Ткани под микроскопом фото: Ткани и органы человека под микроскопом (15 фото) (GreenWord.ru)

Содержание

Ткани и органы человека под микроскопом (15 фото) (GreenWord.ru)

Почти все из представленных здесь изображений сделаны с помощью сканирующего электронного микроскопа (СЭМ). Испускаемый таким прибором пучок электронов взаимодействует с атомами нужного объекта, результатом чего становятся 3D-изображения высочайшей разрешающей способности. Увеличение в 250000 раз позволяет разглядеть детали размером 1-5 нанометров (то есть миллиардных долей метра).

Первое СЭМ-изображение получил в 1935 году Макс Кнолль, а уже в 1965 году Кембриджская инструментальная компания предложила фирме «Дюпон» свой «Стереоскан». Сейчас такие устройства широко применяются в научно-исследовательских центрах.

Рассматривая предлагаемые ниже снимки, вы совершите путешествие по своему телу, начиная с головы и заканчивая кишечником и органами таза. Вы увидите, как выглядят нормальные клетки и что происходит с ними, когда их поражает рак, а также получите наглядное представление о том, как, скажем, происходит первая встреча яйцеклетки и сперматозоида.

Красные кровяные тельца

Здесь изображена, можно сказать, основа вашей крови — красные кровяные тельца (RBC). На этих симпатичных двояковогнутых клетках лежит ответственная задача разносить по всему телу кислород. Обычно в одном кубическом миллиметре крови таких клеток 4-5 миллионов у женщин и 5-6 миллионов у мужчин. У людей, живущих на высокогорье, где ощущается недостаток кислорода, красных телец еще больше.

Расщепленный человеческий волос

Чтобы избежать такого невидимого для обычного глаза расщепления волос, надо регулярно стричься и пользоваться хорошими шампунями и кондиционерами.

Клетки Пуркинье

Из 100 миллиардов нейронов вашего мозга клетки Пуркинье одни из самых крупных. Помимо прочего, они отвечают в коре мозжечка за двигательную координацию. На них губительно действуют как отравление алкоголем или литием, так и аутоиммунные заболевания, генетические отклонения (включая аутизм), а также нейродегенеративные болезни (Альцгеймера, Паркинсона, рассеянный склероз и т. п.).

Чувствительные волоски уха

Вот как выглядят стереоцилии, то есть чувствительные элементы вестибулярного аппарата внутри вашего уха. Улавливая звуковые колебания, они контролируют ответные механические движения и действия.

Кровеносные сосуды зрительного нерва

Здесь изображены кровеносные сосуды сетчатки глаза, выходящие из окрашенного в черный цвет диска зрительного нерва. Этот диск представляет собой «слепое пятно», так как на этом участке сетчатки нет световых рецепторов.

Вкусовой сосочек языка

На языке у человека находится около 10000 вкусовых рецепторов, которые помогают определить на вкус соленое, кислое, горькое, сладкое и острое.

Зубной налет

Чтобы на зубах не было таких похожих на необмолоченные колоски наслоений, желательно чистить зубы почаще.

Тромб

Вспомните, как красиво выглядели здоровые красные кровяные тельца. А теперь посмотрите, какими они становятся в паутине смертельно опасного кровяного тромба. В самом центре находится белое кровяное тельце (лейкоцит).

Легочные альвеолы

Перед вами вид вашего легкого изнутри. Пустые полости — это альвеолы, где и происходит обмен кислорода на углекислый газ.

Раковые клетки легких

А теперь взгляните, как отличаются деформированные раком легкие от здоровых на предыдущем снимке.

Ворсинки тонкой кишки

Ворсинки тонкой кишки увеличивают ее площадь, что способствует лучшему усвоению пищи. Это выросты неправильной цилиндрической формы высотой до 1,2 миллиметра. Основу ворсинки составляет рыхлая соединительная ткань. В центре, подобно стержню, проходит широкий лимфатический капилляр, или млечный синус, а по сторонам от него располагаются кровеносные сосуды и капилляры. По млечному синусу в лимфу, а затем в кровь попадают жиры, а по кровеносным капиллярам ворсинок поступают в кровоток белки и углеводы. При внимательном рассмотрении можно заметить в бороздках пищевые остатки.

Человеческая яйцеклетка с корональными клетками

Здесь вы видите человеческую яйцеклетку. Яйцеклетка покрыта гликопротеиновой оболочкой (zona pellicuda), которая не только защищает ее, но и помогает захватить и удержать сперматозоид. К оболочке прикреплены две корональные клетки.

Сперматозоиды на поверхности яйцеклетки

На снимке схвачен момент, когда несколько сперматозоидов стараются оплодотворить яйцеклетку.

Человеческий эмбрион и сперматозоиды

Это похоже на войну миров, на самом же деле перед вами яйцеклетка через 5 дней после оплодотворения. Некоторые сперматозоиды все еще удерживаются на ее поверхности. Изображение сделано с помощью конфокального (софокусного) микроскопа. Яйцеклетка и ядра сперматозоидов окрашены в пурпурный цвет, тогда как жгутики сперматозоидов — в зеленый. Голубые участки — это нексусы, межклеточные щелевые контакты, осуществляющие связь между клетками.

Имплантация человеческого эмбриона

Вы присутствуете при начале нового жизненного цикла. Шестидневный эмбрион человека имплантируется в эндометрий, слизистую оболочку полости матки. Пожелаем ему удачи!

Via 15 Beautiful Microscopic Images from Inside the Human Body

Фото крови человека под микроскопом – Статьи на сайте Четыре глаза

Главная »
Статьи и полезные материалы »
Микроскопы »
Статьи о микроскопах, микропрепаратах и исследованиях микромира »
Кровь человека под микроскопом

Хотели ли вы когда-нибудь увидеть своими глазами, как выглядит кровь человека под микроскопом? Ведь это же одна из наиболее интересных тканей организма! Она состоит из множества клеток разных типов и выполняет жизненно важные функции: транспортную (переносит кислород по телу), защитную (специальные клетки устраняют вредоносные микроорганизмы) и гомеостатическую (поддерживает постоянство внутренней среды организма).

Чтобы вы смогли рассмотреть, как устроена кровь человека, микроскоп должен давать не менее 1000-кратного увеличения. Учитывайте это при его выборе.

Как выглядит кровь под микроскопом?

При большом увеличении можно увидеть все три типа клеток крови.

Эритроциты – красные тельца дисковидной формы, которые транспортируют кислород по телу человека. Диаметр – 7–10 мкм. Цвет этих клеток обусловлен содержанием в них гемоглобина – специального вещества, которое позволяет им переносить молекулы кислорода. Эти клетки наиболее многочисленны, поэтому, рассматривая кровь человека под микроскопом, их вы увидите в первую очередь.

Лейкоциты – клетки округлой формы размером от 7 до 20 мкм. Именно они и формируют иммунную систему, защищающую организм от болезнетворных вирусов, бактерий и грибков. Существует несколько разновидностей лейкоцитов: лимфоциты, моноциты, базофилы, нейтрофилы и эозинофилы.

Тромбоциты – плоские бесцветные клетки, отвечающие за свертываемость крови. У них наименьшие размеры – от 2 до 4 мкм, – поэтому подробно рассмотреть их можно только с помощью профессионального микроскопа.

Кровь под микроскопом – фото

Если у вас нет возможности приобрести микроскоп, вы можете увидеть многочисленные фото клеток крови в интернете. Многие из них сделаны с использованием профессиональной оптической и фототехники, поэтому очень детальны и дают возможность узнать все тонкости клеточного строения крови.

Кровь человека под микроскопом, 150x

Но никакие фотографии не могут заменить настоящее изучение микропрепарата в микроскоп! И если вы – любитель постигать новое, задумайтесь о долгожданной покупке оптической техники и откройте для себя все тайны микромира, не видимого невооруженным глазом.

Если же вы хотите поэкспериментировать и сделать фото крови под микроскопом самостоятельно, для начала вам хватит даже смартфона или фотоаппарата начального уровня. С помощью адаптера вы сможете подсоединить гаджет к микроскопу и сделать красочные снимки.

4glaza.ru
Сентябрь 2017

Использование материала полностью для общедоступной публикации на носителях информации и любых форматов запрещено. Разрешено упоминание статьи с активной ссылкой на сайт www.4glaza.ru.

Производитель оставляет за собой право вносить любые изменения в стоимость, модельный ряд и технические характеристики или прекращать производство изделия без предварительного уведомления.


Рекомендуемые товары


Смотрите также

Другие обзоры и статьи о микроскопах, микропрепаратах и микромире:

