического агентства. Система внедрена в Центральную клиническую больницу Главного Медицинского Управления УД Президента РФ, Сибирский Онкологический Научный Центр (г. Томск), С.-Петербургскую Медицинскую Академию последипломного образования, С.-Петербургский Центр эндокринологии, С.-Петербургский Медицинский Университет, Брянскую городскую централизованную патанатомическую лабораторию. 2. С использованием предложенных в диссертации подходов к проектированию, методов и моделей макро и микроскопического анализа разработаны информационно-измерительные системы анализа гистологических изображений опухолей щитовидной железы, почек, молочной железы и лимфосаркомы "АТЛАНТ". Системы внедрены в Клинические больницы №85, №6 ФМБА и Отделение патологической анатомии опухолей человека РОНЦ им. Н.Н.Блохина РАМН и успешно эксплуатируются в клинической практике при проведении экспресс и плановых исследований.
3. С использованием разработанных в диссертации методов и средств дистанционного анализа гистологических изображений созданы и внедрены в клиническую практику методики проведения дистанционной диагностики с удаленными клиниками по гистологическим препаратам во время хирургических операций, ориентированные на специфику лечебных учреждений. Методики апробированы на 1200 случаях различных заболеваний и опухолей (на базе Кб №83, Кб№85 и Кб№6).
Положения, выносимые на защиту
1. Системные принципы проектирования информационно-измерительных систем анализа гистологических изображений для экспресс-диагностики.
2. Концептуальная модель дистанционного автоматизированного анализа гистологических изображений.
3. Метод интерактивного распознавания изображений при микроскопическом анализе опухолей щитовидной железы, основанный на сопоставлении комбинации стандартизованных информативных признаков исследуемого случая с совокупностью признаков эталонных объектов.
4. Методика дистанционного автоматизированного анализа гистологических изображений с использованием информационно-измерительной системы во время проведения хирургических операций. 5. Методика выполнения измерений патологических участков на изображениях макропрепаратов с применением информационно-измерительной системы. Апробация работы Основные результаты диссертации обсуждались на ежегодных конференциях "Научная сессия МИФИ"-2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006 (МИФИ), 1-ом Евразийском конгрессе по медицинской физике - 2001г. (МГУ), международных конференциях "Новые информационные технологии в медицине, биологии, фармакологии и экологии 2003 " (Словакия), "Медицина XI века - 2004", научно-технической конференции с участием зарубежных специалистов "Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления" - 2003, 2006, научной конференции "Новые направления и разработки в онкоморфологии - 2003" (РОЦН им. Н.Н.Блохина РАМН, г. Москва), Российской научно-практической конференции "Новые диагностические и лечебные технологии в онкологии"-2003г. (г.Томск), III конференции молодых ученых с международным участием "Фундаментальные науки и прогресс клинической медицины"-2004г. (Москва), П-ой конференции "Медицинские, социальные и экономические проблемы сохранения здоровья населения" с международным участием - 2004г.(Турция), Всероссийской конференции с международным участием "Клиническая морфология щитовидной железы"-2004г. (г. Белгород), Научно-практической конференции-семинаре "Актуальные вопросы организации патологоанатомической службы, диагностики и экспертизы"-2004г. (г. Магнитогорск), Научной международной конференции "Фундаментальные и прикладные проблемы медицины и биологии" - 2005г. (ОАЭ), Научно-практической конференции "Морфометрия в диагностике болезней" - 2005г. (РМАПО, г. Москва).
Публикации
По материалам диссертации опубликовано 43 печатные работы, в том числе 8 статей и 1 учебное пособие. Получены положительное решение о выдаче патента на полезную модель и два свидетельства официальной регистрации программ для ЭВМ.
Объем и структура диссертации
Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка цитируемой литературы из 104 наименований. Работа изложена на 150 страницах
Обзор разработок автоматизированных средств поддержки принятия решений при анализе гистологических изображений
Известные в области гистологической диагностики автоматизированные средства можно классифицировать по типу применяемых в них информационных технологий, а также по количеству аппаратоно-программных средств, направленных на обеспечение поддержки принятия решений о диагнозе. Основные применяемые информационные технологии: методы и средства обработки изображений, экспертные системы и системы баз данных, телекоммуникационные технологии, дистанционное обучение (рис. 1.2):
Исследовательские компьютерные микроскопические системы предоставляют, как правило, широкие возможности разностороннего изучения структуры и текстуры микроскопических изображений [14]. Основу их аппаратной платформы составляют микроскоп, камера, компьютер. В своем большинстве эти системы обеспечивают набор стандартных операций над изображениями - ввод изображений в ЭВМ, измерение морфологических и яркостных характеристик исследуемых объектов, архивирование и ряд сервисных операций. Разработчики, как правило, не накладывают ограничений на область применения таких систем, будь-то биология, медицина, криминалистика или материаловедение. Т.к. исследовательские системы не ориентированы на конкретную объектную среду, их техническое обеспечение обычно многофункциональное и следовательно дорогостоящее.
