Разработка алгоритма поиска опухолевых областей на основе обработки полнослайдовых гистологических изображений рака молочной железы
https://doi.org/10.35596/1729-7648-2020-18-8-21-28
Аннотация
Анализ полнослайдовых изображений рака молочной железы является крайне трудоемким процессом. Гистологические полнослайдовые изображения обладают рядом особенностей, затрудняющих их разработку: высокая степень разнообразия тканей как на одном изображении, так и между различными изображениями, иерархичность, большой объем графической информации и различные артефакты. В ходе научной работы проведена обработка полнослайдовых изображений ткани рака молочной железы, что включало нормализацию распределения цвета на полнослайдовых гистологических изображениях и выделение области изображения, на которой располагается изучаемый образец ткани, чтобы уменьшить время работы остальных алгоритмов и не анализировать области полнослайдового изображения с фоном. Также разработан и реализован алгоритм поиска похожих для полуавтоматического выделения опухолевых участков с помощью различных дескрипторов изображений.
При поддержке: Работа выполнена в рамках задания ГКНТ по конкурсу совместных БелорусскоУкраинских научно-технических проектов «Разработать автоматизированную программу дифференциальной диагностики новообразований молочной железы с морфометрической оценкой рецепторного статуса раковых клеток» при поддержке Белорусского фонда фундаментальных исследований.
Об авторах
С. Н. Рябцева
Институт физиологии Национальной академии наук Беларуси
Беларусь
Беларусь
Рябцева С.Н., к.м.н., заведующий лабораторией «Центр электронной и световой микроскопии»
220072, Республика Беларусь, г. Минск, ул. Академическая, 28
В. А. Ковалев
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси
Беларусь
Беларусь
Ковалев В.А., к.т.н., заведующий лабораторией анализа биомедицинских изображений
Минск
В. Д. Малышев
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси
Беларусь
Беларусь
Малышев В.Д., инженер-программист лаборатории анализа биомедицинских изображений
Минск
И. А. Семеник
Институт физиологии Национальной академии наук Беларуси
Беларусь
Беларусь
Семеник И.А., к.б.н., старший научный сотрудник лаборатории «Центр электронной и световой микроскопии»
Минск
М. А. Деревянко
Институт физиологии Национальной академии наук Беларуси
Беларусь
Беларусь
Деревянко М.А., к.б.н., старший научный сотрудник лаборатории «Центр электронной и световой микроскопии»
Минск
Р. А. Москаленко
Сумский государственный университет
Украина
Москаленко Р.А., д.м.н.. доцент кафедры патологической анатомии
Украина
Москаленко Р.А., д.м.н.. доцент кафедры патологической анатомии
А. С. Довбыш
Сумский государственный университет
Украина
Довбыш А.С., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой компьютерных наук
Украина
Довбыш А.С., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой компьютерных наук
Т. Р. Савченко
Сумский государственный университет
Украина
Савченко Т.Р., студент кафедры компьютерных наук
Украина
Савченко Т.Р., студент кафедры компьютерных наук
А. Н. Романюк
Сумский государственный университет
Украина
Романюк А.Н., д.м.н., профессор, заведующий кафедрой патологической анатомии
Украина
Романюк А.Н., д.м.н., профессор, заведующий кафедрой патологической анатомии
Список литературы
1. Dimitriou N., Arandjelovic O., Caie P.D. Deep Learning for Whole Slide Image Analysis: An Overview. Frontiers of Medicine. October 19, 2019;1-11. https://www.researchgate.net/publication/336671999.
2. DICOM Whole Slide Imaging. – URL:http://dicom.nema.org/Dicom/DICOMWSI/ (дата обращения 21.10.2020).
3. Macenko M., Niethammer M., Marron J. S., Borland D., Woosley J. T., Guan X., Schmitt C., Thomas N. E. A method for normalizing histology slides for quantitative analysis. In IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro. 2009;1107-1110. DOI: 10.1109/ISBI.2009.5193250.
4. Bankhead P., Loughrey M. B., Fernández J.A., Dombrowski Y., McArt D.G., Dunne P.D., McQuaid S., Gray R.T., Murray L.J., Coleman H.G., James J.A., Salto-Tellez M., Hamilton P.W. QuPath: Open source software for digital pathology image analysis. Scientific Reports. 2017;7(1):168-78. DOI:10.1038/s41598- 017-17204-5.
Рецензия
Для цитирования:
Рябцева С.Н., Ковалев В.А., Малышев В.Д., Семеник И.А., Деревянко М.А., Москаленко Р.А., Довбыш А.С., Савченко Т.Р., Романюк А.Н. Разработка алгоритма поиска опухолевых областей на основе обработки полнослайдовых гистологических изображений рака молочной железы. Доклады БГУИР. 2020;18(8):21-28. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2020-18-8-21-28
For citation:
Rjabceva S.N., Kovalev V.A., Malyshev V.D., Siamionik I.A., Derevyanko M.A., Moskalenko R.A., Dovbysh A.S., Savchenko T.R., Romaniuk A.N. Development of neoplastic region selection algorithm based on breast cancer whole slide image. Doklady BGUIR. 2020;18(8):21-28. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2020-18-8-21-28
Просмотров: 3659
Послать статью по эл. почте 