  • Видео! Микроскоп Levenhuk 870T: видеосравнение фильтрованной и нефильтрованной воды (канал MAD SCIENCE, Youtube.com)
  • Видео! Микроскоп Levenhuk 870T: жизнь в капле воды с болота (канал MAD SCIENCE, Youtube.com)
  • Видео! Микроскоп Levenhuk 870T: видео радиоактивной воды (канал MAD SCIENCE, Youtube.com)
  • Видео! Микроскоп Levenhuk 870T: видеообзор (канал MAD SCIENCE, Youtube.com)
  • Видео! Микроскоп Levenhuk 870T: видео соленой воды (канал MAD SCIENCE, Youtube.com)
  • Медицинские микроскопы Levenhuk MED: обзорная статья на сайте levenhuk.ru
  • Видео! Портативный микроскоп Bresser National Geographic 20–40x и другие детские приборы линейки: видеообзор (канал «Татьяна Михеева», Youtube.com)
  • Книги знаний издательства Levenhuk Press: подробный обзор на сайте levenhuk.ru
  • Видео! Книга знаний в 2 томах. «Космос. Микромир»: видеопрезентация (канал LevenhukOnline, Youtube.ru)
  • Видео! Видео бактерий под микроскопом Levenhuk Rainbow 2L PLUS (канал «Микромир под микроскопом», Youtube.ru)
  • Обзор микроскопа Levenhuk Rainbow 50L PLUS на сайте levenhuk.ru
  • Видео! Подробный обзор серии детских микроскопов Levenhuk LabZZ M101 (канал Kent Channel TV, Youtube.ru)
  • Обзор набора оптической техники Levenhuk LabZZ MTВ3 (микроскоп, телескоп и бинокль) на сайте levenhuk.ru
  • Видео! Микроскоп Levenhuk DTX 90: распаковка и видеообзор цифрового микроскопа (канал Kent Channel TV, Youtube.ru)
  • Видео! Видеопрезентация увлекательной и красочной книги для детей «Невидимый мир» (канал LevenhukOnline, Youtube.ru)
  • Видео! Большой обзор биологического микроскопа Levenhuk 3S NG (канал Kent Channel TV, Youtube.ru)
  • Микроскопы Levenhuk Rainbow 2L PLUS
  • Видео! Микроскопы Levenhuk Rainbow и LabZZ (канал LevenhukOnline, Youtube.ru)
  • Микроскоп Levenhuk Rainbow 2L PLUS Lime\Лайм. Изучаем микромир
  • Выбираем лучший детский микроскоп
  • Видео! Микроскопы Levenhuk Rainbow 2L: видеообзор серии микроскопов (канал LevenhukOnline, Youtube.ru)
  • Видео! Микроскопы Levenhuk Rainbow 2L PLUS: видеообзор серии микроскопов (канал LevenhukOnline, Youtube.ru)
  • Видео! Микроскопы Levenhuk Rainbow 50L: видеообзор серии микроскопов (канал LevenhukOnline, Youtube.ru)
  • Видео! Микроскопы Levenhuk Rainbow 50L PLUS: видеообзор серии микроскопов (канал LevenhukOnline, Youtube.ru)
  • Видео! Микроскоп Levenhuk Rainbow D2L: видеообзор цифрового микроскопа (канал LevenhukOnline, Youtube.ru)
  • Видео! Микроскоп Levenhuk Rainbow D50L PLUS: видеообзор цифрового микроскопа (канал LevenhukOnline, Youtube.ru)
  • Обзор биологического микроскопа Levenhuk Rainbow 50L
  • Видео! Видеообзор школьных микроскопов Levenhuk Rainbow 2L и 2L PLUS: лучший подарок ребенку (канал KentChannelTV, Youtube.ru)
  • Видео! Как выбрать микроскоп: видеообзор для любителей микромира (канал LevenhukOnline, Youtube.ru)
  • Галерея фотографий! Наборы готовых микропрепаратов Levenhuk
  • Микроскопия: метод темного поля
  • Видео! «Один день инфузории-туфельки»: видео снято при помощи микроскопа Levenhuk 2L NG и цифровой камеры Levenhuk (канал LevenhukOnline, Youtube.ru)
  • Видео! Обзор микроскопа Levenhuk Rainbow 2L NG Azure на телеканале «Карусель» (канал LevenhukOnline, Youtube.ru)
  • Обзор микроскопа Levenhuk Фиксики Файер
  • Совместимость микроскопов Levenhuk с цифровыми камерами Levenhuk
  • Как работает микроскоп
  • Как настроить микроскоп
  • Как ухаживать за микроскопом
  • Типы микроскопов
  • Техника приготовления микропрепаратов
  • Галерея фотографий! Что можно увидеть в микроскопы Levenhuk Rainbow 50L, 50L PLUS, D50L PLUS
  • Сетка или шкала. Микроскоп и возможность проведения точных измерений
  • Обычные предметы под объективом микроскопа
  • Насекомые под микроскопом: фото с названиями
  • Инфузории под микроскопом
  • Изобретение микроскопа
  • Как выбрать микроскоп
  • Как выглядят лейкоциты под микроскопом
  • Что такое лазерный сканирующий микроскоп?
  • Микроскоп люминесцентный: цена высока, но оправданна
  • Микроскоп для пайки микросхем
  • Иммерсионная система микроскопа
  • Измерительный микроскоп
  • Микроскопы от самых больших профессиональных моделей до простых детских
  • Микроскоп профессиональный цифровой
  • Силовой микроскоп: для серьезных исследований и развлечений
  • Лечение зубов под микроскопом
  • Кровь человека под микроскопом
  • Галогенные лампы для микроскопов
  • Французские опыты – микроскопы и развивающие наборы от Bondibon
  • Наборы препаратов для микроскопа
  • Юстировка микроскопа
  • Микроскоп для ремонта электроники
  • Операционный микроскоп: цена, возможности, сферы применения
  • «Шкаловой микроскоп» – какой оптический прибор так называют?
  • Бородавка под микроскопом
  • Вирусы под микроскопом
  • Принцип работы темнопольного микроскопа
  • Покровные стекла для микроскопа – купить или нет?
  • Увеличение оптического микроскопа
  • Оптическая схема микроскопа
  • Схема просвечивающего электронного микроскопа
  • Устройство оптического микроскопа у теодолита
  • Грибок под микроскопом: фото и особенности исследования
  • Зачем нужна цифровая камера для микроскопа?
  • Предметный столик микроскопа – что это и зачем он нужен?
  • Микроскопы проходящего света
  • Органоиды, обнаруженные с помощью электронного микроскопа
  • Паук под микроскопом: фото и особенности изучения
  • Из чего состоит микроскоп?
  • Как выглядят волосы под микроскопом?
  • Глаз под микроскопом: фото насекомых
  • Микроскоп из веб-камеры своими руками
  • Микроскопы светлого поля
  • Механическая система микроскопа
  • Объектив и окуляр микроскопа
  • USB-микроскоп для компьютера
  • Универсальный микроскоп – существует ли такой?
  • Песок под микроскопом
  • Муравей через микроскоп: изучаем и фотографируем
  • Растительная клетка под световым микроскопом
  • Цифровой промышленный микроскоп
  • ДНК человека под микроскопом
  • Как сделать микроскоп в домашних условиях
  • Первые микроскопы
  • Микроскоп стерео: купить или нет?
  • Как выглядит раковая клетка под микроскопом?
  • Металлографический микроскоп: купить или не стоит?
  • Флуоресцентный микроскоп: цена и особенности
  • Что такое «ионный микроскоп»?
  • Грязь под микроскопом
  • Как выглядит клещ под микроскопом
  • Как выглядит червяк под микроскопом
  • Как выглядят дрожжи под микроскопом
  • Что можно увидеть в микроскоп?
  • Зачем нужны исследовательские микроскопы?
  • Бактерии под микроскопом: фото и особенности наблюдения
  • На что влияет апертура объектива микроскопа?
  • Аскариды под микроскопом: фото и особенности изучения
  • Как использовать микропрепараты для микроскопа
  • Изучаем ГОСТ: микроскопы, соответствующие стандартам
  • Микроскоп инструментальный – купить или нет?
  • Где купить отсчетный микроскоп и зачем он нужен?
  • Атом под электронным микроскопом
  • Как кусает комар под микроскопом
  • Как выглядит муха под микроскопом
  • Амеба: фото под микроскопом
  • Подкованная блоха под микроскопом
  • Вша под микроскопом
  • Плесень хлеба под микроскопом
  • Зубы под микроскопом: фото и особенности наблюдения
  • Снежинка под микроскопом
  • Бабочка под микроскопом: фото и особенности наблюдений
  • Самый мощный микроскоп – как выбрать правильно?
  • Рот пиявки под микроскопом
  • Мошка под микроскопом: челюсти и строение тела
  • Микробы на руках под микроскопом – как увидеть?
  • Вода под микроскопом
  • Как выглядит глист под микроскопом
  • Клетка под световым микроскопом
  • Клетка лука под микроскопом
  • Мозги под микроскопом
  • Кожа человека под микроскопом
  • Кристаллы под микроскопом
  • Основное преимущество световой микроскопии перед электронной
  • Конфокальная флуоресцентная микроскопия
  • Зондовый микроскоп
  • Принцип работы сканирующего зондового микроскопа
  • Почему трудно изготовить рентгеновский микроскоп?
  • Макровинт и микровинт микроскопа – что это такое?
  • Что такое тубус в микроскопе?
  • Главная плоскость поляризатора
  • На что влияет угол между главными плоскостями поляризатора и анализатора?
  • Назначение поляризатора и анализатора
  • Метод изучения – микроскопия на практике
  • Микроскопия осадка мочи: расшифровка
  • Анализ «Микроскопия мазка»
  • Сканирующая электронная микроскопия
  • Методы световой микроскопии
  • Оптическая микроскопия (световая)
  • Световая, люминесцентная, электронная микроскопия – разные методы исследований
  • Темнопольная микроскопия
  • Фазово-контрастная микроскопия
  • Поляризаторы естественного света
  • Шотландский физик, придумавший поляризатор
  • Механизм фокусировки в микроскопе
  • Что такое полевая диафрагма?
  • Микроскоп Микромед: инструкция по эксплуатации
  • Микроскоп Микмед: инструкция по эксплуатации
  • Где найти инструкцию микроскопа «ЛОМО»?
  • Микроскопы Micros: руководство пользователя
  • Какую функцию выполняют зажимы на микроскопе
  • Рабочее расстояние объектива микроскопа
  • Микропрепарат для микроскопа своими руками
  • Метод висячей капли
  • Метод раздавленной капли
  • Тихоходка под микроскопом
  • Аппарат Гольджи под микроскопом
  • Чем занять детей дома?
  • Чем заняться на карантине дома?
  • Чем заняться школьникам на карантине?
  • Выбираем микроскоп: отзывы имеют значение?
  • Микроскоп для школьника: какой выбрать?
  • Немного об оптовой закупке микроскопов и иной оптической техники
  • Во сколько увеличивает лупа?
  • Где купить лампу-лупу – косметологическую модель с подсветкой?
  • Какую купить лампу-лупу для маникюра?
  • Можно ли купить лампу-лупу для наращивания ресниц в интернет-магазине?
  • Лампа-лупа косметологическая на штативе: купить домой или нет?
  • Лупа бинокулярная с принадлежностями
  • Как выглядит лупа для нумизмата?
  • Лупа-лампа – лупа для рукоделия с подсветкой
  • «Лупа на стойке» – что это за оптический прибор?
  • Лупа – проектор для увеличенного изображения
  • Делаем лупу своими руками
  • Основные функции лупы
  • Где найти лупу?
  • Лупа бинокулярная – цена возможностей
  • Лупа канцелярская: выбираем оптическую технику для офиса
  • Как выглядит коронавирус под микроскопом?
  • Как называется главная часть микроскопа?
  • Где купить блоки питания для микроскопа?
  • Строение объектива микроскопа
  • Как выглядят продукты под микроскопом
  • Что покажет музей микроминиатюр
  • Особенности и применение методов окрашивания клеток

Лечение зубов под микроскопом в Санкт-Петербурге


«Вы можете вылечить только то, что можете увидеть»

Фраза принадлежит Гарри Б. Киру — человеку, который усовершенствовал первый стоматологический микроскоп — изобретение, способное сравнять счет между потерянными и сохраненными зубами человечества. Микроскоп незаменим, когда нужно четко видеть, где заканчивается поврежденная ткань и начинается здоровая, границу между зубом и коронкой, мельчайший рельеф эмали и форму зубных каналов.

FullHD качество лечения без преувеличения

Технический прогресс во всем мире способствует прогрессу и в стоматологии. Хороший доктор с поддержкой качественного оборудования становится практически волшебником. И если раньше магия микроскопа распространялась только в сфере эндодонтии, то сегодня даже профгигиену делают под увеличением. После полировки эмаль становится настолько гладкой, что заставляет усомниться в законах физики: куда пропала сила трения?

В «МедГаранте» пользуются микроскопом фирмы Leica. У этого инструмента есть кое-что общее с вашим новым смартфоном — технология визуализации с качеством FullHD.

Шавасана в кабинете дантиста: мы лечим — вы отдыхаете

И доктор не нарушает вашего личного пространства. Лечение под микроскопом проходит в приятной атмосфере: у пациента не затекают конечности, ведь он находится в положении лежа в удобном кресле; а стоматолог располагается сзади и смотрит в окуляр. Ассистент видит ту же картину, что и доктор, ведь изображение с микроскопа выводится на экран. Это способствует слаженности работы.

Результат на фото

Ниже представлены работы, выполненные под микроскопом в «МедГаранте».

Доктор — Царгасов Альберт Таймуразович

При лечении кариеса здоровые ткани обработаны максимально щадяще, удалены только пораженные.

Исходная ситуация в полости рта

 

После удаления кариеса (максимальное сохранение собственных тканей)

 

Окончательный вид реставраций, проведенных под микроскопом


Доктор — Горохова Дарья Игоревна

Из канала полностью удалена вся патогенная микрофлора и инфицированный пломбировочный материал. Пациент счастлив, процент спасенных зубов в мире увеличен.

Ситуация до лечения: видна огромная киста на 6 зубе внизу слева

Ситуация до лечения: видна огромная киста на 6 зубе внизу слева

Картина после лечения кисты под микроскопом и пломбирования каналов

Лечение зубов под микроскопом цены в Домодедово

В стоматологии «Домостом» специалисты используют в работе микроскоп. Ультрасовременное оборудование в разы повышает эффективность процедур. С помощью оптики врачи-микроскописты лечат кариес и его осложнения, устраняют ошибки некорректного лечения в другой клинике, помогают сохранить здоровье зубов при наличии кист и гранулем. Также под микроскопом у нас проводится профессиональная гигиена.


Семейная стоматология «Домостом» в Домодедово работает с понедельника по воскресенье. Узнать о цене лечения зубов и записаться на прием вы можете по телефону или через сайт — заполнив форму обратной связи.

Зачем в лечении зубов микроскоп?

Как показывает практика, с использованием увеличительного оборудования зубы лечат всего 10–15% населения. А ведь оптические технологии — это прорыв в современной стоматологии, о котором должен знать каждый.


Сравните две клинические ситуации. Первая: стоматолог лечит на глаз, то есть обрабатывает полости зуба так, как позволяют его мануальные навыки. В результате нередки случаи, когда наблюдается воспаление, и зуб приходится перелечивать. Другая ситуация — лечение под многократным увеличением. С микроскопом специалист полностью устраняет кариес, досконально обрабатывает каждый корневой канал, качественно пломбирует все полости, с ювелирной точностью восстанавливает анатомию зуба. При таком подходе вопрос перелечивания не возникает.

Преимущества лечения зубов под микроскопом

  • Личное пространство. Микроскоп позволяет увеличить дистанция между доктором и пациентом. Вы находитесь на комфортном расстоянии и в удобном положении, пока врач осуществляет все необходимые манипуляции.
  • Стандарт качества. Сегодня использование оптических технологий не просто норма, а золотой стандарт качества. С микроскопом вы на 100% можете быть уверенными в получении стабильных результатов лечения.
  • Исправление ошибок. Благодаря микроскопу, специалист обнаруживает все корневые каналы, тщательно их обрабатывает и пломбирует, с непревзойденным мастерством извлекает штифты и обломки инструмента.
  • Фото- и видеофиксация. Дентальный микроскоп передает на экран все, что делает доктор. В особо сложных случаях специалист может получить консультацию другого эксперта в режиме реального времени.


Даже в руках опытного специалиста стоматологический инструмент может ломаться. И нередки случаи, когда обломок инородного тела остается в корневом канале. В стоматологии «Домостом» (Домодедово) наши специалисты используют микроскоп Leica F12 (Германия), чтобы качественно перелечить зуб. Благодаря многократному увеличению и своим навыкам, врачи извлекают остатки инструмента либо аккуратно обходят их при пломбировке.


Если у вас наблюдается воспаление (имеется киста или гранулема) или необходимо устранить последствия некорректного лечения, то позвоните по телефону +7 (495) 023–60–70. Мы подберем для вас подходящего специалиста и запишем на удобное время.

Лечение кариеса под микроскопом


Все чаще для лечения кариеса специалист использует микроскоп. Врач мог бы обойтись и без многократного увеличения. Но есть важное но.

Зуб через окуляр микроскопа становится размером с ладонь, так как микроскоп увеличивает рабочее поле до 40 раз! То есть доктор видит мельчайшие детали и может легко отличить пораженные ткани от здоровых. Специалист полностью убирает кариес и сохраняет все здоровые структуры зуба, совершенно их не затрагивая. При обычном лечении такое сделать не удается, и часть здоровых тканей подвергается удалению.


Еще один важный момент — это установка пломбы с применением оптики. Врач должен воссоздавать форму зуба таким образом, чтобы не оставалось зазоров между полостью зуба и реставрацией. Если такие пустоты будут — это возможность для развития вторичного кариеса. Благодаря микроскопу специалист создает анатомию зуба тщательно, не допуская просветов для проникновения пищи и бактерий.


Лечение пульпита и периодонтита под микроскопом


В стоматологии «Домостом» использование микроскопа обязательно при лечении запущенного кариеса, когда нужно удалить нерв. Корневые каналы имеют сложную, изогнутую форму и множество мелких ответвлений. Чтобы качественно вылечить зуб, специалист применяет прочные, тончайшие инструменты и многократное увеличение.


Микроскоп позволяет:

  • Обнаружить все корневые каналы, даже скрытые. А их на жевательных зубах может быть до 5–6!
  • Досконально обработать полости с помощью препаратов и инструментов, адаптирующихся под сложную анатомию
  • Выполнить герметичное пломбирование — до конца заполнив каналы пломбировочными материалами, не допуская пустот

Лечение зубов под микроскопом проводит врач — микроскопист-эндодонтист. Он проходит специальное обучение и продолжает совершенствовать свои навыки на обучающих семинарах у ведущих мировых специалистов. Стоматологи-эндодонтисты «Домостом» получили необходимое образование и уже много лет ведут прием на новом — совершенном — уровне.