Программное обеспечение включает большой набор функций, т.к. заранее не известно какая обработка изображений понадобится. Исследовательские системы нашли широкое применение в гистологических лабораториях крупных научно-исследовательских медицинских центров. Работа с такими системами требует повышенной профессиональной квалификации и творческого мышления. Их недостатком является то, что необходимо потратить немало времени на освоение функций системы. Зато в дальнейшем пользователь сам может подбирать последовательность функций, необходимых для решения конкретных задач и составлять узкоспециализированные методики [15].
Среди отечественных разработок наиболее широко известны компьютерные микроскопические системы: Программно-технический комплекс «Морфология» (компания «МЕДКОР-2000», Москва), Медицинский компьютеризированный комплекс анализа изображений (компания «ДиаМорф», Москва), «Комплекс аппаратно-программный определения фотоморфометрических параметров клеток для диагностики заболеваний МЕКОС-Ц (ЗАО "Медицинские компьютерные системы", Москва), Программно-аппаратный комплекс "ВидеоТесТ-Морфология" (ООО "ВидеоТест", г. Санкт-Петербург).
Исследовательские компьютерные микроскопические системы у нас и за рубежом также выпускают почти все производители биологических микроскопов. Среди них: Рабочая станция по анализу изображений LEICA QWIN (фирма LEICA, Германия), Программно-аппаратный комплекс на базе микроскопа Axioplan 2М0Т и ПО KS 400 (фирма Carl Zeiss, Германия), Компьютерные системы на базе микроскопов и фотокамер OLIMPUS (Япония) и NICON (Япония), Рабочая станция для медицины и биологии BioVision System (фирма MICROS, Австрия), Автоматизированный комплекс на базе микроскопа Биомед 2 (000 "Биомед", Москва).
Специализированные компьютерные микроскопические системы работают на одном типе препаратов, приготовленных по одной жестко заданной технологии, и решают узкий круг задач, относящихся к данной области. Система ввода подобных комплексов приспособлена работать с препаратами, специально приготовленными для проведения автоматического анализа [16]. Программное обеспечение содержит только специализированные методики, которые пользователь не может видоизменять. В специализированных системах большое значение придается отчетности и скорости обработки изображений, т.к. они предназначены для использования в клинической практике, где, как правило, существуют нормативы времени и требования к отчетности. Опыт показывает, что у врачей специализированные системы, в отличие от научно-исследовательских комплексов, вызывают больше доверия, т.к. они обладают простым дружественным интерфейсом, задают жесткий регламент обработки информации и легко осваиваются. Они, как правило, дешевы по сравнению с научно-исследовательскими. Одним из недостатков таких систем является их ограниченная функциональность, жесткие требования по подготовке препаратов.
Среди широко известных узкоспециализированных микроскопических систем, применяемых в гистологической диагностике, следует отметить: Анализатор изображений биологических объектов "ИМАДЖЕР-ЦГ" (ЗАО "Лабораторная диагностика", Кафедра Патологической Анатомии РМАПО, Москва) предназначен для оценки клеток и тканей на основе измерений кариоцито-гистометрических и денситоморфометрических свойств микроскопических изображений биопрепаратов, с использованием методики плоидометрии, Аппаратно-программный комплекс "Гранат" для морфологических исследований (МГТУ им. Н.Э.Баумана, Москва), Аппаратно-программный комплекс обработки изображений в области клинической морфологии "ДиаМорф-Cito" (ЗАО "ДиаМорф", Москва).
