Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ современных методик медицинского микроскопического анализа биоматериалов 21
1.1. Объекты анализа 21
1.2. Сравнительный анализ функциональных возможностей анализаторов различных типов 24
1.3 Состояние отрасли 39
Глава 2. Задачи автоматизации группы методик микроскопического анализа биоматериалов 41
2.1. Интерфейсы задач автоматизации медико-биологических методик микроскопии биоматериалов 41
2.2. Декомпозиции группы известных задач автоматизации 44
2.3. Критерии актуальности автоматизации 49
Глава 3. Комплектации оборудования и системное программное обеспечение (платформа) модульного КАМ МЕКОС-Ц2 [Медовый, 2007-1 ] 53
3.1. Требования к оборудованию и характеристики современных аппаратных комплектующих 53
3.2. Системная платоформа КАМ МЕКОС-Ц2 54
Глава 4. Испытательная база разработки и аттестации КАМ. Структура ФПО КАМ МЕКОС-Ц2 и поэтапная схема испытаний 58
4.1. Проблема базы медицинских данных для разработки и испытаний. Влияние
технологии испытаний на структуру КАМ 58
4.2. Выбор структуры ФПО КАМ МЕКОС-Ц2 61
4.3. Технология испытаний МЕКОС-Ц2 63
Глава 5. Структура и алгоритмы функционального программного обеспечения КАМ МЕКОС-Ц2 73
5.1. Системы съемки и информатизации 73
5.2. Системы навигации и сбора выборки 84
5.3. Система сортировки 88
5.3.1. Автоматическая сегментация границ клеток крови 88
5.3.1.1. Метод слияния контуров 93
5.3.1.2. «Глобально-локальный» метод минимизации функции эмпирического риска в классе кусочно-линейных решающих правил 101
5.3.1.3. Результаты экспериментов с программами сегментации изображений клеток крови 106
5.3.2. Функции измерения для сортировки 111
5.4. Система измерений 113
5.5. Система диагностики 115
5.7. Система контроля качества 116
Глава 6. Результаты испытаний КАМ МЕКОС-Ц2 117
6.1. Материалы и методы 118
6.3. Результаты испытаний методик анализа лейкоцитов 126
6.4. Испытания анализа эритроцитов 136
6.5. Результаты испытаний методик анализа ретикулоцитов 137
6.6. Обсуждение 139
7. Заключение 142
7.1. Выводы 142
7. 2. Практические рекомендации 145 Список литературы и Интернет ресурсов 146
Приложение 1. Документы, подтверждающие внедрение в практику 171
Приложение 2. Литературный обзор применения комплексов автоматизированной микроскопии в медицине и биологии 189
Приложение 3. Обзор характеристик оборудования КАМ 202
Приложение 4. Комплектации оборудования КАМ для группы методик автоматизированной микроскопии 214
Приложение 5. Аннотации программ МЕКОС-Ц2 220
Применение программы-методики МЕКОС-ФДММД для формирования количественных решающих правил дифференциальной диагностики 227
- Сравнительный анализ функциональных возможностей анализаторов различных типов
- Декомпозиции группы известных задач автоматизации
- Системная платоформа КАМ МЕКОС-Ц2
- Технология испытаний МЕКОС-Ц2
Введение к работе
Актуальность проблемы
Одним из основных современных методов диагностики при лечении множества заболеваний является анализ изображений клеток и тканей с помощью микроскопа. На протяжении более чем 200-летней истории и до настоящего времени микроскопическая диагностика биоматериалов выполняется главным образом вручную с визуальной качественной или полуколичественной оценкой объектов диагностики. Такая диагностика требует высокой квалификации врача, часто изнурительна по трудоемкости, связана с высоким напряжением и психологическим дискомфортом.
Проведенные многочисленные исследования точности ручных микроскопических анализов показывают, что из-за высокой вариабельности клеток и тканей, сложности морфологии, нечеткости критериев визуальной классификации, субъективности восприятия, недостатка квалифицированных врачей и других факторов визуальная микроскопия в среднем реально способна обеспечить точность диагностики, существенно более низкую, чем потенциально достижимую при объективном использовании всей информации метода.
За последние сорок лет предприняты многочисленные попытки автоматизировать микроскопию биоматериалов с целью получения приемлемой трудоемкости и точности анализа. Накопленный опыт показал, что задача разработки комплексов автоматизированной микроскопии (КАМ) требует решения большого числа разнообразных математических, программных, аппаратных, методических проблем. Несколько упрощая картину, можно следующим образом охарактеризовать задачи медицинского микроскопического анализа биоматериала:
разнообразие концентраций объектов анализа, от 100 до 1/10000 в поле зрения;
возможна сложная форма области поиска объектов в препарате;
-до 100 типов подлежащих распознаванию объектов в препарате, определенных в нечетких качественных терминах;
высокая вариабельность размеров, формы, цвета, плотности объектов;
возможны нечеткие, тонкие, прерывистые контура объектов;
возможно наличие помех - сходных мешающих объектов.
В настоящее время применяется главным образом ручная микроскопия. При этом:
в случае высокой квалификации врача достигается высокая точность распознавания типов объектов при, как правило, недостаточном объеме и затрудненном контроле качестве сбора выборки;
высока трудоемкость, низка производительность труда;
результаты анализа субъективны;
затруднен сбор представительной выборки препаратов для научно-исследовательских целей и обучения, особенно в случаях редких патологий;
весьма ограничены возможности количественных оценок объектов анализа;
- результаты анализа основаны на качественных определениях объектов, что
принципиально ограничивает состав определяемых типов, фиксирует значительный
уровень вариабельности типов и, как следствие, ограничивает диагностическую
значимость анализа.
Преодоление указанных недостатков ручной микроскопии может быть достигнуто прежде всего за счет автоматизации наиболее трудоемкого этапа сбора выборки объектов анализа и за счет использования современных технологий обработки, хранения и передачи изображений. При этом ключевое значение имеют программные роботизирующие компоненты КАМ, заменяющие врача в процессе микроскопии и обеспечивающие навигацию, выбор маршрута просмотра препарата и сбор выборки объектов анализа.
Применение КАМ могло бы не только улучшить качество и объем выполнения существующих методик анализа. По-видимому, революционное значение предстоящего массового применения КАМ связано с формированием принципиально новых типов анализов и диагностик на базе измерений меток, клеток и тканей, то есть с переходом от описательных к количественным определениям понятий цито- и гисто- патологии.