Если вас беспокоит боль при надкусывании, пульсирующая боль в вечерние и ночные часы, запишитесь к нашим специалистам. Лечение пульпита/периодонтита с помощью микроскопа гарантирует ваше спокойствие и скорейшее выздоровление.

Учёные показали на фото структуру защитных масок под микроскопом

Американские исследователи разобрали структуру материалов, из которых делают маски, и показали, какие из них фильтруют воздух лучше. Кадры, где волокна тканей видны под микроскопом, продемонстрируют, почему плотность — не всегда хорошо, а заодно объяснят, что может быть лучше хлопка.

Учёные из американского Национального института стандартов и технологий изучили материалы, из которых сделаны защитные маски. Исследователи рассмотрели каждую ткань под микроскопом, разобрав их структуру. Всё для того, чтобы узнать, какая из них лучше всего защищает от коронавируса, фильтруя вдыхаемый человеком воздух.

Ключевыми параметрами стали ширина и толщина волокон тканей. Выяснилось, что у хлопчатобумажной фланели хаотичная структура со множеством изгибов, что увеличивает площадь поверхности, к которой могут прилипнуть мелкие частицы вируса. Вдобавок волокна хлопка расширяются при попадании в них воды, и когда человек делает вдох, то небольшие капельки жидкости попадают в маску, укрепляя её защиту.

За счёт изгибов волокон бактериям вируса тяжелее проникнуть за маску. Исследователь Крис Зангмейстер сравнивает этот процесс со сценой из фильма «Звёздные войны: Эпизод V — Империя наносит ответный удар», где пилотам нужно было маневрировать в поле астероидов и крупный корабль Империи не смог через него пробиться.

С масками из полиэстера всё наоборот. Структура их ткани очень плотная и ровная, за счёт чего площадь, способная поймать частицы вируса, несколько меньше. Также полиэстер совершенно не впитывает воду, и его частицы не разбухают от влаги.  Соответственно, защищают такие маски хуже.

Ещё существуют гибридные ткани, такие как вискоза. Сама по себе она натуральный материал, но добывается искусственным путём. Основа вискозы — это целлюлоза, полученная из древесины после обработки химическими веществами. Затем древесину растворяют в специальном растворе, убирают излишки воды, а полученную массу продавливают и формируют из неё волокна. Завершает процесс сушка, прессование и отбеливание.

На выходе получается материал, способный впитывать жидкости, несмотря на то, что структура будет плотной, как у синтетики. Тем не менее хлопчатобумажные маски всё равно фильтруют воздух лучше.

Ну а победителем топа учёных стали медицинские маски. Они состоят из двух слоёв — фильтрующего и защитного, которые переплетены друг с другом. Изготавливаются такие мини-респираторы из полипропилена, разновидности пластика. Его плавят, а затем придают нужную форму. Такая защита фильтрует 95 процентов входящего воздуха.

Медицинские респираторы производят по жёстким стандартам качества, и сейчас подобную систему ввели и для тканевых масок.

Пока учёные заняты исследованием масок, режим их обязательного ношения в США всё ещё действует. И американская комедиантка призвала граждан продолжать ими пользоваться, но способ донести информацию оказался слишком горячим.

Владелец небольшого винтажного магазина тоже подошёл к вопросу ношения масок очень серьёзно. Всего парой предложений он убедил покупателей их не снимать, ведь его доводы очень жёсткие.

Лечение зубов под микроскопом в Новосибирске | Лечение зубов под микроскопом


Лечение зубов под микроскопом – современный мировой стандарт. Терапевтическое отделение клиники «Стоматика» оснащено мощным дентальным микроскопом с увеличением рабочей области более чем в 30 раз.

Для чего стоматологу нужен дентальный микроскоп?


  • Дентальный микроскоп позволяет провести лечение зуба максимально точно. Он дает возможность убрать лишь повреждённые ткани зуба, не задевая здоровые. Как следствие, зуб прослужит гораздо дольше.


  • Мощность дентального микроскопа позволяет увеличить точность стоматологических манипуляций в 30 раз. Это минимизирует риск вторичного воспаления и осложнений.


  • Наконец, дентальный микроскоп помогает сократить количество визитов к врачу. С его использованием многие процедуры, ранее растянутые в несколько посещений, можно провести за один визит к доктору.

В каких случаях используется дентальный микроскоп?


  • Когда необходимо провести детальную диагностику на ранних этапах заболевания.


  • Когда необходимо провести эстетическую реставрацию зуба.


  • Когда нужно провести качественную полировку запломбированной зоны. Об этом мало кто знает: пломба прослужит долго, если она идеально заполирована. Дентальный микроскоп обеспечивает гладкую поверхность вылеченного зуба, отсутствие на ней неровностей и микротрещин.


  • Когда требуется лечение кисты в зубе без удаления последнего.


Главное – дентальный микроскоп незаменим в лечение и перелечивании зубных каналов.

Каковы особенности лечения зубов под микроскопом?


  • В процессе лечения пациент находится в комфортном положении лежа, а не сидя, как это бывает при традиционном лечении.


  • Доктор не «нависает» над пациентом, а находится за его головой или же сидит на одном уровне справа от пациента.


  • Дентальный микроскоп находится на расстоянии 20 — 25 сантиметров от лица пациента.


  • Важное условие: применение микроскопа при лечении означает, что врач будет постоянно работать с его использованием, а не смотреть в него время от времени. При этом изображение с камеры, которой оснащен стоматологический микроскоп, передается на монитор.

Стоматологический микроскоп ZEISS EXTARO 300


Микроскоп EXTARO 300 открывает новую эру в технологии визуализации. Режимы визуализации EXTARO 300 предлагают абсолютно новые способы применения микроскопов в стоматологии и выводят стоматологическую практику на принципиально новый уровень благодаря широкому диапазону возможностей: от большей эффективности обнаружения кариеса до упрощенного процесса восстановления зубов.


EXTARO 300 — это революция в общении с пациентами. При помощи мобильного приложения ZEISS Connect вы можете показывать пациентам изображения исходного и текущего состояния полости рта, а также выделять области, требующие лечения. Это поможет вашим пациентам принимать обоснованные решения.


Применение микроскопа EXTARO 300 в стоматологической практике сделает работу комфортнее и обеспечит более эффективное лечение благодаря центральному джойстику управления.


 


Возможности и функции

Модули подсветки



  • Fluorescence Mode


  • Модуль флуоресцентной подсветки Fluorescence Mode дает возможность сохранить максимум здоровой ткани зуба. Микроскоп позволяет обнаруживать кариозные участки при удалении дентина в ранее леченном зубе и отличать естественную твердую ткань зуба от наиболее широко применяемых фотополимерных композитных материалов. При помощи данной четкой визуальной дифференциации вы сможете оперативно определить участки, где имеются повреждения и сэкономить рабочее время в процессе удаления дентина.
    Узнать больше про Fluorescence Mode >>





    Изображение предоставлено Д-ром Томасом Лэнгом,

    Эссен, Германия


    Изображение предоставлено Д-ром Томом Шлоссом,

    Нюрнберг, Германия 


  • NoGlare Mode


  • Микроскоп EXTARO 300 с поляризационным фильтром NoGlare Mode — прибор, сочетающий в себе поляризацию и увеличение. Кросс-поляризационный фильтр дает возможность проводить точный анализ оттенков зуба, распознавать мелкие, но важные детали, например цветовые нюансы. NoGlare Mode эффективно подавляет отвлекающие внимание световые блики от поверхности зубов.


    Изображение предоставлено Д-ром Стефаном Брауэ,

    Тернате, Бельгия


  • Photo Capture Mode


  • Используйте модуль захвата изображений для съемки фото- и видеоматериалов с целью ведения документирования полученной информации и информирования пациентов о результатах проделанной работы. Это помогает пациентам принимать обоснованные решения и оценить высокий уровень вашего профессионализма.





 

Передача данных при помощи приложения ZEISS Connect



Камера микроскопа с высоким разрешением позволяет записывать и загружать видеоматериалы в локальную сеть или в мобильное приложение ZEISS Connect по беспроводной сети. При помощи мобильного приложения ZEISS Connect вы можете показывать пациентам изображения исходного и текущего состояния полости рта, а также выделять области, требующие лечения. Это поможет пациентам принимать обоснованные решения.


Повышенная эргономика


  • Управлять микроскопом можно одной рукой, не меняя своего положения во время работы. Теперь вы сможете выбирать режимы визуализации и захвата изображений, а также изменять настройки освещения при помощи многофункционального джойстика всего одним пальцем. Управляйте новым вариоскопическим объективом Varioskop 230 одним пальцем и настраивайте фокусное расстояние в диапазоне 200-430 мм.
  • Интерфейс MORA дает возможность одним движением отклонять оптическую ось микроскопа относительно бинокулярного тубуса, увеличивая подвижность микроскопа, что позволяет работать с большими операционными полями, например, при лечении нескольких зубов. Это обеспечивает комфортную и стабильную вертикальную позицию врача независимо от положения микроскопа.
  • Глубину резкости можно менять с помощью встроенной апертурной диафрагмы. При этом, резкое изображение сохраняется в более широком диапазоне расстояний до объекта.
  • Комплектация EXTARO 300 может быть составлена индивидуально под самого требовательного пользователя. Это позволит эргономично включить микроскоп в уже существующее рабочее пространство.
  • Запатентованная конструкция складного тубуса (Foldable tube) f170/f260 позволяет увеличивать или уменьшать фокусное расстояние тубуса, обеспечивая оптимальную эргономику и индивидуальное позиционирование при выполнении любых процедур. Благодаря встроенной функции PROMAG вы сможете мгновенно получить +50% увеличения дополнительно.





Патология человека | Nikon’s MicroscopyU

Понятно, что изучение болезней человека было одним из основных направлений медицины на протяжении тысячелетий. Галерея изображений, представленная в этом разделе, пытается проиллюстрировать с помощью светлопольного микроскопа многие патологические состояния, которые легко наблюдаются на окрашенных образцах человека. Каждое изображение было выбрано по художественным достоинствам, фотографическому качеству и содержанию. Обратите внимание, что некоторые изображения в этой галерее могут не отражать все аспекты патологического состояния, при котором они занесены в каталог.

Аденомиоз

Аденомиоз обычно поражает отдельные участки стенки матки, что обычно делает это состояние непригодным для локализованного хирургического вмешательства. Полная гистерэктомия обычно является методом выбора, поскольку по оценкам, эта процедура на 80 процентов эффективна в устранении общих симптомов аденомиоза. В зависимости от тяжести конкретных симптомов и репродуктивных намерений пациента могут быть рекомендованы другие методы лечения.


Альвеолярно-клеточная карцинома

В Соединенных Штатах рак легких является ведущей причиной смерти от рака как среди мужчин, так и среди женщин.Популярность курения обычно считается причиной распространенности заболевания, поскольку сигареты связаны примерно с 90 процентами случаев рака легких у мужчин и 80 процентами у женщин. Однако некоторые специфические типы рака легких, такие как альвеолярно-клеточная карцинома, не имеют никакого отношения к курению.


Антракоз

Антракоз — это термин, используемый для описания заболевания черного легкого до того, как оно прогрессировало до такой степени, что симптомы заболевания стали ощутимыми.Заболевание чаще всего развивается постепенно в течение многих лет и характеризуется черными пятнами или мраморностью легких. Темная пигментация, связанная с антракозом, в первую очередь вызвана чрезмерным воздействием углеродсодержащего материала, который может происходить из сажи, выхлопных газов дизельного топлива, угля или других источников углеродсодержащей пыли.


Атеросклероз аорты (более раннее поражение)

При тяжелом атеросклерозе кровоток через аорту может быть затруднен, и может развиться кислородная недостаточность (ишемия) или гангрена.Атеросклероз также является основной причиной сердечных приступов, инсультов и аневризм аорты, которые представляют собой расширение стенок сосудов, наполненное кровью. Разрыв аневризмы может быть смертельным из-за вызванного ею кровотечения.


Астроцитома

Астроцитома — это первичная опухоль центральной нервной системы, которая развивается из крупных звездчатых глиальных клеток, известных как астроцитов .Чаще всего астроцитомы возникают в головном мозге, особенно в лобных и височных долях головного мозга, но иногда они появляются вдоль спинного мозга. Никто не знает, что вызывает опухоль, которая может поражать любого человека любого возраста, но чаще всего встречается у мужчин среднего возраста.


Доброкачественная гиперплазия предстательной железы

Многие мужчины с доброкачественной гиперплазией предстательной железы испытывают проблемы с мочеиспусканием, связанные с этим заболеванием.По мере увеличения предстательной железы железа оказывает увеличивающееся давление на уретру, что часто приводит к затруднению начала или окончания мочеиспускания, неспособности полностью опорожнить мочевой пузырь, уменьшению потока мочи и частому мочеиспусканию. В самых тяжелых случаях происходит полная закупорка уретры, что может привести к поражению почек.


Аденокарцинома груди

Рак молочной железы — наиболее распространенный вид рака среди женщин во всем мире, за исключением немеланомного рака кожи.Подавляющее большинство случаев рака молочной железы возникает в железистых тканях груди и, следовательно, классифицируются как аденокарциномы. И дольковые ткани, производящие молоко, и протоковые ткани, которые участвуют в передаче молока к соску, считаются железистыми тканями и, следовательно, могут вызывать аденокарциномы.


Бронхоэктаз

Бронхоэктазия — это ненормальное постоянное расширение бронхов в легких.Состояние может возникнуть по разным причинам. Например, препятствия, вызванные посторонними предметами (часто случайно попавшими в организм в детстве) или опухолями, могут препятствовать устранению выделений жидкости из бронхов, что приводит к их расширению.


Бронхопневмония

Маленькие дети и пожилые люди особенно восприимчивы к бронхопневмонии, но любой может заразиться этим заболеванием.Пневмококковая вакцинация рекомендована лицам из групп высокого риска и обеспечивает до 80% эффективности в предотвращении пневмококковой пневмонии. Прививки от гриппа также часто используются для снижения предрасположенности к пневмонии, поскольку грипп во многих случаях предшествует развитию пневмонии.