Перечисленные системы реализуют автоматизацию микроскопических исследований в гистологии и совсем не затрагивают макроскопию, хотя именно с макроскопического изучения удаленных тканей начинается любое гистологическое исследование. Автандилов Г.Г. [15], Калитеевский П.Ф., Смольяников А.В. с соавторами, Струкова А.И. с соавторами указывают на то, что только комплексный (макро и микроскопический) подход в исследовании биопсий позволяет поставить правильный гистологический диагноз, при этом важнейшую роль играет макроскопическое исследование. Однако, в отличие от микроскопии, в литературе встречается мало сообщений, касающихся автоматизации макроанализа в гистологии.
В 2000 году швейцарской фирмой CCS SERVICES SA была выставлена на продажу Цифровая видеосистема документирования изображений органов и тканей Argos. Она включает в себя высокочувствительную промышленную видеокамеру, компьютер, гистологический макростенд с осветительной системой. Программное обеспечение позволяет фотографировать макропрепараты, создавать архивы, масштабировать изображения. Стоимость системы в России около 20000$ [18, 19, 20]. Очевидно, что такую установку могут позволить себе только крупные медицинские центры и коммерческие клиники. Известна также американская система аналогичного класса "Motion Control Workstation" стоимостью от 30 до 40 тыс. долларов в зависимости от комплектации для динамических наблюдений биологических объектов с моторизованным штативом.
Выбор критерия качества медицинского диагностического комплекса
Одним из первоочередных вопросов системного проектирования медицинского диагностического комплекса является выделение главных показателей качества, подлежащих улучшению в первую очередь [17]. Стремление улучшить возможно большее число показателей может привести к потере оптимального решения, существенно усложнит задачи проектирования, увеличит трудозатраты и длительность разработки системы [68]. Любой выбранный критерий качества будет субъективным, отражающим точку зрения разработчиков [69]. Опыт в разработке компьютерных комплексов показывает, что работоспособный инженерный критерий качества, отражая важнейшие показатели системы, должен быть простым и наглядно интерпретируемым [70]. Требования к главному критерию качества определяются требованиями предметной области.
В соответствии с рекомендациями Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) основными показателями качества медицинских диагностических методов (в том числе систем и тестов) являются чувствительность, специфичность и точность [71]. Качество диагностической системы тем выше, чем ближе все три показателя к 100% [80]. При расчете показателей учитывают число истинно-положительных, истинно-отрицательных, ложно-положительных и ложно-отрицательных результатов [81].
Т.к. по сути, в основе гистологической диагностики лежит задача распознавания, т.е. задача отнесения неизвестного объекта (исследуемого случая заболевания) к одному из заданных классов (нозологических единиц), то оценку перечисленных показателей можно делать используя математический аппарат теории распознавания, т.е. точность характеризовать вероятностью правильного распознавания, чувствительность - ошибками первого рода, специфичность ошибками второго рода.
Однако т.к. при проектировании информационно-измерительных систем для гистологической диагностики была выбрана стратегия их построения как систем поддержки принятия решений, а не конкурирующих с человеком автоматов, в данной работе не ставится цель подсчитывать диагностические ошибки, которые допускаются как без системы, так и с системой, это дело врачей. Главной задачей данной работы является предложить эффективные аппаратно-программные средства поддержки принятия решений врача, которые позволят повысить объективность и оперативность принимаемых диагностических решений.
Специфика предметной области накладывает существенное ограничение на быстродействие, которое следует учитывать при создании комплексов указанного назначения. На полный цикл гистологической экспресс-диагностики во время хирургических операций отводится около 25 минут, пока больной находится под наркозом. Немаловажным является также стоимостной показатель - затраты на разработку, производство и эксплуатацию системы.
В результате для информационно-измерительных комплексов гистологической экспресс-диагностики инженерный критерий качества принят следующим: максимальное количество средств поддержки принятия решений при заданных ограничениях на быстродействие и стоимость. Выбранный критерий качества определяет проектное решение системы. Пусть А"-множество физических реализаций системы, К = {к,}, где К, конкретная і-ая реализация, ieNp, где Np -счетное множество индексов реализаций. М(К,)- функция быстродействия, J(Kt)- функция стоимости. FsAKi) целевая функция, характеризующая количество эффективных средств поддержки принятия решений в /Г,-ой реализации. Обозначим Км подмножество физических реализаций системы, для которых выполняется условие М - ограничение по быстродействию. Обозначим KJ -подмножество физических реализаций системы, для которых выполняется условие J - ограничение по стоимости.
