Известия Саратовского университета.

Новая серия. Серия Физика

ISSN 1817-3020 (Print)
ISSN 2542-193X (Online)

Для цитирования:

Дубровский В. А., Торбин С. О. Эффект «высвечивания» лейкоцитов и его применение для идентификации клеток крови методом цифровой микроскопии // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Физика. 2017. Т. 17, вып. 3. С. 191-200. DOI: 10.18500/1817-3020-2017-17-3-191-200

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
скачать
(загрузок: 239)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Биофизика и медицинская физика
УДК: 
004.932
DOI: 
10.18500/1817-3020-2017-17-3-191-200

Эффект «высвечивания» лейкоцитов и его применение для идентификации клеток крови методом цифровой микроскопии

Авторы: 
Дубровский Валерий Александрович, Саратовский государственный медицинский университет им. В. И. Разумовского
Торбин Станислав Олегович, Саратовский государственный медицинский университет им. В. И. Разумовского
Аннотация: 

Цель работы. Поиск способа идентификации и счета лейко- цитов в пробе нативной крови. Материалы и оборудование. Цельная донорская кровь, цифровой микроскоп. Методы и подходы. Разработка способа идентификации и счета лейко- цитов нативной крови проведено на основе метода цифровой микроскопии. Основные результаты. Экспериментально обнаружен эффект «высвечивания» лейкоцитов в пробе нативной крови при ее наблюдении с помощью цифрового микроскопа. Эффект заключается в том, что при удалении объектива микроскопа, изначально сфокусированного на объекте, от лейкоцита происходит трансформация его изображения, причем яркость изображения клетки повышается. В то же время подобное явление не наблюдается для эритроцитов и тромбоцитов, что позволяет отличить лейкоцит от иных форменных элементов крови при их подсчете. Обнаруженный эффект не наблюдается ни на одном типе форменных элементов крови в случае мазков. Экспериментально показано, что в основе обнаруженного эффекта лежит «линзовый» механизм. Проведены статистические исследования на множестве клеток нативной крови. Показано, что применение эффекта «высвечивания» лейкоцитов дает значительное увеличение точности счета клеток этого типа при анализе формулы нативной крови методом цифровой микроскопии.