Burr Cell Уремия

Уремия — это состояние, при котором мочевина и другие азотистые вещества накапливаются в крови до аномально высокого уровня.Первоначально симптомы уремии часто включают усталость, потерю аппетита, отек, чрезмерную жажду и снижение концентрации внимания, а прогрессирование состояния может привести к учащенному пульсу, анемии, диарее, судорогам, обесцвечиванию кожи, коме и даже смерти.


Хронический лимфолейкоз

На начальных стадиях хронического лимфолейкоза у пациентов обычно отсутствуют симптомы.Следовательно, заболевание обычно обнаруживается на ранней стадии только в том случае, если человек проходит анализ крови в рамках регулярного медицинского осмотра или под наблюдением по поводу другой медицинской проблемы. Аномально высокое количество лейкоцитов — лучший ранний индикатор того, что у пациента может быть лейкемия.


Хроническая пневмония

Вероятность того, что человек заразится пневмонией, зависит от многих различных факторов, равно как и от тяжести заболевания, когда оно действительно возникает.Риск заболевания особенно высок для пожилых людей и очень маленьких детей, чья иммунная система все еще находится в незрелом состоянии. Точно так же любой, кто имеет ослабленную иммунную систему из-за других заболеваний, таких как ВИЧ или СПИД, или из-за определенных лекарств, также с большей вероятностью заболеет пневмонией.


Аденокарцинома толстой кишки

Часто аденокарцинома толстой кишки на самых ранних стадиях протекает бессимптомно.Когда симптомы действительно развиваются, они обычно проявляются в виде расстройств пищеварения и удаления шлаков. Среди наиболее частых симптомов заболевания — диарея, запор, боли в животе, появление крови в стуле и потеря аппетита.


Коронарный атеросклероз

Многие люди, у которых был диагностирован коронарный атеросклероз, принимают лекарства, которые помогают предотвратить дальнейшее прогрессирование болезни.Класс препаратов, известных как , статины, , которые эффективно снижают повышенный уровень холестерина, был особенно полезен в борьбе с этим заболеванием и другими формами сердечных заболеваний.


Диабет в тканях почек

Сегодня диабет считается одной из основных причин смерти и инвалидности в США.В 2002 году, согласно сообщениям, 6,3 процента всех американцев страдали диабетом, и ежегодно диагностировалось более миллиона новых случаев. Еще более тревожным является тот факт, что большой процент людей, считающихся диабетиками, не знает, что у них это заболевание.


Сахарный диабет в ткани поджелудочной железы

Сахарный диабет обычно не считается отдельным заболеванием, а скорее группой из трех различных заболеваний, которые, по-видимому, имеют разные причины, хотя и приводят к схожим симптомам.Инсулинозависимый диабет I типа, ранее известный как юношеский диабет, составляет от 5 до 10 процентов всех диабетиков. Состояние обычно развивается внезапно и часто первоначально появляется у людей в возрасте до 30 лет, хотя может возникнуть в любом возрасте.


Эмфизема

Эмфизема характеризуется ухудшением эластичности легких, что приводит к разрушению стенок альвеол и дегенерации легочных капилляров.Следовательно, большие воздушные карманы могут заполнять легкие, но их нельзя легко выдохнуть, потому что повреждение органов мешает им эффективно выталкивать воздух наружу. Ранними признаками заболевания являются одышка при физических нагрузках и легкий хронический кашель.


Аденокарцинома эндометрия

Эндометрий — это слизистая оболочка матки, которая периодически утолщается и отшелушивается в репродуктивном возрасте женщины.Когда наступает менопауза, этот цикл заканчивается, и наступают гормональные изменения. Следовательно, женщины в постменопаузе подвергаются большему риску определенных неблагоприятных состояний здоровья, включая новообразования эндометрия, которые являются наиболее распространенным и наиболее легко излечимым видом рака матки.


Эозинофилия

Эозинофилы являются членами гранулоцитарного класса лейкоцитов, которые действуют в первую очередь при борьбе с инфекциями паразитов и при аллергических реакциях.Клетки, названные так в честь содержащихся в них гранул, окрашивающих эозин, обычно составляют от одного до трех процентов от общего количества лейкоцитов у здорового человека. Считается, что люди с аномально большим количеством эозинофилов страдают эозинофилией.


Карцинома пищевода

Пищевод — это часть пищеварительного тракта, которая связывает горло с желудком и расположена между трахеей и позвоночником.Основная функция мышечной трубки — перемещать пищу по ее тракту, чтобы процесс пищеварения мог завершиться в других частях тела. Рак пищевода может сильно затруднить выполнение этой задачи, часто делая глотание трудным и болезненным.


Фиброаденома

Фиброаденома — распространенная доброкачественная опухоль груди, обнаруживаемая примерно у 10 процентов всех женщин.Приблизительно от 10 до 15 процентов пораженных людей имеют множественные фиброаденомы. Солидные новообразования чаще всего встречаются у молодых женщин в возрасте от 15 до 30 лет и имеют тенденцию к увеличению у беременных женщин.


Карцинома желудка

Определение стадии рака желудка сложно, но обычно основывается на том, насколько далеко опухоль продвинулась через стенку желудка и сколько лимфатических узлов было поражено.Лечение заболевания во многом основано на его прогрессировании, на что указывает процесс определения стадии. Если рак локализован, частичная гастрэктомия, которая включает хирургическое удаление частей желудка, обычно является лечением выбора и может привести к необратимому излечению.


Гранулоцитарный лейкоз (острый)

Острый гранулоцитарный лейкоз — это распространенная форма лейкемии у взрослых, ежегодно диагностируемая более чем у 10 000 американских мужчин и женщин.Риск развития острого гранулоцитарного лейкоза увеличивается с возрастом, и мужчины более восприимчивы к нему, чем женщины. В большинстве случаев причина заболевания никогда не устанавливается, но у некоторых людей острый гранулоцитарный лейкоз был связан с воздействием радиации или определенных химических веществ, таких как бензол.


Болезнь Хашимото

Болезнь Хашимото — это аутоиммунное заболевание, впервые описанное в 1912 году японским врачом Хашимото Хакару.Заболевание сосредоточено в щитовидной железе, эндокринной железе, расположенной ниже гортани в горле, которая секретирует ряд различных гормонов, которые в основном участвуют в метаболизме и росте. Многие люди, страдающие болезнью Хашимото, не проявляют никаких симптомов, хотя анализ крови может указывать на дисбаланс гормонов щитовидной железы в их организме.


Гематогенный пиелонефрит

Пиелонефрит — распространенное заболевание почек, протекающее как в хронической, так и в острой формах.Состояние обычно является результатом бактериальной инфекции и характеризуется воспалением почечной ткани. Чаще всего инфекция вызывается фекальными бактериями, поднимающимися вверх по мочевыводящим путям, но бактерии также могут попадать в почки через кровоток, и в этом случае это называется гематогенным пиелонефритом.


Гемолитическая анемия

Эритроциты развиваются в костном мозге и у типичного здорового человека выживают в системе кровообращения от 100 до 120 дней.Преждевременное разрушение эритроцитов, событие, которое может произойти из-за широкого спектра заболеваний и состояний, известно как гемолиз . Когда костный мозг человека не может производить достаточно красных кровяных телец, чтобы компенсировать те, которые быстро теряются, возникает гемолитическая анемия.


Геморрой

Примерно половина всех американцев страдает геморроем к 50 годам.Особая разновидность варикозного расширения вен, геморрой — это аномально растянутая вена, расположенная либо в прямой кишке, либо во внешней области, окружающей анальное отверстие. Когда геморрой возникает внутри, он часто остается незамеченным в течение длительного периода времени, хотя может вызвать кровотечение.


Гепатит

Способы передачи гепатита зависят от вируса, вызывающего воспаление.Вирусы гепатита A, E и F преимущественно передаются фекально-оральным путем через загрязненную пищу или воду. Эти вирусы в первую очередь ответственны за эпидемии гепатита во многих менее развитых регионах мира, где часто возникают проблемы в условиях скопления людей и неадекватной санитарии.


Гепатоцеллюлярная карцинома

Помимо некоторых вирусов гепатита, гепатоцеллюлярная карцинома обычно связана с циррозом печени.Приблизительно от 3 до 5 процентов населения с циррозом печени ежегодно диагностируется с гепатоцеллюлярной карциномой, и около 80 процентов всех людей с гепатоцеллюлярной карциномой страдают циррозом. Злокачественные опухоли печени также в некоторых случаях связаны с воздействием афлатоксинов , группы токсичных соединений, продуцируемых различными плесневыми грибами.


Гранулема Ходжкина

Ходжкина — злокачественное заболевание лимфатической системы, описанное в 1832 году английским врачом Томасом Ходжкиным.Заболевание отличается от других форм лимфомы наличием клеток Рида-Штернберга в пораженных раком областях. С конца 1990-х годов многие члены медицинского сообщества пришли к выводу, что клетки Рида-Штернберга являются злокачественной формой В-лимфоцитов, типа клеток, которые обычно участвуют в производстве антител.


Железодефицитная анемия

Анемия — это состояние, характеризующееся недостаточностью эритроцитов, гемоглобина или их комбинации.Выявлено множество различных типов анемии с широким спектром основных причин, но наиболее распространенная форма заболевания во всем мире известна как железодефицитная анемия. Как следует из названия, железодефицитная анемия связана с нехваткой минерального железа, которое требуется организму для выработки гемоглобина.


Келоидные рубцы

Рубцы образованы коллагеном, вырабатываемым фибробластами в области повреждения.Первоначально шрамы могут иметь выпуклый или бугристый вид, но со временем имеют тенденцию уменьшаться в размерах и уплощаться. Однако иногда фибробласты не перестают производить коллаген в нужное время, и образующийся рубец раздувается волокнистым белком до необычных размеров. Если этот рост остается ограниченным исходным местоположением раны, он называется гипертрофическим рубцом, но если он выходит за границы травмированной области, то заросший рубец называется келоидом.


Аденокарцинома почки

Аденокарцинома почки, также известная как почечно-клеточная карцинома, является наиболее распространенной формой рака почки у взрослых.Как и в случае с большинством видов рака, ученые пока точно не знают, что вызывает аденокарциному почек, хотя был выявлен ряд факторов риска. Курение является одним из наиболее заметных факторов, поскольку у курильщиков в два раза больше шансов заболеть, чем у некурящих.


Лейомиосаркома

К тому времени, когда диагностируется лейомиосаркома, рак часто дает метастазы.В отличие от других сарком мягких тканей, этот метастаз обычно сначала поражает печень и брюшину, а не легкие. Лечение лейомиосаркомы чаще всего включает хирургическое вмешательство, но иногда также используются лучевая терапия и химиотерапия, хотя они неэффективны против определенных типов заболевания.


Липома

Липомы — это доброкачественные жировые опухоли, обычно локализующиеся в подкожных тканях, хотя они могут возникать и в других местах, например, во внутренних органах и внутреннем слуховом проходе.Эти массы состоят в основном из зрелых адипоцитов, которые обычно окружены фиброзной капсулой, которая делает их легко отличимыми от окружающих тканей. В таких случаях опухоли кажутся рыхлыми и могут легко перемещаться под поверхностью кожи.


Цирроз печени

Цирроз печени — необратимое заболевание, но его прогрессирование можно замедлить или даже остановить при правильном лечении.Лечение цирроза печени обычно направлено на устранение основной причины, лежащей в основе заболевания. Когда это связано с употреблением алкоголя, простое воздержание от алкогольных напитков и других наркотиков может облегчить многие симптомы и препятствовать развитию болезни.


Крупная пневмония

Когда пневмония ограничивается одной долей легкого или частью доли, это называется долевой пневмонией.Пневмония, которая более широко распространилась через легкие, известна как бронхопневмония. Грамположительная бактерия Streptococcus pneumoniae (также называемая пневмококком) ответственна за большинство случаев крупозной пневмонии. Другие основные причины заболевания включают инфицирование Mycoplasma , Legionella или другими грамотрицательными микроорганизмами.


Метастатическая карцинома лимфатических узлов

Когда рак распространился на региональные лимфатические узлы, это часто называют поражением узлов или региональным заболеванием.Однако, если раковые клетки оседают в отдаленных лимфатических узлах или других удаленных областях тела, это состояние обычно называют метастазированием или метастатическим заболеванием. Часто метастазирование происходит ниже по течению от места первичной опухоли, поскольку освобожденные раковые клетки движутся по пути, обычно принимаемому лимфой в лимфатической системе или кровью в системе кровообращения.


Лимфоцитарный лейкоз (острый)

Как следует из названия, лимфоцитарный лейкоз поражает лимфоцитов , которые у здорового человека составляют от 20 до 30 процентов от общего количества лейкоцитов.Обычно лимфоциты и другие зрелые лейкоциты образуются из стволовых клеток костного мозга. Однако исходные клетки лимфоцитов, известные как лимфобластов , бесконтрольно размножаются в костном мозге пациентов с острым лимфолейкозом, препятствуя выработке нормальных клеток крови.


Злокачественная шваннома

Злокачественные шванномы встречаются редко и относятся к саркомам мягких тканей, составляя около десяти процентов от всех диагностированных опухолей.Их часто также называют нейрофибросаркомами или злокачественными опухолями оболочки периферических нервов. У людей в возрасте от 20 до 50 лет вероятность развития злокачественных шванном выше, чем у детей или пожилых людей, но опухоли могут появиться в любом возрасте.


Менингиома

Менинги — это три оболочки, которые окружают головной и спинной мозг.Менингиома — это тип часто доброкачественной опухоли, которая развивается в самой внешней из этих мембран, твердой мозговой оболочки . Клетками происхождения менингиомы являются клетки паутинной оболочки, выстилающие внутреннюю твердую мозговую оболочку, и, следовательно, опухоли могут развиваться везде, где эти клетки обнаружены.