Определим множество Р, таким что Р = КМ nKJ. Тогда выбранный критерий качества медицинского диагностического комплекса записывается так: оптимальная физическая реализация системы, обеспечивающая максимальное количество средств поддержки принятия решений при заданных ограничениях на стоимость и быстродействие.
Цель разработки рассматриваемой стратегии определить принципиальные решения при построении информационно-измерительных комплексов гистологической экспресс-диагностики.
Принимая во внимание рассмотренные выше ключевые проблемы, а также имеющийся в МИФИ опыт создания совместно с Российским онкологическим научным центром им. Н.Н.Блохина РАМН, Клиническими больницами №83 и №85 ФМБА компьютерных диагностических систем, выбор стратегии их построения должен базироваться на следующих основных положениях.
При создании комплексов гистологической диагностики следует придерживаться принципа интегрирования в единый комплекс на общей аппаратной платформе систем для практической деятельности врача-патологоанатома, научных исследований и учебной работы. В данной связи в состав комплекса следует включить клиническую, исследовательскую и обучающую системы. Клиническая система предназначена для практических задач - постановки диагноза при биопсийных исследованиях. Включение исследовательских систем в состав комплекса обусловлено в первую очередь тем, что до настоящего времени не определены информативные признаки опухолей. Их поиск требует проведения на компьютерной диагностической системе статистически значимых измерительных экспериментов. Исследовательская система должна быть снабжена набором признаков, отвечающих восприятию зрительных образов человеком и основанных на форме объектов, контрасте, цвете и текстуре. Необходимость обучающей системы связана с острыми кадровыми проблемами в рассматриваемой предметной области. Базовой системой среди трех выше названных выступает клиническая система. 2. Функционально комплексы для гистологической экспресс диагностики должны объединять процедуры макро и микро анализа. 3. Концептуальных решений построения клинических информационно измерительных систем гистологической диагностики, пригодных для врачебной практики, по существу может быть два: автоматические или автоматизированные системы (иначе говоря, без участия человека или с его участием). С учетом принятого выше критерия качества систем оптимальным будет применение автоматизированных систем. Их можно квалифицировать как системы поддержки принятия решений, которые не выдают однозначного решения, а предлагают набор вариантов, наиболее подходящих данному случаю, с тем, чтобы окончательное решение о диагнозе принимал врач, являющийся пользователем такой системы [73].
Методика интерактивного взаимодействия пользователя с подсистемой автоматизированного микроскопического анализа
Разработанная в диссертации модель интерактивного распознавания изображений опухолей была положен в основу математического обеспечения системы микроскопического анализа (на примере щитовидной железы), для которой затем была разработана методика интерактивного взаимодействия пользователя с системой, которая структурно представлена на рис.3.4 и включает три основных режимах: диагностика, пополнение (редактирование) и обучение.
Режим редактирования, который доступен для работы только экспертам, включает два базовых сценария: динамическое редактирование формализованных списков информативных признаков и нозологических форм и пополнение новыми случаями-эталонами. В режиме обучения предусмотрено три основных сценария: просмотр (изучение), тренинг и контроль знаний. И наконец, стратегия диагностики с использованием интерактивного распознавания изображений может быть выстроена по двум основным сценариям: интерактивный электронный атлас или экспертная система. Экспертная система определяет наиболее вероятный класс входного объекта и коэффициент достоверности к полученному результату, а также выстраивает наиболее вероятные варианты решений в виде списка по мере уменьшения вероятности и обеспечивает возможность просмотра и визуального сравнения изображений объектов из выборки классов, соответствующих предлагаемым системой решениям.