Ключевые слова: 
форменные элементы крови
лейкоцит
счет клеток
цифровая микроскопия
Список источников: 
  1. Steinkamp J. A. Flow cytometry // Rev. Sci. Instrum. 1984. Vol. 55, № 9. P. 1375–1400.
  2. Tuchin V. V., Galanzha E. I., Zharov V. P. In vivo Image Flow Cytometry // Advanced Optical Flow Cytometry: Methods and Disease Diagnoses, First Edition. Ed. by Valery V. Tuchin. 2011 Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA. Published 2011 by Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA. 387–431. DOI: https://doi.org/10.1002/9783527634286.ch14
  3. Orfao A., Ruiz-Arguelles A., Lacombe F., Ault K., Basso G., Danova M. Flow cytometry : its applications in hematology // Haematologica. 1995. Vol. 80, iss. 2. P. 69–81.
  4. Canellini G., Rubin O., Delobel J., Crettaz D., Lion N., Tissot J. Red blood cell microparticles and blood group antigens : an analysis by fl ow cytometry // Blood Transfus. 2012. Vol. 10. P. 39–45.
  5. Vyas G. N. Simultaneous human AB0 and RH(D) blood typing or antibody screening by fl ow cytometry. US Patent № 5776711, published on July 7, 1998.
  6. Tatsumi N., Tsuda I., Inoue K. Trial AB0 and Rh blood typing with an automated blood cell counter // Clin. Lab. Haemotol. 1989. Vol. 11, iss. 2. P. 123–130.
  7. Дубровский В. А., ДворецкийК. Н., Щербакова И. В., Балаев А. Э., Киричук В. Ф. Лазерное пространственное сканирование в проточной цитометрии // Цитология. 1999. Т. 41, № 1. С. 104–108.
  8. Doubrovski V. A., Ganilova Yu. A., Zabenkov I. V. R and G color components competition of RGB image decomposition as a criterion to register RBС agglutinates for blood group typing // J. Biomed. Opt., 2014, Vol. 19, iss. 3. DOI: https://doi.org/10.1117/1.JBO.19.3.036012
  9. Дырнаев А. В. Способ подсчета эритроцитов на изображениях мазков крови: пат. 2488821 МПК G01N 33.48 / заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное образова- тельное учреждение высшего профессионального образования «С.-Петерб. гос. нац. исслед. ун-т информационных технологий, механики и оптики» – 2011152334/15; заявл. 21.12.2011; опубл. 27.07.2013, Бюл. № 21.
  10. Дырнаев А. В. Метод подсчета эритроцитов на изобра- жениях мазков крови // Науч.-техн. вестн. С.-Петерб. гос. ун-та информационных технологий, механики и оптики. 2011. Т. 76, № 6. C. 18–23.
  11. Дырнаев А. В., Потапов А. С. Комбинированный подсчет эритроцитов на изображениях мазков крови // Науч.-техн. вестн. С.-Петерб. гос. ун-та информационных технологий, механики и оптики. 2012. Т. 77, № 1. С 20–24.
  12. Maitra M., Gupta R.K., Mukherjee M. Detection and Counting of Red Blood Cells in blood cell Images using hough transform // Intern. J. of Computer Applications. 2012. Vol. 53, iss. 16. P. 18–22.
  13. Nasrul Humaimi Mahmood, Muhammad Asraf Mansor. Red blood cells estimation using Hough transform technique // Signal & Image Processing : An International Journal (SIPIJ), 2012. Vol. 3, iss. 2. P. 53–62.
  14. Siti Madihah Mazalan, Nasrul Humaimi Mahmood, Mohd Azhar Abdul Razak. Automated Red Blood Cells Counting in Peripheral Blood Smear Image Using Circular Hough Transform // First International Conference on Artifi cial Intelligence, Modelling & Simulation. Biosciences and Medical Engineering Universiti Teknologi Malaysia Johor, Malaysia, 2013. P. 320–324. DOI: https://doi.org/10.1109/AIMS.2013.59
  15. Mahmood N. H., Mansor M. A. Red blood cells estimation using Hough transform technique // Signal & Image Processing : An International Journal (SIPIJ). 2012. Vol. 3, iss. 2. P. 53–64. DOI: https://doi.org/10.5121/sipij.2012.3204
  16. Pandit A., Kolhar S., Patil P., Survey on Automatic RBC Detection and Counting // Intern. J. of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering. 2015. Vol. 4, iss. 1. P. 128–131. DOI: https://doi.org/10.15662/ijareeie.2015.0401012
  17. Alilou M., Kovalev V. Automatic object detection and segmentation of the histocytology images using reshapable agents // Image Anal Stereol. 2013. Vol. 32. P. 89–99. DOI: https://doi.org/10.5566/ias.V.32
  18. Cuevas E., Diaz M., Manzanares M., Zaldivar D., Perez M. An improved computer vision method for detecting white blood cells // Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2013. art. № 137392. P. 1–19. DOI: https://doi.org/10.1155/2013/137392
  19. Hiremath P. S., Bannigidad P., Geeta S. Automated Identifi cation and Classifi cation of White Blood Cells (Leukocytes) in Digital Microscopic Images // IJCA Special Issue on “Recent Trends in Image Processing and Pattern Recognition” RTIPPER, 2010. P. 59–63.
  20. Соснин Д. Ю., Фалков Б. Ф., Ненашева О. Ю Оценка правильности распознавания клеток системой автоматизированного анализа крови Vision He // Уральск. мед. журн. 2012. № 13. С. 1–7.
  21. Patil P. R. , Sable G. S., Anandgaonkar G. Counting of WBCs and RBCs from blood images using gray thresholding // Intern. J. of Research in Engineering and Technology. 2014. Vol. 3, iss. 4. P. 391–395.
  22. Torbin S. O., Doubrovski V. A., Zabenkov I. V., Tsareva O. E. The counting of native blood cells by digital microscopy // Saratov Fall Meeting 2016 : Optical Technologies in Biophysics and Medicine XVIII / ed. by Elina A. Genina, Valery V. Tuchin, Proc. of SPIE Vol. 10336, 103360A (9 p.). DOI: https://doi.org/10.1117/12.2268575
  23. Дубровский В. А., Забенков И. В., Торбин С. О., Еремин В. И., Царева О. Е. Определение геометрических размеров тромбоцитарных агрегатов in vitro методом цифровой микроскопии // Мед. техника. 2013. № 3. С. 10–13.
Краткое содержание:
скачать
(загрузок: 117)
  • 1352 просмотра