Менингит (острый)

Наиболее опасные разновидности менингита имеют бактериальное происхождение, некоторые из них могут привести к смерти всего через несколько часов после появления симптомов.Первым признаком заболевания часто является рвота, за которой обычно следует мучительно сильная головная боль, возникающая из-за повышенного давления спинномозговой жидкости. Другие симптомы могут включать спутанность сознания, сонливость, лихорадку, чувствительность к свету и кожную сыпь.


Метастатическая карцинома в ткани печени

Обычно метастазы в печени обнаруживаются не из-за их симптомов, а в результате обычных анализов, связанных с первичной опухолью пациента.Однако иногда симптомы, связанные с метастазами, наблюдаются еще до того, как появятся какие-либо другие признаки рака. Тем не менее, простой анализ опухолевых клеток может установить, что рост печени является вторичным, а не первичным, поскольку такие опухоли состоят из аномальных клеток непеченочной ткани.


Метастатическая карцинома в ткани легкого

Примерно 30 процентов всех метастатических раковых опухолей связаны с одной или несколькими вторичными опухолями в легких.Фактически, рак легких чаще является метастатическим заболеванием, чем первичным новообразованием. Некоторые из наиболее распространенных видов рака, которые приводят к вторичным легочным опухолям, — это рак груди, желудка, предстательной железы, щитовидной железы, колоректального тракта и почек, тератомы яичек, саркомы костей, хориокарциномы и меланомы.


Мононуклеоз

Мононуклеоз, который часто называют просто мононуклеозом или болезнью поцелуев, является распространенным вирусным заболеванием, которое обычно возникает у людей в возрасте от 15 до 35 лет.Инфекция обычно распространяется через слюноотделение и, как полагают, вызывается вирусом Эпштейна-Барра, членом семейства герпесвирусов. Симптомы мононуклеоза разнообразны, но часто включают лихорадку, усталость и боль в горле.


Миеломоноцитарный лейкоз (острый)

Многие из ранних симптомов острого миеломоноцитарного лейкоза и других типов острого миелолейкоза неспецифичны и часто включают лихорадку, слабость, необъяснимую потерю веса, утомляемость и ломоту в костях и суставах.Другие признаки заболевания могут включать повторные инфекции, медленное заживление ран, частые и легко возникающие синяки и кровотечения, а также пятна на коже.


Инфаркт миокарда (острый)

Острый инфаркт миокарда — это медицинский термин, обозначающий событие, обычно называемое сердечным приступом. Инфаркт миокарда — одна из основных причин заболеваемости и смертности в Америке и большинстве других промышленно развитых стран. Инфаркт миокарда приводит к смерти тканей сердца из-за неспособности поступать в орган достаточного количества кислорода, связанного с закупоркой.Хотя симптомы сердечного приступа различаются, они часто включают боль или давление в груди, которые могут отдавать в челюсть, плечи, руки или спину, одышку, тошноту, рвоту, головокружение, потливость и беспокойство.


Инфаркт миокарда (старый)

Инфаркт миокарда был впервые описан в начале 1900-х годов американским врачом Джеймсом Брайаном Херриком.Изначально это состояние называлось коронарным тромбозом из-за его основной причины, но в конечном итоге инфаркт миокарда стал предпочтительным термином из-за того, что смерть сердечной мышцы является прямой причиной боли и других признаков сердечного приступа, а не артериальной блокадой. что обычно предшествует этому.


Неврилеммома

Неврилеммомы — доброкачественные опухоли, происходящие из шванновских клеток
которые включают оболочки нервов.Соответственно новообразования иногда бывают
также называемые доброкачественными шванномами. Причина
рост неврилеммомы неизвестен, но опухоли иногда
связано с болезнью фон Реклингхаузена. Неврилеммомы обычно
инкапсулированный и хорошо определенный.


Нейтрофилия

Хотя бактериальная инфекция является наиболее частой причиной истинных случаев нейтрофилии, а упражнения и сильные эмоции являются наиболее известными причинами преходящей формы состояния, нейтрофилия также может быть связана с рядом других причин.Например, воспаления, не связанные с инфекционными агентами, такие как подагра, ревматическая лихорадка и гломерулонефрит, часто могут приводить к нейтрофилии, как и ожоги, травмы и хирургические операции.


Овсяноклеточная карцинома

Овсяноклеточная карцинома составляет примерно от 15 до 20 процентов всех диагнозов рака легких.Большинство опухолей овсяных клеток первоначально формируются в центральной части легких, часто в крупных бронхах. Такое происхождение образования согласуется с тем фактом, что курение хорошо известно как основной фактор, способствующий возникновению овсяноклеточной карциномы.


Окклюзионный атеросклероз

Атеросклероз — это утолщение и затвердение артерий, связанное с отложениями или бляшками, образующимися вдоль внутренней оболочки сосудов.Бляшки могут содержать различные материалы, включая холестерин, жирные вещества, кальций и фибрин. По мере увеличения толщины бляшек они постепенно перекрывают кровоток через пораженную артерию. Сгустки крови, образующиеся поверх бляшек, могут вызвать дальнейшую закупорку.


Остеогенная саркома

Подобно многим типам рака, симптомы остеогенной саркомы различаются и часто зависят от локализации опухоли и степени заболевания.Злокачественные новообразования чаще всего возникают в крупных костях рук и ног, поэтому в этих областях могут наблюдаться боль и отек. Колено — еще одно частое место, где обнаруживаются остеогенные саркомы, и опухоли в этой области часто сопровождаются болью в суставах и ограничением движений.


Овалоцитоз

Эритроциты некоторых животных, таких как рептилии, земноводные, рыбы, птицы, верблюды, ламы и альпаки, имеют естественную овальную форму, но у других видов овалоцитоз является ненормальным состоянием, связанным с наследственным или приобретенным заболеванием.В последних случаях овалоцитоз часто вызывает легкую гемолитическую анемию, которая может требовать или не требовать лечения. Состояние также может перерасти в более серьезную проблему, и в тяжелых случаях анемии может потребоваться удаление селезенки или переливание крови.


Язвенная болезнь

Наиболее характерным признаком язвенной болезни является боль, обычно в средней и верхней части живота.Эта боль часто принимает форму ноющего, жжения или грызущего чувства и имеет тенденцию варьироваться по своей интенсивности в зависимости от состояния пищеварения. Язвы желудка обычно вызывают наибольшую боль вскоре после приема пищи, тогда как язвы двенадцатиперстной кишки обычно считаются наиболее болезненными между приемами пищи, когда желудок пуст.


Пагубная анемия

Анемия — это состояние крови, характеризующееся дефицитом эритроцитов (также известных как эритроциты), гемоглобина или общего объема.Описано около 100 различных типов анемии с широким спектром основных причин и симптомов. Пагубная анемия — это форма заболевания, связанная с неспособностью организма усваивать витамин B12.


Инфекция Plasmodium vivax

Люди с малярией, вызванной Plasmodium vivax , редко умирают, в отличие от людей, инфицированных P.falciparum , но гораздо чаще переносят повторные приступы болезни. Считается, что длительные проблемы, связанные с P. vivax , связаны с устойчивой формой паразита ( гипнозоит ), которая обитает в печени и может привести к повторным рецидивам.


Полицитемия

Полицитемия — это состояние, характеризующееся аномальным разрастанием эритроцитов в крови.Это повышенное содержание эритроцитов делает кровь густой и замедляет ее поток по телу, а также повышает риск образования тромбов. Следовательно, полицитемия иногда может завершиться тромбоэмболией легочной артерии, инсультом, сердечным приступом или другими событиями, связанными с тромбозом.


Карцинома простаты

Карцинома простаты уступает только раку кожи как наиболее распространенный вид рака среди мужчин в Соединенных Штатах.Этот тип опухоли чаще всего обнаруживается у мужчин старше 55 лет и чаще встречается у афроамериканцев, чем у европеоидов. В других частях света заболеваемость раком простаты сильно различается. Азиатские страны, такие как Китай и Япония, сообщают о самых низких показателях заболеваемости этим заболеванием.


Отек легких

Поскольку сердечно-сосудистые заболевания являются наиболее частой причиной отека легких, выполнение шагов, снижающих риск сердечно-сосудистых проблем, также снижает риск накопления жидкости в легких.Одним из наиболее важных шагов является контроль артериального давления. В Соединенных Штатах около 50 миллионов человек страдают от высокого кровяного давления, которое в настоящее время определяется как кровяное давление в состоянии покоя, которое постоянно составляет 140/90 миллиметров ртутного столба (мм рт. Ст.) Или выше.


Разрыв внематочной беременности

При нормальной беременности оплодотворение происходит в маточной трубе, а затем оплодотворенная яйцеклетка перемещается по трубе в основную полость матки, где имплантируется в слизистую оболочку матки.При внематочной беременности яйцеклетка никогда не завершает свой путь в полость матки. Вместо этого имплантация происходит в маточные трубы, брюшную полость или даже, в редких случаях, в фолликул яичника, если оплодотворение происходит до выхода яйцеклетки.


Саркоидоз

Саркоидоз — это заболевание, которое чаще всего поражает легкие и характеризуется воспалением тканей, приводящим к образованию небольших скоплений клеток, известных как гранулемы .В дополнение к своей наиболее обычной легочной форме, саркоидоз может поражать кожу, глаза, лимфатические узлы, мышцы, печень и большинство других тканей тела.


Рубцовая ткань

Шрамы невозможно полностью искоренить, но был разработан ряд методов, которые могут значительно улучшить их внешний вид.Для многих шрамов дермабразия, которая включает использование электрического аппарата для удаления внешних слоев кожи для создания более ровного контура, и лазерная шлифовка, при которой используется высокоэнергетический лазерный свет для удаления поврежденной ткани, могут быть очень серьезными. выгодный.


Серповидноклеточная анемия

Обычно зрелые эритроциты имеют округлую, двояковогнутую форму, которая достаточно гибка для того, чтобы маленькие клетки могли протискиваться даже через самые маленькие кровеносные сосуды.Однако у людей с серповидно-клеточной анемией многие эритроциты принимают жесткую серповидную форму, которая может препятствовать их прохождению через крошечные капилляры, что приводит к дефициту кислорода в определенных тканях в виде закупорки.


Силикоз

Силикоз — это заболевание легких, вызванное чрезмерным или хроническим воздействием кремнеземной пыли.Кремнезем является основным минеральным компонентом песка и содержится во многих разновидностях горных пород и в минеральных рудах. Таким образом, люди, занятые в определенных профессиях, таких как пескоструйная обработка, горнодобывающая промышленность, шлифовка и бурение, подвергаются повышенному риску развития заболевания.


Плоскоклеточная папиллома

Папилломы обычно представляют собой доброкачественные новообразования эпителия, вызванные вирусом папилломы человека ( HPV ).При обнаружении на коже папилломы чаще называют бородавками или натоптами. Наросты возникают из одной инфицированной клетки и обычно имеют небольшие пальцеобразные выступы. Папилломы обычно безболезненны, а те, что расположены на слизистых оболочках, особенно вдоль половых путей, могут долгое время оставаться незамеченными.


Татуировки

Большинство современных татуировок производятся с помощью машины с электрическим приводом, которая быстро перемещает иглу вверх и вниз, так что содержащиеся в ней нерастворимые частицы чернил микрометрового размера впрыскиваются в кожу быстро и на равномерную глубину, обычно на одну восьмую дюйма дальше поверхность кожи.Первоначальная электрическая татуировочная машина была разработана в конце девятнадцатого века и в значительной степени основывалась на гравировальном аппарате, изобретенном Томасом Эдисоном.


Малая талассемия

Малая талассемия — наименее серьезная из форм бета-талассемии.Фактически, это состояние часто протекает бессимптомно, хотя у пациентов с этим заболеванием вырабатываются красные кровяные тельца, которые меньше нормального размера и, следовательно, способны переносить меньше кислорода, чем обычные красные кровяные тельца. Малая талассемия иногда сопровождается легкой анемией и в редких случаях может привести к небольшому отеку селезенки.


Токсоплазмоз

Повреждение глаза и другие серьезные последствия токсоплазмоза гораздо чаще возникают у людей с ослабленной иммунной системой.Например, у больных СПИДом форма энцефалита может развиться после инфицирования Toxoplasma gondii . Симптомы токсоплазматического энцефалита включают головную боль, лихорадку, психоз и нарушение зрения, речи, движения и мыслительной способности.


Лейомиома матки

Лейомиома матки очень распространена, вызывая симптомы почти у четверти всех женщин репродуктивного возраста.Широко распространено мнение, что гораздо большая часть женского населения имеет лейомиомы матки, но многие из них не знают о доброкачественных опухолях, поскольку они протекают бессимптомно.


Саркома матки

Ежегодно в США диагностируется около 40 000 новых случаев рака матки.Подавляющее большинство этих случаев — это рак эндометрия, злокачественные новообразования, которые возникают в эндометриальной выстилке матки. От 2 до 4 процентов случаев рака матки развиваются в соединительных тканях органа, и в этом случае они называются саркомами.


Вирусная пневмония

Считается, что вирусные пневмонии составляют почти половину всех случаев пневмонии и обычно считаются менее тяжелыми, чем бактериальные.Они наиболее распространены в зимние месяцы и иногда начинаются с простуды, которая постепенно ослабляет и воспаляет легкие. Вирусы, которые могут привести к пневмонии, включают, среди прочего, респираторно-синцитиальные вирусы, вирусы гриппа, простого герпеса и парагриппа.