Попытки заменить описательные качественные определения цитологических и гистологических образов на количественные в процессе медицинской диагностики заболеваний были еще более многочисленными, чем попытки автоматизации микроскопии. Тем не менее в целом количественная диагностика до сих пор не получила распространения из-за низкой надежности количественных решающих правил, полученных, как правило, на недостаточно представительном материале конкретной исследовательской лаборатории. Можно надеяться, что массовое применение КАМ, способных формировать «виртуальные» препараты, пригодные для передачи по линиям связи, позволит преодолеть «проклятие размерности» и решить проблему накопления представительных обучающих и экзаменационных выборок препаратов в задачах количественной диагностики.
Состояние и изученность проблемы
Начиная примерно с 2000 года количество работ, демонстрирующих эффективные автоматические методики медицинского микроскопического анализа роботизирующего уровня неуклонно возрастает и достигло в 2006 году нескольких десятков (всего существует несколько сотен методик микроскопии биоматериалов). Это связано с бурным прогрессом в области видео и компьютерной техники, внедрением моторизованных управляемых компьютером микроскопов, применением новых математических и информационных методов анализа изображений. В начавшемся десятилетии впервые аппаратная часть комплекса автоматической микроскопии может быть представлена в
основном серийными комплектующими. Основную тяжесть решения проблем автоматизации принимает на себя программное обеспечение, что значительно ускоряет разработку новых методик.
В нашей стране начиная с 90-х годов кроме возглавляемого автором ЗАО «Медицинские компьютерные системы (МЕКОС)» разработки КАМ или элементов КАМ ведут небольшие группы исследователей в нескольких учреждениях, среди которых ОАО Радиотехнический институт им. Минца, МГТУ им. Баумана, МИФИ, Институт системного анализа РАН, ЗАО «Видеотест». В США, Европе, Японии разработки КАМ роботизирующего уровня ведутся несколькими крупными фирмами (Leitz, Microx, Hitachi, Cellavision, IRIS, Applied Spectral Imaging, Media Cybernetics и др.).
Имеющаяся литература, относящаяся к разработке КАМ, связана, главным образом, с алгоритмами распознавания конкретных цитологических образов. Имеется, обширная литература и значительное число хорошо отработанных алгоритмов, относящихся к теории и практике общего анализа изображений, главным образом для индустриальных приложений.
Существующие отраслевые стандарты испытаний систем, подобных КАМ, требуют весьма трудоемких и дорогостоящих прямых сравнений с ручной микроскопией, что приводит в ряде случаев к практической нереализуемости испытаний на представительных выборках препаратов. В целом в настоящее время не определена возможность применения современных информационных технологий при создании и испытании систем, для которых референтные методики оперируют с качественными критериями.
Актуальна разработка новых алгоритмов сегментации границ изображений клеток крови, учитывающих специфику класса объектов и имеющих определяющее значение в эффективности автоматической сортировки лейкоцитов и других типов клеток.
Цель работы
Создать научно обоснованную методику разработки и испытаний программного обеспечения КАМ, оцениваемого (при работе в составе комплекса) по качественным критериям, позволяющую применять современные информационные технологии для радикального удешевления и повышения представительности базы разработки и испытаний.
Разработать алгоритмы программного обеспечения КАМ, обеспечивающие преимущество КАМ в точности и трудоемкости методик анализа клеток крови по сравнению с ручной микроскопией.
Основные идеи исследования
Применить функциональные информационные продукты, формируемые КАМ роботизирующего уровня для потребительских медицинских целей а) для разработки (обучения) алгоритмов ПО КАМ; б) для моделирования внешней среды, позволяющего радикально сократить объем дорогостоящих натурных испытаний и расширить базу испытаний ПО КАМ.
Применить морфометрическую модель клетки и методы обучения для выбора параметров модели при построении алгоритма распознавания изображений клеток крови.
Задачи исследования
Провести анализ многообразия задач медицинской микроскопии биоматериалов с целью выявления базовых функций роботизирующего КАМ, покрывающих многообразие известных методик и допускающих независимую проверку референтными методами.
Исследовать и создать схему функционирования программного обеспечения (ПО) КАМ, отвечающую реализации базовых функций и допускающую поэтапную разработку
и испытания с применением виртуальных препаратов для существенного снижения стоимости испытаний по сравнению с традиционной схемой испытаний.
3. Провести анализ характеристик покупных аппаратных и программных комплектующих
с целью создания системной платформы КАМ, допускающей применение многообразия
комплектаций с различными характеристиками автоматизации, производительности,
состава специализированных программ-методик.
Исследовать и разработать технологию созданий виртуальной (цифровой) базы обучающей и экзаменационной выборок препаратов в задачах: а) настройки большого числа параметров специализированных программ-методик; б) обеспечения медицинских испытаний с применением средств дистанционного доступа.
Провести исследования и разработать алгоритм сегментации границ изображений клеток крови с применением модели класса цитологических объектов.
Провести эксперименты (технические и медицинские испытания) для определения эффективности аппаратно-программного КАМ в сравнении с ручной микроскопией для группы методик анализа клеток крови.
Разработать предложения по новому отраслевому стандарту разработки и испытаний ПО КАМ роботизирующего уровня с использованием информационных технологий.
Разработать методики создания и применения представительных архивов виртуальных препаратов биоматериалов для научно-исследовательских анализов и обучения.
Объекты исследования
Объектами исследования в данной работе являлись: технологии и алгоритмы автоматизации микроскопических анализов биоматериалов; методы и средства разработки и испытаний сложных модульных аппаратно-программных комплексов; микроскопические изображения цитологических препаратов; характеристики покупных
аппаратных и программных комплектующих КАМ; технологии создания представительных выборок препаратов.
Методы исследования
В работе использовались положения и методы следующих областей знания: теория и методы обработки и анализа изображений; системный анализ; информатика; робототехника; теория программирования; математический анализ; теория микроскопии; теория цитологических исследований; теория испытаний медицинских приборов.
Научная новизна
Исследованы и сформулированы типы задач, уровни автоматизации, структура КАМ, покрывающие основное множество методик микроскопического анализа биоматериалов. Определена ключевая роль роботизирующей компоненты, связанной с навигацией и просмотром значительных плохоизмеряемых пространств препарата и сбором выборки объектов анализа.