Методика интерактивного микроскопического анализа препаратов щитовидной железы проводится в среде программного и информационного обеспечения подсистемы микроскопического анализа. Объектами исследования здесь выступают цветные микроскопические изображения опухолей щитовидной железы в формате .bmp, как вводимые в компьютер напрямую с камеры, сопряженной с микроскопом, так и загружаемые из файла. Обобщенная методика работы показана на рис 3.4. В ней запрограммировано три основных режима: диагностика, пополнение (редактирование) и обучение. 1. Режим пополнения (редактирования) включает два базовых сценария: динамическое редактирование формализованных списков информативных признаков и нозологических форм и пополнение (своего рода обучение экспертной системы) новыми случаями-эталонами. Этот режим доступен для работы только экспертам. Таким образом, в дальнейшем будем называть эталонами морфологически подтвержденные случаи заболеваний, описанные экспертами. В соответствии со вторым сценарием эксперт вводит изображения гистологических препаратов из файла или с камеры, данные, образующие описание изображений в заданном признаковом пространстве, а также наносит соответствующую информативным признакам графическую разметку на изображениях. Затем эти случаи сохраняются в базе знаний. 2. Режим обучения. В этом режиме предусмотрено три основных сценария: просмотр (изучение), тренинг и контроль знаний. В режиме обучения допускается просматривать все имеющиеся в базе знаний изображения по выбранным нозологическим единицам, любым формализованным признакам, их комбинациям, изучать отдельные промаркированные признаки, наиболее характерные для выбранных нозологии, а также описания, разработанные ведущими экспертами в области гистологической диагностики опухолей щитовидной железы и сопоставлять их со своими [45]. После освоения принципов организации знаний, заложенных в базу, рекомендуется переходить к сценарию тренинга. Этот сценарий включает следующие этапы: описание по признакам случайно выбранного из базы данных случая заболевания, представленного рядом изображений, постановка предположительного диагноза, сравнение своего диагноза и описания с эталонными.
Сценарий контроля знаний (условно экзамена) отличается от тренинга функцией автоматического подсчета числа просмотренных случаев и количества правильных ответов. 3. Режим диагностики. Стратегия диагностики с использованием системы интерактивного распознавания изображений может быть выстроена по двум основным сценариям, которые могут использоваться вместе или по отдельности: интерактивный электронный атлас или экспертная система [46].
Будучи схожим с рутинным способом диагностики, первый режим обладает неоспоримыми преимуществами: возможность быстрого поиска изображений по признакам или нозологиям, изображения снабжены уточнениями диагноза, комментариями, специальной разметкой, акцентирующей внимание на информативные признаки, возможность вывода на принтер изображений и сопровождающей информации, функция просмотра изображений с заданной комбинацией признаков в рамках определенных нозологических единиц и их сравнение.
Второй сценарий (экспертная система) - интеллектуальное ядро рассматриваемой системы интерактивного распознавания. Задачей экспертной системы является определение класса А: (нозологическая форма), к которому с наибольшей вероятностью принадлежит исследуемый объект X (случай заболевания). Для этого пользователем задается комбинация признаков, в которых он наиболее уверен, а система осуществляет автоматический поиск всех случаев с аналогичной комбинацией в базе знаний. Далее можно просмотреть в процентном отношении каким образом распределены эти случаи на пространстве всех заложенных в базу нозологических форм. Возможны также пути сужения диагностических рамок путем ужесточения условий поиска за счет добавления новых признаков.
Исходные данные и требования по подготовке к дистанционному автоматизированному анализу гистологических изображений
Исходные данные для разработки методики дистанционного автоматизированного анализа гистологических изображений включают назначение и область применения разрабатываемой методики, требования к условиям проведения автоматизированного анализа. Требования по подготовке к дистанционному автоматизированному анализу изображений во время экспресс-диагностики включают требования к техническим средствам автоматизации, к пользователям, к исследуемым изображениям.