Обнаружение и классификация рака по изображениям микроскопической биопсии с использованием клинически значимых и биологически интерпретируемых признаков

Предложена и исследована основа для автоматического обнаружения и классификации рака по изображениям микроскопической биопсии с использованием клинически значимых и биологически интерпретируемых признаков.Различные этапы, включенные в предлагаемую методологию, включают улучшение микроскопических изображений, сегментацию фоновых ячеек, выделение признаков и, наконец, классификацию. Соответствующий и эффективный метод используется на каждом этапе проектирования предлагаемой структуры после проведения сравнительного анализа обычно используемых методов в каждой категории. Для выделения деталей тканей и структур используется подход выравнивания адаптивной гистограммы с ограничением контраста. Для сегментации фоновых ячеек используется алгоритм сегментации, потому что он работает лучше по сравнению с другими обычно используемыми методами сегментации.На этапе извлечения признаков предлагается извлекать различные биологически интерпретируемые и клинически значимые формы, а также особенности на основе морфологии из сегментированных изображений. К ним относятся функции текстуры уровня серого, функции на основе цвета, функции текстуры уровня серого цвета, функции, основанные на энергии текстуры закона, функции Тамуры и функции вейвлетов. Наконец, метод ближайшего соседства используется для классификации изображений на нормальные и злокачественные категории, потому что он работает лучше по сравнению с другими широко используемыми методами для этого приложения.Эффективность предлагаемой структуры оценивается с использованием хорошо известных параметров для четырех основных тканей (соединительной, эпителиальной, мышечной и нервной) из 1000 случайно выбранных изображений микроскопической биопсии.

1. Введение

Обнаружение рака всегда было основной проблемой для патологов и практикующих врачей при диагностике и планировании лечения. Ручная идентификация рака по изображениям микроскопической биопсии носит субъективный характер и может варьироваться от эксперта к эксперту в зависимости от их опыта и других факторов, включая отсутствие конкретных и точных количественных показателей для классификации изображений биопсии как нормальных или злокачественных.Автоматическая идентификация раковых клеток по изображениям микроскопической биопсии помогает облегчить вышеупомянутые проблемы и дает лучшие результаты, если для идентификации заболевания используются подходы, основанные на биологически интерпретируемых и клинически значимых признаках.

Около 32% населения Индии в какой-то момент своей жизни заболевает раком. Рак — одно из распространенных заболеваний в Индии, которое приводит к максимальной смертности — около 0,3 миллиона смертей в год [1].Шансы заболеть этим заболеванием увеличиваются из-за изменения привычек людей, таких как увеличение употребления табака, ухудшение пищевых привычек, отсутствие активности и многое другое. Возможность излечения от рака увеличена благодаря недавним достижениям медицины и инженерии. Шансы на излечение от рака в первую очередь заключаются в его обнаружении и диагностике. Выбор лечения рака полностью зависит от уровня его злокачественности. Медицинские работники используют несколько методов для обнаружения рака.Эти методы могут включать в себя различные методы визуализации, такие как рентген, компьютерная томография (КТ), позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ), ультразвук и магнитно-резонансная томография (МРТ), а также патологические тесты, такие как анализ мочи и анализ крови.

Для точного выявления онкологических заболеваний патологоанатомы используют изображения гистопатологической биопсии, то есть исследование микроскопической структуры ткани пациента. Таким образом, анализ изображений биопсии является жизненно важным методом обнаружения рака [2, 3]. Гистопатология — это изучение симптомов и признаков заболевания с использованием изображений микроскопической биопсии.Чтобы визуализировать различные части ткани под микроскопом, срезы окрашивают одним или несколькими окрашивающими компонентами. Основная цель окрашивания — выявить компоненты на клеточном уровне, а контрастные пятна используются для обеспечения цвета, видимости и контраста. Гематоксилин-эозин (H&E) — окрашивающий компонент, который патологи используют уже несколько десятилетий. Гематоксилин окрашивает ядра клеток синего цвета, а эозин окрашивает цитоплазму и соединительные ткани розового цвета.Гистология [4] связана с изучением клеток с точки зрения структуры, функции и интерпретации ткани и клеток. Микроскопическая биопсия чаще всего используется для обследования обоих заболеваний из-за менее инвазивной природы. Характеристика микроскопических изображений биопсии — наличие изолированных клеток и кластеров клеток. Микроскопические изображения биопсии легче анализировать образцы по сравнению с гистопатологией из-за отсутствия неосложненных структур [5]. Точная идентификация рака вручную по изображениям микроскопической биопсии всегда была серьезной проблемой для патологов и практикующих врачей, наблюдающих структуру клеток или тканей под микроскопом.

В гистопатологии процесс обнаружения рака обычно состоит из классификации биопсии изображения на злокачественную или доброкачественную [6]. При анализе изображений микроскопической биопсии врачи и патологи наблюдают многие аномалии и классифицируют образец на основе различных характеристик ядер клеток, таких как цвет, форма, размер и пропорция цитоплазмы. Микроскопическая биопсия с высоким разрешением дает надежную информацию для дифференциации аномальных и нормальных тканей.Разница между нормальными и раковыми клетками показана в таблице 1 [7].


Нормальные клетки Раковые клетки Описание раковых клеток

9044 9044 9044 9044 9044 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 большие и различные формы ядра.

Множество делящихся клеток и неорганизованное расположение

Изменение размера и формы ядер

Утрата нормальной формы

Для обнаружения и диагностики рака по изображениям микроскопической биопсии гистопатологи обычно изучают специфические особенности клеток и тканевых структур.Различные общие признаки, используемые для обнаружения и диагностики рака по изображениям микроскопической биопсии, включают форму и размер клеток, форму и размер ядер клеток и распределение клеток. Ниже приводится краткое описание этих функций.

(A) Форма и размер ячеек. Было замечено, что общая форма и размер клеток в тканях в основном нормальные. Клеточные структуры раковых клеток могут быть больше или короче нормальных клеток.Нормальные клетки имеют ровную форму и функциональность. Раковые клетки обычно не функционируют должным образом, и их форма часто бывает неправильной.

(B) Размер и форма ядра клетки. Форма и размер ядра раковой клетки часто не соответствуют норме. Ядро в раковых клетках децентрализовано. Изображение клетки выглядит как омлет, в котором центральный желток является ядром, а окружающий белый цвет — цитоплазмой. Ядра раковых клеток больше, чем у нормальных клеток, и отклонены от центра масс.Ядро раковой клетки более темное. Этап сегментации в основном фокусируется на отделении областей интересов (клеток) от фоновых тканей, а также на отделении ядер от цитоплазмы.

(C) Распределение клеток в тканях . Функция каждой ткани зависит от распределения и расположения нормальных клеток. Количество здоровых клеток на единицу площади меньше в раковых тканях. Эти прилагательные к изображениям микроскопической биопсии были включены в функции, основанные на форме и морфологии, особенности текстуры, особенности на основе цвета, матрицу сочетания уровней серого цвета (GLCM), энергию текстуры по Закону (LTE), особенности Тамуры и особенности вейвлетов, которые более поддаются биологической интерпретации. и клинически значимо.

Основная цель данной статьи — разработать структуру и программный инструмент для автоматического обнаружения и классификации рака по изображениям микроскопической биопсии с использованием вышеупомянутых клинически значимых и биологически интерпретируемых признаков. В этом документе основное внимание уделяется выбору подходящего метода для каждого этапа проектирования структуры после проведения сравнительного анализа различных часто используемых методов в каждой категории. Различные этапы, включенные в предлагаемую методологию, включают улучшение микроскопических изображений, сегментацию фоновых ячеек, выделение признаков и, наконец, классификацию.

Остальная часть статьи построена следующим образом. Раздел 2 описывает связанные работы, Раздел 3 представляет методы и модели, Раздел 4 описывает результаты и обсуждения, и, наконец, Раздел 5 подводит итоги работы, представленной в этой статье.

2. Связанные работы

В последние годы в литературе было опубликовано мало работ по проектированию и разработке инструментов для автоматического обнаружения рака по изображениям микроскопической биопсии. Кумар и Шривастава [9] представили подробные обзоры компьютерной диагностики (CAD) для обнаружения рака по изображениям микроскопической биопсии.Демир и Йенер [10] также представили метод автоматической диагностики изображения биопсии. Они представили систему диагностики на клеточном уровне с использованием методов обработки изображений. Bhattacharjee et al. [11] представили обзор компьютерной системы диагностики для обнаружения рака по изображениям микроскопической биопсии с использованием методов обработки изображений.

Bergmeir et al. [12] предложили модель для извлечения текстурных особенностей с использованием локальных гистограмм и GLCM. Алгоритм квазиуправляемого обучения работает с двумя наборами данных: в первом из которых нормальные ткани помечены только косвенно, а во втором — немеченая коллекция смешанных образцов нормальных и раковых тканей.Этот метод был применен к набору данных из 22 080 векторов с уменьшенной размерностью, 119 из 132. Области, имеющие раковые ткани, были точно идентифицированы с истинно положительной частотой 88% и ложноположительной частотой 19%, соответственно, с помощью ручного набора наземных данных.

Mouelhi et al. [13] использовали функции текстур Харалика [14], гистограмму ориентированных градиентов (HOG) и статистические моменты на основе цветовых компонентов (CCSM), чтобы классифицировать раковые клетки по изображениям микроскопической биопсии.В этой статье используются различные функции: контраст, корреляция, энергия, однородность, особенности текстуры GLCM [14], RGB, уровень серого и HSV.

Хуанг и Лай [15] представили методологию сегментации и классификации гистологических изображений на основе особенностей текстуры, и при использовании SVM максимальная полученная точность классификации составляет 92,8%.

Ландини и др. [16] представили метод морфологической характеристики клеточных окрестностей в неопластической и пренеопластической ткани на изображениях микроскопической биопсии.В этой статье авторы представили преобразования водораздела для вычисления площади клеток и ядер и других параметров. Мера расстояния значения окрестности использовалась для вычисления сложности окрестности со ссылкой на v-ячейки. Наилучшая классификация, полученная классификатором NN, составляет 83% для диспластических и неопластических классов и 58% правильной классификации.

Синха и Рамкришан [17] извлекли некоторые особенности изображений микроскопической биопсии, которые включают эксцентриситет, соотношение площадей, компактность, средние значения цветовых компонентов, энергетическую энтропию, корреляцию, а также площадь клеток и ядра.Точность классификации, полученная с помощью байесовского метода ближайшего соседа, нейронных сетей и машины опорных векторов, составила 82,3%, 70,60%, 94,1% и 94,1% соответственно.

Kasmin et al. [18] извлекли характеристики микроскопических изображений биопсии, включая площадь, периметр, выпуклую область, плотность, длину главной оси, область, заполненную ориентацией, эксцентриситет, соотношение площади клетки и ядра, округлость и среднюю интенсивность цитоплазмы. Классификатор NN и нейронной сети используются для точности классификации 86% и 92% соответственно.

В этой статье предлагается и исследуется структура для автоматического обнаружения и классификации рака по изображениям микроскопической биопсии с использованием клинически значимых и биологически интерпретируемых признаков. Для сегментации изображений используется метод цветных средств. Различные гибридные особенности, извлекаемые из сегментированных изображений, включают форму и морфологические особенности, особенности текстуры GLCM, особенности Тамуры, особенности, основанные на энергии текстуры закона, гистограмму ориентированных градиентов, вейвлет-особенности и цветовые особенности.Для целей классификации предлагается использовать метод «ближайшего соседа». Также исследуется эффективность других классификаторов, таких как SVM, случайный лес и нечеткие средние. В целях тестирования используются 2828 изображений микроскопической биопсии, доступные из базы данных гистологии [8]. Из полученных результатов было отмечено, что предложенный метод работает лучше по сравнению с другими методами, описанными выше. Общее резюме и сравнение предлагаемого метода и других методов представлены в таблице 6 в разделе 4 результатов и анализа.

3. Методы и модели

Обнаружение и классификация рака по изображениям микроскопической биопсии — сложная задача, поскольку изображение обычно содержит много кластеров и перекрывающихся объектов. Различные этапы, включенные в предлагаемую методологию, включают улучшение микроскопических изображений, сегментацию фоновых ячеек, выделение признаков и, наконец, классификацию. Для улучшения изображений микроскопической биопсии используется подход адаптивного выравнивания гистограмм с ограничением контраста [19, 20], а для сегментации фоновых клеток используется алгоритм сегментации средних.На этапе извлечения признаков из сегментированных изображений извлекаются различные биологически интерпретируемые и клинически значимые особенности, основанные на форме и морфологии, которые включают особенности текстуры на уровне серого, особенности на основе цвета, особенности текстуры на уровне серого цвета, особенности на основе энергии текстуры по закону (LTE), особенности Тамуры. , и вейвлет-функции. Наконец, классификаторы на основе ближайшего соседства (NN), нечеткой NN и опорной векторной машины (SVM) исследуются для классификации нормальных и злокачественных изображений биопсии.Эти подходы тестируются на четырех основных тканях (соединительной, эпителиальной, мышечной и нервной) из 1000 случайно выбранных изображений микроскопической биопсии. Наконец, характеристики классификаторов оцениваются с использованием хорошо известных параметров, и из результатов и анализа видно, что классификатор на основе нечеткой NN работает лучше для выбранного набора функций. Схема предлагаемой работы представлена ​​на рисунке 1.

3.1. Улучшения

Основная цель предварительной обработки — удалить конкретное ухудшение, такое как уменьшение шума и усиление контраста интересующей области.Изображения биопсии, полученные с помощью микроскопа, могут быть дефектными и неполноценными в некоторых отношениях, таких как плохой контраст и неравномерное окрашивание, и их необходимо улучшить с помощью процесса улучшения изображения, который увеличивает контраст между передним планом (интересующие объекты) и фоном [21] . Подход адаптивного выравнивания гистограммы с ограничением контраста (CLAHE) [20] используется для улучшения изображений микроскопической биопсии. На рисунке 2 показано исходное и улучшенное изображение с использованием адаптивного выравнивания гистограммы с ограничением контраста.