Исследована и разработана новая методика поэтапной разработки и испытаний сложного программного комплекса, качество функционирования которого определяется качественными и полуколичественными критериями. В основе методики лежит последовательное применение виртуальных препаратов, аттестованных на последовательных этапах разработки и испытаний. Методика может являться основой для разработки нового отраслевого стандарта разработки и испытаний подобных систем с применением современных информационных технологий.
Исследован и разработан метод «слияния контуров» для сегментации (выделения границ) изображений клеток, основанный на последовательном слиянии первичных фрагментов (зерен) образа с использованием геометрических свойств класса объектов.
4. Исследован и разработан метод настройки параметров алгоритма сегментации, основанный на сведении задачи выбора параметров к задаче минимизации функции эмпирического риска в классе кусочно-линейных решающих правил.
Практическое значение исследования
1. В результате исследования решена важная народнохозяйственная задача создания медицинского роботизирующего микроскопического анализатора. Разработанные и внедренные в медицинскую практику под руководством и при участии автора аппаратно-программные комплексы микроскопии МЕКОС-Ц1 и МЕКОС-Ц2 позволяют автоматизировать группу трудоемких рутинных операции микроскопии, повысить точность и надежность традиционных анализов, внедрить группу ранее не применявшихся количественных анализов.
2.Разработаны и реализованы методы распознавания изображений клеток системы крови, позволяющие автоматически сортировать клетки заданных типов.
Уникальными свойствами ПО комплекса МЕКОС-Ц2 являются дистанционный сбор и аттестация обучающих и экзаменационных выборок объектов анализа и модульная структура, позволяющая применять экономные поэтапные испытания подсистем комплекса с увеличенной представительностью базы испытаний по сравнению с традиционной схемой медицинских испытаний подобных систем.
Предложенные информационные технологии создания и верификации виртуальных препаратов биоматериалов создают новый уровень проведения научных количественных микроскопических исследований биоматериалов, новый уровень обучения персонала и доступа к медицинским знаниям.
Внедрение в практику
Проведены технические (в ВНИИИМТ) и медицинские (в Российской детской клинической больнице, в НИИ неотложной детской хирургии и травматологии, в 23 ГКБ г. Москвы) испытания:
комплекса компьютерной микроскопии МЕКОС-Ц (1995,1997);
комплекса автоматизированной микроскопии МЕКОС-Ц 1 (1998);
комплекса автоматизированной микроскопии МЕКОС-Ц2 (2005).
Утверждены Технические условия и получены Регистрационные свидетельства МЗ РФ (МЗСР РФ) на комплексы МЕКОС-Ц и МЕКОС-Ц1 ((ТУ 9443-001-27543786-97, Рег.уд. МЗ РФ № 29/10010198/1282-01, 1998) и МЕКОС-Ц2 (ТУ 9443-002-27543786-2005, Per. уд. ФСНЗСР РФ № ФС 02012006/2935-06, 2006, рис. Bl, В2, ВЗ).
Комплексы МЕКОС-Ц/Ц1/Ц2 эксплуатируются в более чем 100 медицинских, санитарно-эпидемиологических, научно-исследовательских, производственных и учебных учреждениях России, включая РДКБ, ГНЦ РАМН, РОНЦ РАМН, МНИОИ им. Герцена, 1 ГКБ, 23 ГКБ, РГСУ, НИИ фармакологии, Центр экстремальной медицины, НИИ НДХТ, РГМУ, НИИДГ, ИХ РАМН, НИИ ФХМ, МИФИ, МТУ им. Баумана, ВНИИЭФ, санаторий «Россия» и др.
Рис. Bl. Комплекс микроскопии МЕКОС-Ц2 с оборудованием автоматизации МЕКОС-MS2, программной системной платформой МЕКОС-Ц2ос, программами методиками МЕКОС-Ц2софт для гематологии, цитологии, гистологии, паразитологии. Регистрационное удостоверение изделия медицинского назначения МЗСР РФ ФСНЗСР РФ № фс 02012006/2935-06.
Рис. В2. Примеры операций МЕКОС-Ц2 с
A *'
іапв
Ц|Ы«?
ппс
Рис.ВЗ. Примеры операций МЕКОС-Ц2 с препаратами
Положения, выносимые на защиту
1. Структура программного обеспечения КАМ с выделением систем съемки,
информатизации, навигации, сбора выборки, сортировки, измерения, диагностики и
контроля качества позволяет реализовывать основные известные типы
автоматизированных методик с возможностью поэтапного дистанционного испытания
систем.
Технология разработки и испытаний МЕКОС-Ц2 может являться основой для нового отраслевого стандарта испытаний распознающих роботизированных систем анализа, использующего современные информационные технологии.
Применение системной программной платформы МЕКОС-Ц2ос позволяет использовать множество оптимизированных комплектаций оборудования и широкий круг функциональных программ-методик.
4. Методы «слияния контуров» и настройки параметров алгоритма сегментации в
сочетании с известными алгоритмами фильтрации и формирования первичных зерен
образа обеспечивают эффективное выделение границ изображений клеток крови.
Апробация работы
Работа была представлена на конкурсе корпорации Hewlett-Packard по методам распознавания образов (Бристол, Англия, 1992, Основной приз), на Научном совете РАН по комплексной проблеме "Кибернетика" и ГНТП "Распознавание образов, обработка изображений, интеллектуальный интерфейс" (1992), на конференции "Автоматизация гематологических лабораторных исследований", Москва, ГНЦ РАМН (1994), на симпозиуме IEEE IWIT (Москва, 1994), на комиссиях Комитета по новой медицинской технике МЗ РФ (1993, 1994, 1995, 1996), на выставке "Российские технологии" (Вашингтон, США,1994), на симпозиуме IS&SPIE (Сан-Хосе, США,1995), на 4-й международной конференции по компьютерной цитологии (Чикаго, США, 1996), на
выставках российской (московской) медицинской техники в Пекине (2004, 2006), Лиссабоне (2005), на выставке "Medica" в Дюссельдорфе (2006), на выставках и конференциях «Национальные дни клинической лабораторной диагностики», «Интерлабдиагностика» (Москва, 2003, 2006), Здравоохранение 2006 (Москва).
Публикации
Разработка защищена Публикация результатов: 29 статей в центральных и зарубежных научных журналах, 5 патентов на изобретение, более 20 тезисов докладов на конференциях.