Назиачение и область применения методики автоматизированной дистанционной гистологической экспресс-диагностики
Методика предназначена для проведения автоматизированной дистанционной гистологической экспресс-диагностики опухолей щитовидной железы с применением информационно-измерительного комплекса поддержки принятия решений АТЛАНТ. Применение методики позволит повысить точность и быстродействие принятия решений о гистологическом диагнозе во время проведения экспресс-диагностики в сложных случаях заболеваний во время хирургических операций. Может использоваться в любом учреждении здравоохранения, в котором проводится гистологическая диагностика (как плановая так и экспресс) при наличии соответствующих средств автоматизации (компьютерный комплекс АТЛАНТ). Средства автоматизированной гистологической диагностики Средства автоматизированной гистологической диагностики включают два рабочих места (АРМ) врача. Первое рабочее место (условно рабочее место "консультируемого") оборудовано информационно-измерительным комплексом АТЛАНТ, вспомогательными устройствами (замораживающий микротом для приготовления тонких срезов 5-10мкм.), материалами и инструментами для вырезки и заключения препаратов (хирургический нож, пинцет, ножницы, линейка, лоток, доска, перчатки, бюксы, покровные и предметные стекла), а также химическими реактивами для фиксации и окрашивания (формалин, спирт, гематоксилин, эозин водный, карбол-ксилол, ксилол, бальзам). Второе рабочее место (условно "консультанта") оборудовано компьютером. Обе станции соединены системой связи. Требования к техническим характеристикам оборудования сформулированы в Главе 2. Комплекс АТЛАНТ включает также информационную экспертную систему поддержки принятия решений по опухолям щитовидной железы и систему обучения в виде интерактивного компьютерного фильма. Требования к пользователям Методика рассчитана на две категории пользователей: лаборант и консультант. Будем называть пользователя комплекса АТЛАНТ "лаборантом", а пользователя компьютера консультанта - "консультантом". Такая ситуация возникает в клинике, где проводятся хирургические операции в условиях отсутствия патологоанатома. Требования к лаборанту: 1. Наличие допуска к работе в патологоанатомической лаборатории, специальной подготовки по охране труда, в том числе на II квалификационную группу по электробезопасности, отсутствие противопоказаний по состоянию здоровья (в соответствии с инструкцией по охране труда для персонала патологоанатомической лаборатории). 2. Умение готовить гистологические препараты и работать с биологическим микроскопом. 3. Элементарные навыки работы с компьютером с операционной системой Windows (включение, выключение питания, запуск приложений на рабочем столе, переход между приложениями). 4. Навыки работы с прикладным программным обеспечением комплекса АТЛАНТ. 5. Умение работать с установкой для фотосъемки операционного материала (настраивать освещение операционного материала, выбирать экспозицию для фотосъемки, проводить фотосъемку). Требования к консультанту: 1. Наличие квалификации врача-патологоанатома. 2. пункты 3,4 (см. выше). Требования к препаратам Исследуемые макро и микро препараты (рис. 2.3 и 2.4) должны быть приготовлены с качеством, достаточным для гистологического исследования в соответствии с Инструкцией по исследованию биопсийного и цитологического материала, утвержденной Министерством здравоохранения СССР (1972г.). Макропрепараты перед размещением на предметном столе фотобокса следует промакивать салфеткой, т.к. растекшаяся жидкость может на изображении интерпретироваться как часть препарата. На процесс изучения микропрепаратов под микроскопом влияет соблюдение норм вырезки, замораживания и окрашивания срезов ткани. На них должны быть четко видны патологические области, отсутствовать артефакты (складки, воздушные пузыри, грязь, посторонние предметы). От этого во многом зависит сохранение реальной картины опухоли на препарате, подвергнутом обработке и адекватность оценки наблюдаемых структур. Ниже приводится пример изображения правильно изготовленного гистологического среза и препарата с артефактами (рис.2.5 и 2.6). Условия проведения автоматизированного анализа Лаборатория, в которой проводиться автоматизированный анализ должна быть оборудована в полном соответствии с требованиями к лабораториям, в которых проводятся исследования биопсийного и операционного материала, должна быть оборудована вентиляцией (табл.4,1), Электрооборудование лаборатории должно соответствовать требованиям ОСТ 95 10351, электропитание устройств должно осуществляться через автомат отключения питающего напряжения по перегрузке и электрические розетки, имеющие заземляющий контакт, металлические корпуса устройств должны быть заземлены. Не допускается включение устройств, входящих в систему при снятых крышках корпусов. Второй уровень детализации концепции методики автоматизированной гистологической экспресс-диагностики представленной на рис.4 Л включает 7 автоматизированных этапов (2-8 этапы). Подготовка операционного материала (этап 1) производится полностью вручную. На рис 4.2-4.8 представлены действия пользователей "лаборанта" и "консультанта" на каждом из этапов, причем красным выделены действия консультанта Первый этап - подготовка системы макроанализа включает 6 процедур (рис 4.2). На этом этапе следует включить питание, настроить освещение, установить рекомендуемый режим съемки (расстояние до фотоаппарата, увеличение), загрузить программное обеспечение макроаналаза. Далее разложить операционный материал в соответствии с разметкой, нанесенной на предметном столе фотобокса. Для того, чтобы убедиться в корректности вводимых с фото устройства изображений, произвести контрольную съемку операционного материала с визуальной оценкой изображений на мониторе в сравнении с реальным образцом. Проверить физическое подключение к волоконно-оптической сети и настройки TCP IP протокола. Достаточным условием для проведения консультации является отображение страниц интерфейса "консультанта", при обращении к соответствующей ссылке.