3.2. Сегментация

Некоторые методы сегментации были адаптированы для сегментации цитоплазмы, клеток и ядер [22] из микроскопических изображений биопсии, например, алгоритмы на основе пороговых значений, областей и кластеризации. Однако выбор методов сегментации зависит от типа функций, которые необходимо сохранить и извлечь. Для сегментации ROI (области интереса) основная истинность (GT) изображений обрезается вручную и создается из набора данных гистологии [8]. Алгоритмы сегментации, основанные на кластеризации, используются из-за сохранения желаемой информации.Из результатов, полученных путем экспериментов, следует, что алгоритмы, основанные на кластеризации, а именно метод, основанный на средствах, лучше всего подходят для микроскопических изображений биопсии. На рисунке 3 показано исходное и среднее сегментированное изображение микроскопической биопсии. Для тестирования и экспериментов использовались двадцать изображений микроскопической биопсии, доступные из набора гистологических данных [8]. Эти изображения были случайным образом выбраны для сегментации. Изображения наземной истины (GT) создаются вручную путем обрезки интересующей области (ROI).Визуальные результаты сегментации на основе текстуры, сегментации FCM, сегментации -средств и сегментации на основе цвета [20, 23–26] представлены на рисунках с 3 (a) по 3 (d). Таким образом, из визуальных результатов, полученных и представленных на рисунках 3 (a) — 3 (d), видно, что метод сегментации на основе кластеризации -средний работает лучше в большинстве случаев по сравнению с другими подходами к сегментации, рассматриваемыми для микроскопических изображений биопсии. сегментация.

Наконец, сегментированное изображение микроскопической биопсии в области ROI сравнивается с наземными истинными изображениями для количественной оценки различных подходов к сегментации для всех 20 образцов изображений из набора гистологических данных.Эффективность различных подходов к сегментации, таких как -средние [27], нечеткие -средства [28], сегментация на основе текстуры [29] и сегментация на основе цвета [30], оценивалась с точки зрения различных популярных параметров мер сегментации. Эти параметры включают точность, чувствительность, специфичность, частоту ложных срабатываний (FPR), случайный индекс вероятности (RI), глобальную ошибку согласованности (GCE) и дисперсию информации (VOI).

Ниже приводится краткое описание некоторых из этих показателей эффективности, используемых в этой статье.

(i) Индекс случайной вероятности (PRI) . Случайный индекс вероятности — это непараметрическая мера качества алгоритмов сегментации. Случайный индекс между test () и наземной истиной () оценивается путем суммирования количества пар пикселей с одинаковой меткой и количества пар пикселей, имеющих разные метки в обоих, и последующего деления его на общее количество пар пикселей. Учитывая набор наземных сегментов истинности, PRI оценивается с использованием (1), так что это событие, которое описывает пару пикселей (), имеющую одинаковую или другую метку в тестовом изображении

(ii) Дисперсия информации (VOI) .Вариация информации — это мера расстояния между двумя кластерами (разделами элементов) [31]. Кластеризация с кластерами представлена ​​случайной величиной, такой как, и представляет собой вариацию информации между двумя кластерами и.

Таким образом, представлено с использованием где — энтропия, а — взаимная информация между и. измеряет, насколько кластерное назначение для элемента в кластеризации снижает неопределенность относительно кластера элемента в кластеризации.

(iii) Глобальная ошибка согласованности (GCE) .GCE оценивается следующим образом: предположим, что сегменты содержат пиксель, например, такой, что, где обозначает набор сегментов, которые генерируются оцениваемым алгоритмом сегментации, и обозначает набор опорных сегментов. Для начала мера локальной ошибки уточнения оценивается с использованием (3), а затем она используется для вычисления локальных и глобальных ошибок согласованности, где обозначает набор операций разности и представляет набор пикселей, соответствующих области, которая включает в себя пиксель.Используя (3) [31], вычисляется глобальная ошибка согласованности (GCE) с использованием (4), где обозначает общее количество пикселей изображения. GCE определяет количество ошибок при сегментации (0 означает отсутствие ошибки, а 1 означает отсутствие согласия):

В таблице 2 и на рисунке 4 показано сравнение различных алгоритмов сегментации на основе средней точности, чувствительности, специфичности, FPR, PRI, GCE. , и VOI для 20 образцов изображений, взятых из набора данных гистологии [8]. Из таблицы 2 и рисунка 4 видно, что методы, основанные на средних, цветовых, нечетких и текстурных методах, работают лучше по номиналу с точки зрения точности, специфичности и показателей сегментации PRI, за исключением методов сегментации на основе средних значений. другие методы не работают лучше по другим важным параметрам.Только алгоритм сегментации на основе средних значений связан с большим значением точности, чувствительности, специфичности и случайного индекса (RI) и меньшим значением FPR, GCE и VOI по сравнению с другими методами и, следовательно, лучше по сравнению с другими. Следовательно, сегментация на основе средств — единственный метод, который лучше работает по всем параметрам, и именно поэтому он выбран в качестве метода сегментации в предлагаемой структуре для обнаружения рака по изображениям микроскопической биопсии.

7799

0,748991

0,994933

0,005067


Точность Чувствительность Специфичность FPR PRI GCE VOI 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904
0,707025 0,989218 0,010782 0,975985 0,009205 0,115479
-средних 0,9 0.981119 0,012839 0,10818
FCM 0,987008 0,614717 0.998235 0,001765 0,974447 0,015902 0,136348
текстуры на основе 0,97144 0,306398 0,9

0,009555 0,944609 0,029276 0,250797

3.3. Извлечение признаков

После сегментации изображения из интересующих областей извлекаются особенности для выявления и оценки потенциальных раковых образований.Извлечение признаков — один из важных шагов в анализе изображений биопсии. Характеристики извлекаются на уровне ткани и на уровне клеток из изображений микроскопической биопсии для лучшего прогноза. Чтобы лучше фиксировать информацию о форме, мы используем методы на основе областей и контуров, чтобы выделить антициркулярность, неравномерность площади и неправильность контура ядер в качестве трех характеристик формы, отражающих нерегулярность ядер на изображениях биопсии. Функция клеточного уровня фокусируется на количественной оценке свойств отдельных ячеек без учета пространственной зависимости между ними.На изображениях биопсии отдельной клетки извлекаются форма и морфологические, текстурные, гистограммы ориентированных градиентов и вейвлет-характеристики. Характеристики тканевого уровня позволяют количественно оценить распределение клеток по ткани; для этого он в первую очередь использует либо пространственную зависимость ячеек, либо зависимость пикселей от уровня серого.

На основе этих характеристик некоторые важные формы и морфологические особенности объясняются следующим образом.

(i) Площадь ядра (A) .Область ядра может быть представлена ​​областью ядра, содержащей общее количество пикселей; Здесь показано, где — площадь ядра и сегментированное изображение строк и столбцов.

(ii) Яркость ядра . Среднее значение интенсивности пикселей, принадлежащих области ядра, известно как яркость ядра.

(iii) Наибольший диаметр ядра (NLD) . Диаметр наибольшего круга, описывающего область ядра, известен как наибольший диаметр ядра; это показано, где, и являются конечными точками на большой оси.

(iv) Наименьший диаметр ядра (NSD). Это представлено через наименьший диаметр круга, описывающего область ядра. Он представлен в виде, где, и являются конечными точками на малой оси.

(v) Удлинение ядра. Это представлено отношением наименьшего диаметра к наибольшему диаметру области ядра, как показано в

(vi) Периметр ядра (P) . Длина периметра области ядра представлена ​​с использованием

(vii) Круглость ядра ( ) .Отношение площади ядра к площади круга, соответствующего наибольшему диаметру ядра, известно как компактность ядра, как показано в

(viii) Solidity . Твердость — это отношение фактической площади клетки / ядра к площади выпуклой оболочки, показанное в

(ix) Эксцентриситет . Отношение длины главной оси к длине малой оси известно как эксцентриситет и определено в

(x) Компактность . Компактность — это соотношение площади и площади периметра.Он сформулирован как

Существует семь наборов функций, используемых для вычисления вектора признаков микроскопических изображений биопсии, которые объясняются следующим образом.

(i) Элементы текстуры (F1 – F22) . [32–34] Автокорреляция, контраст, корреляция, видимость кластера, оттенок кластера, дисперсия разницы, несходство, энергия, энтропия, однородность, максимальная вероятность, сумма квадратов, среднее значение суммы, дисперсия суммы, суммарная энтропия, энтропия разности, информационная мера корреляция 1, информационная мера корреляции 2, обратная разность (INV), нормализованная обратная разность (INN) и нормализованный обратный разностный момент являются основными характеристиками текстуры, которые могут быть вычислены с использованием уравнений свойств текстуры.

(ii) Характеристика морфологии и формы (F23 – F32) . В статьях [35, 36] авторы описывают особенности формы и морфологии. Рассматриваемые форма и морфологические особенности в этой статье — это площадь, периметр, длина большой оси, длина малой оси, эквивалентный диаметр, ориентация, выпуклая область, заполненная область, твердость и эксцентриситет.

(iii) Гистограмма ориентированного градиента (HOG) (F33 – F68) . Гистограмма ориентированного градиента — одна из хороших функций для обожествления объектов [32].В наше наблюдение он будет включен для лучшей и точной идентификации объектов, присутствующих на изображениях микроскопической биопсии.

(iv) Функции вейвлетов (F69–100) . Вейвлеты — это небольшие волны, которые используются для преобразования сигналов для эффективной обработки [3]. Вейвлеты полезны при анализе изображений микроскопической биопсии с несколькими разрешениями, поскольку они быстрые и обеспечивают лучшее сжатие по сравнению с другими преобразованиями. Преобразование Фурье преобразует сигнал в непрерывную серию синусоидальных волн, но вейвлет предшествует ему как по времени, так и по частоте.Этим объясняется эффективность вейвлет-преобразований [37]. Вейвлеты Добеши использовались, потому что они имеют фрактальную структуру и полезны в случае микроскопических изображений биопсии. В этой статье учитываются энтропия, энергия, однородность контраста и сумма вейвлет-коэффициентов.

(v) Цветовые функции (F101 – F106). Компоненты этих моделей — оттенок, насыщенность и значение (HSV) [34]. Это представлено шестигранными пирамидами, вертикальная ось ведет себя как яркость, горизонтальное расстояние от оси представляет собой насыщенность, а угол представляет собой оттенок.Здесь среднее значение и стандартное отклонение компонентов HSV принимаются как характеристики.

(vi) Характеристики Тамуры (F107 – F109). Характеристики Tamura вычисляются на основе трех основных характеристик текстуры: контраста, грубости и направленности [3]. Контрастность — это мера разнообразия фактурного рисунка. Следовательно, большие блоки, составляющие изображение, имеют больший контраст. На это влияет использование различной интенсивности черного и белого [32]. Грубость — это мера детализации изображения [32]; таким образом, грубость может быть представлена ​​с использованием среднего размера областей с одинаковой интенсивностью [38].Направленность — это мера направления значений серого в изображении [32].

(vii) Энергия текстуры по закону (LTE) (F110 – F115) . Эти функции представляют собой функции описания текстуры, которые в основном используют средний уровень серого, края, пятна, рябь и волны для создания векторов масок. Маска Лоу представлена ​​особенностями изображения без использования частотной области [39]. Законы значительно определили, что несколько масок подходящего размера были очень полезны для различения различных типов текстурных особенностей, присутствующих на изображениях микроскопической биопсии.Таким образом, его классифицированные выборки основаны на ожидаемых значениях дисперсионных квадратных мер этих сверток, называемых мерами энергии текстуры. Метод маски LTE основан на преобразовании энергии текстуры, применяемом к классификации изображения, используемой для оценки энергии в области пропускания фильтров [40].

В таблице 3 представлено распределение названий типов признаков и количество признаков, выбранных для классификации изображений микроскопической биопсии.


Название элементов Количество элементов (диапазон F1 – F115)

Элементы текстуры 9044 9044 9044 9044 9044 9044 9044 9044 9044 9044 9044 9044 9044 и элемент формы 10 (F23 – F32)
Гистограмма ориентированного градиента (HOG) 36 (F33 – F68)
Элементы вейвлета 32 (F69–100)
Цветовые элементы 6 (F101 – F106)
Характеристики Тамуры 3 (F107 – F109)
Энергия текстуры Лоу 16 (F110 – F115)

.4. Классификация

Классификация изображений микроскопической биопсии является наиболее сложной задачей для автоматического обнаружения рака по изображениям микроскопической биопсии. Классификация может дать ответ на вопрос, доброкачественна ли микроскопическая биопсия или злокачественная. В целях классификации использовалось множество классификаторов. Некоторые часто используемые методы классификации — это искусственные нейронные сети (ИНС), байесовская классификация, классификаторы ближайших соседей, машина опорных векторов (SVM) и случайный лес (RF).Подходы контролируемого машинного обучения используются для классификации изображений микроскопической биопсии. Подходы к обучению с учителем включают несколько этапов. Первый шаг — подготовить данные (набор функций), второй шаг — выбрать подходящий алгоритм, третий шаг — подогнать модель, четвертый шаг — обучить подобранную модель, а затем последний шаг — использовать подобранную модель. модель для предсказания. Ближайшее соседство (NN), нечеткое NN и машина опорных векторов (SVM), а также классификаторы случайного леса используются для классификации нормальных и раковых изображений биопсии.

4. Результаты и обсуждения

Предложенные методики были реализованы с помощью MATLAB 2013b на наборе данных, оцифрованном с 5-кратным увеличением на ПК с процессором Intel Core i7 3,4 ГГц, 2 ГБ ОЗУ и платформой Windows 7.