Аннотация
В 1-й главе представлен обзор литературы и дан сравнительный анализ характеристик автоматизированных цитоанализаторов различных типов. Подробно рассмотрены комплексы автоматизированной микроскопии различного уровня автоматизации и назначения, дан сравнительный анализ характеристик различных известных анализаторов клеток крови.
Во 2-й главе представлены постановки задачи и дано медико-технико-экономическое обоснование целесообразности и принципиальной реализуемости автоматизации группы методик микроскопического гематологического, цитологического, паразитологического и некоторых других видов анализа биоматериалов. Выявлено, что при разработке КАМ известных типов необходимо решать до 8 базовых задач съемки препарата, информатизации анализа, выбора маршрута просмотра препарата, Обнаружения и сбора выборки объектов анализа, Контроля качества препарата, Измерения выборки, Сортировки выборки по качественным критериям, Диагностики препарата медицинской.
В 3-й главе рассмотрены характеристики представленного на современном рынке оборудования, применение которого в качестве комплектующих в составе КАМ может обеспечить необходимые для медицинского применения параметры группы актуальных автоматизированных методик анализа. Обоснована целесообразность разработки системного программного обеспечения - платформы автоматизированной микроскопии МЕКОС-Ц2ос для КАМ модульной структуры МЕКОС-Ц2. МЕКОС-Ц2ос позволяет использовать многожество комплектаций КАМ с постоянно обновляющимся составом оборудования и сделать относительно независимой разработку специализированного функционального программного обеспечения конкретных методик микроскопического анализа. Сформулированы требования к оборудованию автоматизации ряда актуальных методик анализа.
В 4-й главе рассмотрены вопросы создания базы разработки и медицинских испытаний группы специализированных методик микроскопического анализа, поддержанных платформой МЕКОС-Ц2ос. Рассмотрены возможности многоцелевого использования средств удаленного доступа, включая формирование базы испытаний. Рассмотрена реализованная в КАМ МЕКОС-Ц2 схема поэтапных испытаний и связанная с ней структура модулей функциональных программ-методик автоматизированной микроскопии, оптимизирующая объем и качество медицинских испытаний. Структура модулей функциональных программ МЕКОС-Ц2 соответствует 8 выявленным в главе 2 естественным задачам автоматизации, качество решения которых в КАМ может быть проверено последовательно (поэтапно), что дает преимущества по сравнению с традиционной схемой испытаний.
В 5-й главе рассмотрены алгоритмы группы функциональных программ-методик КАМ МЕКОС-Ц2 для гематологии, цитологии, гистологии, паразитологии, телемедицины. Некоторые алгоритмы МЕКОС-Ц2 является оригинальными, другие разработаны на базе известных методов (программ). Среди оригинальных алгоритмов
основное внимание уделено алгоритмам сегментации границ изображений клеток крови. В результате экспериментов с рядом алгоритмов выбрана схема "seeded region growing" с применением нелинейной диффузной фильтрации в качестве предобработки, метода watershed для формирования зерен и оригинального алгоритма «слияния контуров» для формирования границ ядер и цитоплазм клеток. В методе слияния контуров используется модель цитологического объекта и технология выбора параметров с применением методов минимизации функции эмпирического риска в классе кусочно-линейных решающих правил. Рассматривается оригинальная вычислительная схема решения системы соответствующих линейных неравенств с применением элементов целочисленного программирования.
В 6-й главе представлены результаты испытаний созданных на основе рассмотренных в предьщущих главах технологий и алгоритмов методик анализа клеток крови КАМ МЕКОС-Ц2. Оцениваются показатели точности, производительности, трудоемкости применения различных методик, делается вывод о целесообразности применения МЕКОС-Ц2 в медицинской практике.
В заключении формулируются полученные результаты, оценивается их вклад в теорию и практику разработки КАМ.
В приложениях представлены документы внедрения, литературные и аналитические обзоры по реализованным программно-аппаратным системам автоматической микроскопии, по оборудованию КАМ, определены требования к оборудованию со стороны ряда программ автоматизации, представлены аннотации программ МЕКОС-Ц2, приведены примеры применения ПО комплексов МЕКОС для формирования решающих правил количественной диагностики в онкологии.
Сравнительный анализ функциональных возможностей анализаторов различных типов
В литературе для обозначения систем микроскопии, использующих для анализа видеокамеры, компьютеры, моторизованные элементы управления, применяются различные термины: automated microscopy; digital microscope, computer microscopy, image analyzer и др. Мы будем использовать в основном первый термин, подчеркивающий отношение к традиционной микроскопии. Поскольку технологии автоматизированной микроскопии используют информационные технологии и количественный анализ изображений, этот термин применим ко всему спектру автоматизации как качественных, так и количественных анализов.
Хотя уровень автоматизации в представленных на рынке комплексах микроскопии весьма разнообразен, в целом по этому критерию современные системы можно разделить на несколько уровней и групп [Медовый, 2004]. 1-й уровень соответствует применению информационных технологий (база данных, документация, телемедицина). 2-й уровень соответствует приемнению image анализа для определения характеристик популяции объектов препарата. 3-й уровеь соответствует роботизации для замены глаз и рук врача в процессе работы с микроскопом. Основная представленная на рынке часть микроскопов все еще относится к группе традиционных микроскопов с ручным управлением и отсутствием автоматического анализа. Микроскопы этого типа оставляют за лаборантом в полном объеме ответственность за условия наблюдения, выбор объектов, результаты анализа.
Ко второй группе можно отнести диалоговые КАМ (ДКАМ), "online microscopy", в которых изображение поля зрения с помощью видеокамеры или цифрового фотоаппарата передается в компьютер и подвергается в нем программной обработке разного рода «системами анализа изображений» (САИ). В такой системе лаборант несет ответственность за выбор объектов и за условия наблюдения, осуществляя операции управления процессом микроскопии. САИ выполняют функции информатизации и image анализа.
В случае объектов с четкими границами САИ может автоматически выполнять измерение и количественный анализ отобранных лаборантом или всех объектов поля зрения. В случае нечетких границ размеры или границы определяются в диалоге. САИ осуществляет стандартные операции информатизации (галереи кадров, база данных, печать, интернет и др.). Степень автоматизации анализа введенного кадра тем выше, чем более специализирована САИ под конкретный анализ или биоматериал. На рынке представлены сотни универсальных и специализированных ДКАМ и САИ производства фирм [Media Cybernetics], [Clarient], [Nikon], [Olympus], [Leica], [Zeiss] и др. Среди отечественных САИ представлены программы фирм [МЕКОС], [ВИДЕОТЕСТ], [ДИАМОРФ] и др.
