Сегментация изображений гистологических объектов

Объекты на медицинских изображениях обладают большой сложностью и многофакторностью, что обусловливает высокие требования к надёжности, точности и достоверности результатов исследований. Использование вычислительной техники и математических методов в этой отрасли позволяет не только ускорить процесс обработки материала, но и повысить точность результатов исследования.
Развитие электроники и вредность условий работы стимулировали повышенное внимание к цифровому анализу рентгеновских, ультразвуковых изображений и изображений ядерно-магнитного резонанса, главным достижением которого можно считать появление компьютерного томографа. Однако сложности в получении качественных изображений гистологических объектов значительно тормозят развитие этой отрасли.
Автоматизация анализа гистологических структур ускоряет диагностику заболевания, позволяет расширить границы научных поисков в медицине. Автоматическое измерение параметров гистологических объектов даёт возможность уточнить лечение и управление терапевтическими процессами. Так, наиболее перспективным методом ранней диагностики опухолевых заболеваний в настоящее время является автоматизация цитофотометрического анализа специально приготовленных и окрашенных гистологических препаратов и разделение их по принципу норма – патология.
Одной из главных частей автоматизации измерения оптических и геометрических параметров является выделение объектов на гистологических препаратах. Эта задача решается с помощью методов и средств цифрового анализа изображений.
Основной причиной отсутствия автоматизации в гистологии является высокая вариабельность и слабая контрастность большинства гистологических структур.
Однако быстрое развитие цифровой и аналоговой техники в последнее время открывает новые возможности перед разработчиками. Например, увеличение быстродействия вычислительной техники позволяет использовать сложные, критичные ко времени алгоритмы, а благодаря появлению цветных телевизионных датчиков высокого разрешения можно получать и обрабатывать цветные изображения. Именно новые технические возможности позволяют значительно расширить круг исследований, открывают новые пути решения задач, касающихся анализа изображений. Данная работа посвящена одной из таких задач – сегментации объектов на изображениях гистологических препаратов.