Следующую группу образуют микроскопы, встроенная моторизованная автоматика которых выполняет вспомогательные операции микроскопии: в той или иной степени упрощает выбор условий наблюдения, облегчает и контролирует перемещение и фокусировку препарата, смену объективов, фильтров, освещения и др. К таким микроскопам, как и к системам ДКАМ, обычно подключаются видеокамера, плата ввода изображений и компьютер, через который они могут управляться. Назовем КАМ этой группы «интеллектуальными» (ИКАМ), "smart microscopy".
Схема оборудования ИКАМ и АКАМ. Производители ИКАМ обычно снабжают их программным обеспечением общего назначения для выполнения таких функций как проход по заданным траекториям, возврат препарата в заданные точки, визуализация траектории просмотра, фиксация изображения поля зрения в базе данных, автофокусировка, управление микроскопом на расстоянии (для телемедицины). ИКАМ комплектуются либо на базе обычных ручных микроскопов с заменой штатного предметного стола на моторизованный и с добавлением узлов моторизованной фокусировки, смены объективов и фильтров и блока управления (фирмы [Prior Scientific], [Ludl Electronic products], [MArzhAuser], [МЕКОС]), либо ИКАМ разрабатывается как отдельный полностью интегрированный тип микроскопа. ([Zeiss], [Leica], [Olympus], [Nikon]). Первый путь позволяет выпускать широкую номенклатуру ИКАМ на базе ручных микроскопов разных типов.
Основное назначение ИКАМ - автоматизация простых рутинных повторяющихся операций микроскопии. Примером является «виртуальный микроскоп», когда формируется и запоминается сплошное расширенное сфокусированное изображение препарата, состоящее из группы соседних полей зрения. ИКАМ могут автоматизировать операции по выбору условий наблюдения, но сохраняют за врачом ответственность за сбор выборки объектов анализа. Таким образом, ИКАМ относятся к информационному уровню автоматизации микроскопии. В целом ИКАМ представляется группой, в ближайшие 5-10 лет способной вытеснить ручные микроскопы.
Наконец, последний класс образуют КАМ, освобождающие лаборанта от ответственности за сбор выборки объектов и за выбор условий их наблюдения. Будем называть такие системы микроскопии автономными (АКАМ), "offline microscopy". АКАМ, в принципе, могут решать все основные задачи медицинской микроскопии: съемка препарата, сбор выборки объектов анализа, сортировка и/или измерение популяции, информатизация. Наибольшие отличия АКАМ от ранее рассмотренных систем микроскопии состоят в самостоятельном решении задачи сбора представительной выборки объектов препарата. АКАМ автоматически перемещает и фокусирует препарат, выбирает траекторию просмотра в зависимости от распределения биоматериала, контролирует качество освещения и окраски, обнаруживает и записывает в базу данных изображения объектов заданных типов. Выполняется измерение и анализ автоматически собранной выборки объектов. Кроме автоматизированного микроскопа и системы анализа изображений в состав АКАМ входит роботизирующая программная компонента, управляющая автоматизированным микроскопом и заменяющая при перемещении препарата глаза и руки лаборанта. Как и всякий автомат, АКАМ зависит от уровня стандартизации подготовки биоматериала. Поэтому система подготовки препарата является либо его частью, либо АКАМ имеет средства контроля качества препарата. Таким образом, АКАМ создает все 3 уровня автоматизации микроскопии (информационный, image-анализ, роботизация).
Главное назначение АКАМ - анализ препаратов с невысокой и низкой концентрацией анализируемых объектов, когда сбор (поиск и обнаружение) выборки объектов для анализа является наиболее трудоемкой операцией. Помимо решения технических проблем «переднего края» разработка каждой функции АКАМ основана на глубоком изучении конкретного вида анализа и биоматериала.
Обслуживание АКАМ может быть поручено медицинскому персоналу невысокой квалификации. Врач-лаборант сосредотачивается на высококвалифицированных функциях качественной оценки популяции в галереях объектов на экране компьютера, что значительно повышает информативность и надежность анализа, увеличивает производительность труда. Концентрированность и наглядность информации, защита данных, система подсказок, контроль качества, ретроспективный анализ дополнительно уменьшают вероятность диагностических ошибок. Появляется реальная возможность массового применения углубленных количественных анализов, увеличивается диагностическая значимость анализа.
Декомпозиции группы известных задач автоматизации
Как было отмечено выше, представленные на рынке методики КАМ по уровню автоматизации можно разделить на уровни (1) применения информационных технологий (база данных, документация, телемедицина),: (2) применения image анализа для определения характеристик популяции объектов препарата и на (3) уровень: роботизация для замены глаз и рук врача в процессе работы с препаратом.
Реализация 2-го уровня обычно не требует применения управляемых компьютером моторизованных микроскопов. Для реализации 3-го уровня наличие такого микроскопа в составе КАМ обязательно. Методики 1-й уровня также в ряде случаев требуют применения управляемых микроскопов. В целом литературные данные позволяют оценить реальную эффективность автоматизированной методики по весьма неполному списку параметров. Рассмотрим некоторые основные черты группы известных постановок задач и реализаций автоматизированных методик КАМ (табл. 1.2), представленных в приложении 2 [Медовый, 2006-1], а также некоторых экспериментальных постановок задач автоматизации, основанных на собственных разработках ЗАО МЕКОС. 1. Анализ окрашенного мазка крови с подсчетом лейкоцитарной формулы и обнаружением юных и патологических форм лейкоцитов ([Swolin, 2003], [Медовый,2004]. 2. Анализ окрашенного мазка крови с определением количественных характеристик эритроцитов и тромбоцитов ([Albertini, 2003], [Kubota, 2003], [Байдун, 2004], [Плясунова, 2006]). 3. Анализ окрашенного мазка крови с подсчетом и анализом морфологии ретикулоцитов ([Медовый,2004],[Пятницкий, 2007],[Плясунова, 2006]). 4. Анализ окрашенного мазка крови или костного мозга с подсчетом миелограммы. 5. Клинический анализ осадка мочи (капля под покровным стеклом или в камере; сухой мазок). [IRIS], [Ворошилов, 2004]. 6. Анализ подвижности (с определением параметров траектории) и морфологии сперматозоидов [Verstegen, 2002], [Soler,2003]. 7. Цитоденситоморфометрия [Zeiss], [Leica], [Applied Imaging], [Rodenacker], [MEKOC] на примере морфометрии клеток цитологического препарата молочной железы при окраске по Лейшману [Волченко, 2003,2006]. 8. Анализ препаратов фекалий (эфир-формалиновое осаждение), смывов, воды на обнаружение яиц гельминтов [МЕКОС]. 9. Анализ препаратов фекалий (эфир-формалиновое осаждение), смывов, воды на обнаружение простейших [МЕКОС]. 10. Количественный анализ цитохимических меток в цитологическом препарате [Applied Imaging], [МЕКОС]: 11. Количественный анализ флуоресцентных меток в цитологическом препарате [Ladanyi, 2004] [Applied Imaging]. 12. Кариотипирование в проходящем свете (строение и количество хромосом) [Zeiss], [Leica], [Applied Imaging], [Applied Spectral Imaging]. 13. Хромосомный FISH анализ [Zeiss], [Leica], [Applied Imaging] , [Applied Spectral Imaging] 14. Анализ микроциркуляторного кровотока [Ray] 15. Обнаружение малярийного плазмодия в толстой капле крови [Ruberto] 16. Обнаружение редких раковых клеток (мазок с поверхности шейки матки) [Anderson], [Sun] 17. Общая съемка препарата для цитологического или гистологического анализа [Chamgoulov] [Грибунов] [Медовый, 2006-3] В таблице 2.1 представлены характеристики достигнутых в настоящее время уровней автоматизации этих методик. Колонки таблицы соответствуют 8 указанным в предыдущем разделе базовым задачам, решение которых может потребоваться при реализации автоматизированной методики [Медовый, 2006-2]: 1) съемка препарата с формированием его представительного компьютерного образа; 2) информатизация анализа (база данных, бланки, нормы, телемедицина и др.); 3) навигация и выбор маршрута 4) сбор выборки объектов анализа препарата; 5) сортировка объектов выборки по заданным типам объектов; 6) измерение объектов выборки; 7) дифференциальная диагностика на базе сортировки и измерений выборки объектов и выборки препаратов или (та же математическая и информационная задача) технологическое обучение сортировке на той же базе; 8) контроль качества препарата и условий съемки.
Последняя колонка определяет максимальный применяемый в методике уровень автоматизации, достигнутый в настоящее время. Буква «м» в клетках таблицы означает проведение медицинских испытаний и внедрение в практику; буква «и» - применение только для исследовательских целей; «-» - задача не решена; «нет» - решение задачи не требуется; «да» - задача решается как внутренняя технологическая (без управления потребителем); «?»- уровень решения неизвестен. Таблица 2.1. Уровень автоматизации и тестирования базовых задач группы методик анализа биоматериалов № п/п Наименование методики Характеристика автоматизации Съемка Информ. Навигация Сбор выборки сортировка измерение Ди-ка /обучение контроль качества. Уровень Автомат. 1 Сортировка лейкоцитов м м м м м м да м робот 2 Колич.анализ эритроцитов и тромбоцитов м м м м м м да м Робот/ image 3 Анализ ретикулоцитов м м м м м и да м Робот/ image 4 Подсчет миелограммы м м и и - - информ 5 Анализ осадка мочи м м и и м 7 да 7 робот 6 Анализ динамики и морфологии сперматозоидов м м м м/и м м да image 7 Цитоденсито-морфометрия м и и и - м м/да и image 8 Обнаружение гельминтов и м и и - и - 7 информ 9 Обнаружение простейших и м и и - и - 7 информ 10 Анализ цитохимических меток и/м м и и/м - и/м - 7 Image/ робот 11 Анализ флуоресцентных меток и/м м и и - и/м Image/ робот 12 Кариотипирование м м и и нет м - 7 image 13 FISH анализ м м и и нет м - 7 image 14 Анализ кровотока м м нет и нет м 7 image 15 Обнаружение плазмодия и м о и нет да О информ 16 Обнаружение редких клеток в цитологии и м и и и и да информ 17 Общая съемка, телемедицина м м м нет нет нет нет нет информ Как видно из таблицы, для указанных современных естественных постановок задач микроскопического анализа биоматериалов, покрывающих основное множество известных постановок задач, декомпозиция на рассмотренные 8 базовых задач возможна.
Системная платоформа КАМ МЕКОС-Ц2
Комплексы автоматизированной микроскопии МЕКОС-Ц2 [МЕКОС] являются аппаратно-программными системами, предназначенными для многих типов анализов. С учетом постоянного и быстрого обновления рынка рассмотренных выше комплектующих комплекс МЕКОС-Ц2 был спроектирован как семейство моделей, допускающих разнообразные варианты комплектаций покупными аппаратными и программными комплектующими. Архитектура комплекса определяет его модульную структуру, возможность формирования благодаря поддержке основных стандартизованных интерфейсов нескольких сотен обновляющихся комплектаций различного назначения, производительности, комфортабельности и стоимости. Форматы потоков данных интерфейсов были выбраны с учетом возможных диапазонов характеристик комплектующих. Аппаратно-программные и программно-программные интерфейсы, базы данных МЕКОС-Ц2 образуют платформу МЕКОС-Ц2ос, создающую унифицированную, не зависящую от состава конкретной комплектации оборудования среду для функциональных программ, реализующих собственно автоматизированные методики конкретных анализов.
Наличие платформы МЕКОС-Ц2ос позволяет включать в состав МЕКОС-Ц2 функциональные программы разных производителей. В то же время применение другими производителями сертифицированной платформы МЕКОС-Ц2ос позволяет им быстро разрабатывать, испытывать и внедрять свои собственные автоматизированные методики. Структура МЕКОС-Ц2 и, в частности, структура МЕКОС-Ц2ос, была выбрана также с учетом схемы поэтапных медицинских испытаний и дистанционного сопровождения в условиях систематических модернизаций [Медовый, 2006-2].
МЕКОС-Ц2ос предоставляет функциональным программам (реализующим уровни анализа изображений и роботизации) средства тестирования, калибровки, настройки, управления оборудованием для обеспечения необходимой точности и скорости анализа. Поскольку в соответствии с декомпозицией известных задач автоматизации базовые задачи съемки и информатизации входят во все варианты известных постановок задач (табл.2.1), то соответствующие базовые аппаратно-ориентированные модули были включены в состав МЕКОС-Ц2ос. С точки зрения пользователя МЕКОС-Ц2ос реализует информационный уровень методики анализа, предоставляя: - диалоговую идентификацию препарата, лаборанта, условий микроскопии; - контроль качества условий наблюдения препарата; - автофокус, мультифокус, панорамирование; - отображение маршрута просмотра препарата, возврат препарата в заданные точки маршрута; - одиночный и фильмовый ввод кадров поля зрения с формированием БД (галереи, импорт, экспорт, редакция, печать, защита); - настраиваемые меню классификации объектов галерей; - настройку, формирование и печать бланков результатов анализа; - сетевой доступ; - интуитивный русскоязычный интерфейс; - интернет сопровождение изготовителя; - тесты оборудования КАМ.
Для работы с потребителями был сформирован ряд типовых комплектаций КАМ МЕКОС-Ц2 без оборудования автоматизации, с оборудованием автоматизации и сразличным составом функциональных программ, реализующих конкретные методики анализа Типовые комплектации покрывают диапазон качества от учебного до исследовательского класса, имеют оптимизированный состав комплектующих и могут применяться с пакетами программ-методик для гематологии, цитологии, гистологии, паразитологии, телемедицины. Типовые комплектации играют для потребителей роль примеров соотношения функциональных характеристик и цены комплекса. С учетом конкретных потребностей и возможностей потребителей на основе структуры и базы данных комплектующих и программ МЕКОС-Ц2 формируются индивидуальные оптимизированные комплектации из более чем 500 возможных вариантов поставки с применением покупных или собственных аппаратных комплектующих и программ. Небольшая группа комплектаций представлена в табл. 3.1. Отметим, что применение неоптимизированных комплектаций, которыми заполнена значительная часть рынка, приводит к ухудшению функционирования и (или) неоправданному удорожанию КАМ. Разработка МЕКОС-Ц2ос может рассматриваться как предложение сообществу производителей программ для микроскопического анализа объединить свои усилия на базе стандартизованной платформы.
Полноценные медицинские испытания КАМ, решающих задачи 2 и особенно 3 уровня, а также исследовательской задачи анализа популяций (необходимой в частности, при разработке АКАМ) являются организационно сложными и весьма дорогостоящими мероприятиями. В имеющихся стандартах испытаний в качестве референтного метода используется слабо формализованная ручная микроскопия образцов, приготовленных в соответствии с весьма расплывчатыми стандартами качества. Отсутствуют рекомендации по выбору образцов для тестирования из бесконечного множества вариантов патологий и пробоподготовки. Каждая модернизация (их может быть несколько в год) требует, вообще говоря, новых затратных сравнений с ручной микроскопией, при этом реально достижимый объем выборки препаратов для испытаний остается ограниченным. В соответствии с имеющимися стандартами (например, американский стандарт Национального комитета для клинических лабораторных стандартов [NCCLS-H20-A]) испытания КАМ проводятся с использованием в качестве единственного референтного метода аналогичного анализа, выполненного опытными врачами-лаборантами на ручном микроскопе. Для снижения влияния субъективного фактора и из-за ограниченности выборки анализируемых объектов каждый анализ выполняется по нескольким препаратам несколькими врачами (табл.4.1). Табл. 4.1. Схема испытаний КАМ в соответствии с имеющимися стандартами медицинских испытаний
Тип задачи Стандартная методика медицинских испытаний База испытаний Съемка поля зрения препарата Визуальная оценка врачом на экране и в окулярах Архив физических препаратов Информатизация анализа препарата Визуальная проверка врачом формирования данных Архив физических препаратов, эталоны бланков Навигация Не определена Сбор выборкиобъектов анализа вобъеме препарата Не определена Контроль качества препарата Не определена Измерения выборки Сравнение результатовавтоматических измерений иизмерений врачом приручной/диалоговоймикроскопии Архив физических препаратов Сортировка выборкипо качественнымкритериям Сравнение результатовавтоматической сортировки исортировки врачом приручной микроскопии Архив физических препаратов Диагностикапрепарата медицинская Сравнение автоматическогодиагноза и диагноза врача приручной микроскопии Архив физических препаратов Такой подход имеет свои преимущества и недостатки. Преимущество состоит в независимости референтного метода, простоте защиты результатов испытаний от подтасовок. Недостатки: высокая стоимость и трудоемкость испытаний; ряд анализов практически не может быть выполнен вручную с приемлемой точностью или скоростью; медицинские испытания продолжаются ограниченное время, после чего функционирование КАМ в, возможно, изменившихся условиях не контролируется; точность референтного метода трудно контролировать, он может содержать систематические ошибки; объем и представительность выборки препаратов для испытаний ограничены. Последний недостаток является ключевым, определяющим реальное качество функционирования КАМ при эксплуатации. Таким образом, даже при идеально разработанных функциональных средствах КАМ ограниченные возможности реального тестирования и , соответственно, настройки, не позволяют рассчитывать на высокое качество изделия. Поэтому структура и функции КАМ должны соответствовать прежде всего достаточным возможностям тестирования и адаптации (модернизации) системы.
Технология испытаний МЕКОС-Ц2
Комплексы автоматизированной микроскопии МЕКОС-Ц2 [МЕКОС] являются аппаратно-программными системами, предназначенными для многих типов анализов. С учетом постоянного и быстрого обновления рынка рассмотренных выше комплектующих комплекс МЕКОС-Ц2 был спроектирован как семейство моделей, допускающих разнообразные варианты комплектаций покупными аппаратными и программными комплектующими. Архитектура комплекса определяет его модульную структуру, возможность формирования благодаря поддержке основных стандартизованных интерфейсов нескольких сотен обновляющихся комплектаций различного назначения, производительности, комфортабельности и стоимости. Форматы потоков данных интерфейсов были выбраны с учетом возможных диапазонов характеристик комплектующих. Аппаратно-программные и программно-программные интерфейсы, базы данных МЕКОС-Ц2 образуют платформу МЕКОС-Ц2ос, создающую унифицированную, не зависящую от состава конкретной комплектации оборудования среду для функциональных программ, реализующих собственно автоматизированные методики конкретных анализов.
Наличие платформы МЕКОС-Ц2ос позволяет включать в состав МЕКОС-Ц2 функциональные программы разных производителей. В то же время применение другими производителями сертифицированной платформы МЕКОС-Ц2ос позволяет им быстро разрабатывать, испытывать и внедрять свои собственные автоматизированные методики. Структура МЕКОС-Ц2 и, в частности, структура МЕКОС-Ц2ос, была выбрана также с учетом схемы поэтапных медицинских испытаний и дистанционного сопровождения в условиях систематических модернизаций [Медовый, 2006-2].
МЕКОС-Ц2ос предоставляет функциональным программам (реализующим уровни анализа изображений и роботизации) средства тестирования, калибровки, настройки, управления оборудованием для обеспечения необходимой точности и скорости анализа. Поскольку в соответствии с декомпозицией известных задач автоматизации базовые задачи съемки и информатизации входят во все варианты известных постановок задач (табл.2.1), то соответствующие базовые аппаратно-ориентированные модули были включены в состав МЕКОС-Ц2ос. С точки зрения пользователя МЕКОС-Ц2ос реализует информационный уровень методики анализа, предоставляя: - диалоговую идентификацию препарата, лаборанта, условий микроскопии; - контроль качества условий наблюдения препарата; - автофокус, мультифокус, панорамирование; - отображение маршрута просмотра препарата, возврат препарата в заданные точки маршрута; - одиночный и фильмовый ввод кадров поля зрения с формированием БД (галереи, импорт, экспорт, редакция, печать, защита); - настраиваемые меню классификации объектов галерей; - настройку, формирование и печать бланков результатов анализа; - сетевой доступ; - интуитивный русскоязычный интерфейс; - интернет сопровождение изготовителя; - тесты оборудования КАМ.
Для работы с потребителями был сформирован ряд типовых комплектаций КАМ МЕКОС-Ц2 без оборудования автоматизации, с оборудованием автоматизации и сразличным составом функциональных программ, реализующих конкретные методики анализа Типовые комплектации покрывают диапазон качества от учебного до исследовательского класса, имеют оптимизированный состав комплектующих и могут применяться с пакетами программ-методик для гематологии, цитологии, гистологии, паразитологии, телемедицины. Типовые комплектации играют для потребителей роль примеров соотношения функциональных характеристик и цены комплекса. С учетом конкретных потребностей и возможностей потребителей на основе структуры и базы данных комплектующих и программ МЕКОС-Ц2 формируются индивидуальные оптимизированные комплектации из более чем 500 возможных вариантов поставки с применением покупных или собственных аппаратных комплектующих и программ. Небольшая группа комплектаций представлена в табл. 3.1. Отметим, что применение неоптимизированных комплектаций, которыми заполнена значительная часть рынка, приводит к ухудшению функционирования и (или) неоправданному удорожанию КАМ. Разработка МЕКОС-Ц2ос может рассматриваться как предложение сообществу производителей программ для микроскопического анализа объединить свои усилия на базе стандартизованной платформы. Можно надеяться, что совместные усилия разработчиков и потребителей в ближайшем будущем сделают более прозрачными потребительские свойства комплексов автоматизированной микроскопии - нового сектора высокотехнологичного медицинского оборудования, предназначенного как для первичного звена, так и для высокотехнологичной медицины.
Полноценные медицинские испытания КАМ, решающих задачи 2 и особенно 3 уровня, а также исследовательской задачи анализа популяций (необходимой в частности, при разработке АКАМ) являются организационно сложными и весьма дорогостоящими мероприятиями. В имеющихся стандартах испытаний в качестве референтного метода используется слабо формализованная ручная микроскопия образцов, приготовленных в соответствии с весьма расплывчатыми стандартами качества. Отсутствуют рекомендации по выбору образцов для тестирования из бесконечного множества вариантов патологий и пробоподготовки. Каждая модернизация (их может быть несколько в год) требует, вообще говоря, новых затратных сравнений с ручной микроскопией, при этом реально достижимый объем выборки препаратов для испытаний остается ограниченным. В соответствии с имеющимися стандартами (например, американский стандарт Национального комитета для клинических лабораторных стандартов [NCCLS-H20-A]) испытания КАМ проводятся с использованием в качестве единственного референтного метода аналогичного анализа, выполненного опытными врачами-лаборантами на ручном микроскопе. Для снижения влияния субъективного фактора и из-за ограниченности выборки анализируемых объектов каждый анализ выполняется по нескольким препаратам несколькими врачами (табл.4.1). Табл. 4.1. Схема испытаний КАМ в соответствии с имеющимися стандартами медицинских испытаний
Съемка поля зрения препарата Визуальная оценка врачом на экране и в окулярах Архив физических препаратов Информатизация анализа препарата Визуальная проверка врачом формирования данных Архив физических препаратов, эталоны бланков Навигация Не определена Сбор выборкиобъектов анализа вобъеме препарата Не определена Контроль качества препарата Не определена Измерения выборки Сравнение результатовавтоматических измерений иизмерений врачом приручной/диалоговоймикроскопии Архив физических препаратов Сортировка выборкипо качественнымкритериям Сравнение результатовавтоматической сортировки исортировки врачом приручной микроскопии Архив физических препаратов
Диагностикапрепарата медицинская Сравнение автоматическогодиагноза и диагноза врача приручной микроскопии Архив физических препаратов Такой подход имеет свои преимущества и недостатки. Преимущество состоит в независимости референтного метода, простоте защиты результатов испытаний от подтасовок. Недостатки: высокая стоимость и трудоемкость испытаний; ряд анализов практически не может быть выполнен вручную с приемлемой точностью или скоростью; медицинские испытания продолжаются ограниченное время, после чего функционирование КАМ в, возможно, изменившихся условиях не контролируется; точность референтного метода трудно контролировать, он может содержать систематические ошибки; объем и представительность выборки препаратов для испытаний ограничены. Последний недостаток является ключевым, определяющим реальное качество функционирования КАМ при эксплуатации. Таким образом, даже при идеально разработанных функциональных средствах КАМ ограниченные возможности реального тестирования и , соответственно, настройки, не позволяют рассчитывать на высокое качество изделия. Поэтому структура и функции КАМ должны соответствовать прежде всего достаточным возможностям тестирования и адаптации (модернизации) системы.