Для целей тестирования и экспериментов из набора данных гистологических изображений (histologyDS2828) и аннотаций берутся в общей сложности 2828 гистологических изображений, а также аннотации из поднабора изображений, относящихся к указанной выше базе данных [8]. Распределение изображений, основанное на фундаментальных тканевых структурах в наборе данных гистологии, включает изображения микроскопической биопсии Connective-484, Epithelial-804, Muscular-514 и Nervous-1026 с увеличением 2.5x, 5x, 10x, 20x и 40x. Хотя метод не зависит от увеличения, в этой работе результаты представлены на образцах, оцифрованных при 5-кратном увеличении. Особенности, извлеченные из изображений микроскопической биопсии, должны быть биологически интерпретируемыми и клинически значимыми для лучшей диагностики рака. В таблице 4 представлено краткое описание набора данных, используемого для идентификации рака по изображениям микроскопической биопсии.

80445 484

904 904 904 9044


Фундаментальная ткань Количество изображений

Соединительный
Нервный 1026
Всего 2828

Предлагаемая методология обнаружения стадий на основе изображений биопсии и диагностики рака состоит из изображений биопсии и диагностики. улучшение, сегментация, выделение признаков и классификация.

Адаптивное выравнивание гистограммы с ограничением контраста (CLAHE) используется для улучшения изображений микроскопической биопсии, поскольку оно позволяет лучше выделить интересующие области на изображениях, что было проверено экспериментально.

Чтобы лучше сохранить желаемую информацию в изображениях микроскопической биопсии во время процесса сегментации, были исследованы различные подходы к сегментации на основе кластеризации и текстуры. Для получения изображений микроскопической биопсии необходимо получить как можно больше информации о ядрах, чтобы сделать надежное и точное обнаружение и диагностику на основе параметров клеток и ядер.На основании результатов и анализа, представленных в разделе 4, для сегментации изображений микроскопической биопсии использовался алгоритм сегментации -средний [40], поскольку он работает лучше по сравнению с другими методами. В процессе сегментации метода кластеризации средств количество кластеров было установлено равным. Кроме того, чтобы найти центр кластеров, в качестве меры сходства используются меры евклидова расстояния в квадрате.

На этапе извлечения признаков из сегментированных изображений были извлечены различные биологически интерпретируемые и клинически значимые признаки, основанные на форме и морфологии, которые включают признаки текстуры уровня серого (F1 – F22), признаки на основе формы и морфологии (F23 – F32), гистограмму ориентированных градиенты (F33 – F68), вейвлет-функции (F69 – F100), особенности на основе цвета (F101 – F106), особенности Тамуры (F107 – F119) и функции на основе энергии текстуры по закону (F110 – F115).Наконец, была сформирована 2D-матрица размером 2828 × 115 с использованием всех наборов функций, где 2828 — это количество микроскопических изображений в наборе данных, а 115 — общее количество извлеченных функций.

Произвольно выбранные 1000 данных / выборок были использованы для тестирования различных алгоритмов классификации. Для разделения данных на обучающие и тестовые наборы использовался 10-кратный подход перекрестной проверки. Таким образом, 900 данных / выборок были использованы для целей обучения и 100 данных / выборок были использованы для целей тестирования.Ближайший сосед (NN) — это простой классификатор, в котором назначается вектор признаков. Для классификации NN числа ближайшего соседа () были установлены на 5, и были использованы матрица евклидова расстояния и правило «ближайшего», чтобы решить, как классифицировать выборку. Предлагаемый метод был также протестирован с использованием классификатора на основе опорных векторов (SVM) для линейной функции ядра с 10-кратными методами перекрестной проверки. В модели классификации SVM параметры ядра и параметр soft margin играют жизненно важную роль в процессе классификации; лучшая комбинация и была выбрана поиском по сетке с экспоненциально растущими последовательностями и.Каждая комбинация выбора параметров была проверена с помощью перекрестной проверки (10-кратной), и были выбраны параметры с наилучшей точностью перекрестной проверки. Для линейной функции ядра SVM использовался параметр оптимизации квадратичного программирования (QP), чтобы найти разделяющую гиперплоскость. В случае случайного леса значение по умолчанию составляет 500 деревьев и mtry = 10.

Производительность классификаторов рассчитывалась с использованием матрицы неточностей размером 2 × 2 и вычислялись значения TP, TN, FP и FN.Точность, чувствительность и специфичность рабочих параметров рассчитывались с использованием (14) — (19).

Основные определения этих показателей эффективности можно проиллюстрировать следующим образом.

Точность . Точность классификации метода зависит от количества правильно классифицированных образцов (т.е. истинно отрицательных и истинно положительных) [40] и рассчитывается следующим образом: где — общее количество образцов, присутствующих на изображениях микроскопической биопсии.

Чувствительность .Чувствительность — это мера доли положительных образцов, которые правильно классифицированы [41]. Его можно рассчитать, используя диапазон значений чувствительности от 0 до 1, где 0 и 1, соответственно, означают худшую и лучшую классификацию.

Специфичность . Специфичность — это мера доли отрицательных образцов, которые правильно классифицированы [42]. Значение чувствительности рассчитывается с использованием диапазона значений от 0 до 1, где 0 и 1, соответственно, означают худшую и лучшую классификацию.

Сбалансированная классификационная ставка (BCR) . Среднее геометрическое значение чувствительности и специфичности считается коэффициентом классификации баланса [43, 44]. Он представлен

F-Measure . -меры — это гармоничное средство точности и отзывчивости. Он определяется с помощью диапазона значений -measure от 0 до 1, где 0 означает худшую классификацию, а 1 означает лучшую классификацию.

Коэффициент корреляции Мэтьюза (MCC) . MCC — это мера известности бинарных классификаций [43].Его можно рассчитать по следующей формуле: его значение находится в диапазоне от -1 до +1, где -1, +1 и 0, соответственно, соответствуют худшему, лучшему, случайному предсказанию.

Обсуждение результатов . В таблице 5 показаны результаты классификации предложенной структуры для четырех различных тканей микроскопических изображений биопсии, содержащих случаи рака и нераковые заболевания, проверенные с использованием четырех популярных классификаторов, таких как «ближайший сосед», SVM, нечеткий NN и случайный лес.

904 Чувствительность 9045 904 904 904 904 904 904 904 Погрешность 904


Точность Специфичность Чувствительность BCR -Измерение MCC45

Соединительные ткани Эпителиальные ткани
РФ 0.5 0,993668 0,493996 0,743832 0,647373 0,642137 0,849306 0,966243 0,555332 0,760788 0,675868 0,609494
СВМ 0,89245 0,888438 0,948297 0,

6

0,538314 0,55879 0,796998 0,7851 0,898525 0,842279 0.472804 0,4587
FYZZY
Н.Н.
0,787879 0,867476 0,370074 0,618789 0,356613 0,231013 0,665834 0,76465 ​​ 0,407057 0,585984 0,401181 0,17053
NN 0,921909 0,940164 0,819922 0,880263 0.759395 0,717455 0,884727 0,6 0,801733 0,859435 0,795319 0,71626

мышечной ткани Нервные ткани
РФ 0,889878 0,995023 0,193145 0,594084 0.313309 0,37318 0,843102 0,92827 0,723262 0,825766 0,792403 0,676888
СВМ 0,884379 0,886718 0,786303 0,83681 0,263764 0,320547 0,769545 0,723056 0,946068 0,834923 0,630126 0,552038
FUZZY
NN
0.614958 0,672503 0,535894 0,604364 0,538571 0,208941 0,808453 0,882722 0,242776 0,562835 0,225886 0,11837
Н.Н. 0,897321 0,923277 0,650761 0,787092 0,543009 0,49783 0.861763 0,880866 0,835733 0,858482 0,834116 0,716492

9044 автомат (СВМ)


Авторы (год) Используемый набор функций Методы классификации Используемые параметры (%) Используемый набор данных

Huang and Lai (2010) [15] Векторные элементы текстуры Точность = 92.8 Биопсийные изображения 1000 × 1000, 4000 × 3000 и 275 × 275 ГЦК

Di Cataldo et al. (2010) [45] Текстура и морфология Машина опорных векторов (SVM) Точность = 91,77 Оцифрованные гистологические изображения IHC ткани рака легкого

He et al. (2008) [46] Форма, морфология и текстура Искусственная нейронная сеть (ИНС) и SVM Точность = 90.00 Оцифрованные гистологические изображения

Mookiah et al. (2011) [47] Текстура и морфология Нейронная сеть с обратным распространением ошибок (BPNN) Точность = 96,43, чувствительность = 92,31 и специфичность = 82 83 обычных и 29 изображений OSF

Krishnan et al. (2011) [48] HOG, LBP и LTE LDA Точность = 82 Нормальный 83
OSFWD-29

Krishnan et al.(2011) [48] HOG, LBP и LTE Машина опорных векторов (SVM) Точность = 88,38 Гистологические изображения Normal-90
OSFWD-42
OSFD-26

Caicedo, et al. (2009) [8] Набор характеристик Машина опорных векторов (SVM) Чувствительность = 92
Специфичность = 88
2828 гистологических изображений

Sinha and Ramkrishan (2003) [17 ] Текстура и статистические характеристики NN Точность = 70.6 Гистологические изображения клеток крови

Предлагаемый подход Текстура, форма и морфология, HOG, цвет вейвлетов, характеристика Тамуры и LTE 29 KNN 906 : точность = 92,19 , чувствительность = 94.01 , специфичность = 81.99 , BCR = 88.02 , F-measure = 75.94 , MCC = 71,74 2828 гистологических изображений

Из таблицы 5 и рисунка 5 (а) для образцов соединительной ткани, содержащих тестовые примеры, сделаны следующие наблюдения . (i) Для идентификации рака по изображениям биопсии соединительной ткани в случае NN среднее значение точности, специфичности, чувствительности, BCR, -measure и MCC составляет 0,921909, 0,940164, 0.819922, 0,880263, 0,759395 и 0,717455 соответственно. (Ii) Для идентификации рака по биопсии соединительной ткани в случае SVM среднее значение точности, специфичности, чувствительности, BCR, -мера и MCC составляет 0,89245, 0,888438, 0,948297, 0,

6, 0,538314 и 0,55879, соответственно. (Iii) Для идентификации рака на основе биопсии соединительной ткани в случае нечеткого NN среднее значение точности, специфичности, чувствительности, BCR, -мера и MCC. равно 0,787879, 0,867476, 0.370074, 0,618789, 0,356613 и 0,231013 соответственно. (Iv) Для идентификации рака по биопсии соединительной ткани, в случае случайного лесного классификатора, среднее значение точности, специфичности, чувствительности, BCR, -мера и MCC составляет 0,5, 0,993668, 0,493996, 0,743832, 0,647373 и 0,642137 соответственно.

Из таблицы 5 и рисунка 5 (b) сделаны следующие наблюдения для образцов тестовых случаев, содержащих эпителиальные ткани. (I) Для идентификации рака по изображениям биопсии эпителиальных тканей в случае NN среднее значение точности, специфичность, чувствительность, BCR, -мера и MCC равны 0.884727, 0,6, 0,801733, 0,859435, 0,795319 и 0,71626 соответственно. (Ii) Для идентификации рака по биопсии эпителиальных тканей в случае SVM среднее значение точности, специфичности, чувствительности, BCR, -мера и MCC составляет 0,796998, 0,7851, 0,898525, 0,842279, 0,472804 и 0,4587 соответственно. (Iii) Для идентификации рака по биопсии эпителиальных тканей в случае нечеткого NN среднее значение точности, специфичности, чувствительности, BCR, — мера, а MCC равен 0.665834, 0,76465, 0,407057, 0,585984, 0,401181 и 0,17053 соответственно. (Iv) Для идентификации рака по биопсии эпителиальных тканей, в случае случайного лесного классификатора, среднее значение точности, специфичности, чувствительности, BCR, — measure, а MCC — 0,849306, 0,966243, 0,555332, 0,760788, 0,675868 и 0,609494 соответственно.

Из таблицы 5 и рисунка 5 (c) для образцов тестовых случаев, содержащих мышечные ткани, сделаны следующие наблюдения: (i) для идентификации рака по изображениям биопсии мышечной ткани в случае NN среднее значение точности, специфичность, чувствительность, BCR, -мера и MCC равны 0.897321, 0,923277, 0,650761, 0,787092, 0,543009 и 0,49783, соответственно. (Ii) Для идентификации рака на основе биопсии мышечной ткани в случае SVM среднее значение точности, специфичности, чувствительности, BCR, -мера и MCC составляет 0,884379, 0,886718, 0,786303, 0,83681, 0,263764 и 0,320547, соответственно. (Iii) Для идентификации рака по биопсии мышечной ткани в случае нечеткой NN среднее значение точности, специфичности, чувствительности, BCR, — мера, а MCC равен 0.614958, 0,672503, 0,535894, 0,604364, 0,538571 и 0,208941 соответственно. (Iv) Для идентификации рака по биопсии мышечной ткани, в случае случайного лесного классификатора, точность, специфичность, чувствительность, BCR, -меры и MCC равны 0,889878, 0,995023, 0,193145, 0,594084, 0,313309 и 0,37318 соответственно.

Из таблицы 5 и рисунка 5 (d) для образцов тестовых случаев, содержащих нервные ткани, сделаны следующие наблюдения: (i) для идентификации рака по изображениям биопсии нервных тканей в случае NN — среднее значение точности, специфичность, чувствительность, BCR, -мера и MCC равны 0.861763, 0,880866, 0,835733, 0,858482, 0,834116 и 0,716492, соответственно. (Ii) Для идентификации рака по биопсии нервных тканей в случае SVM среднее значение точности, специфичности, чувствительности, BCR, -мера и MCC составляет 0,769545, 0,723056, 0,946068, 0,834923, 0,630126 и 0,552038 соответственно. (Iii) Для идентификации рака по биопсии нервных тканей в случае нечеткого NN точность, специфичность, чувствительность, BCR, -меры и MCC равны 0.808453, 0.882722, 0.242776, 0,562835, 0,225886 и 0,11837 соответственно. (Iv) Для идентификации рака по биопсии нервных тканей, в случае случайного лесного классификатора, среднее значение точности, специфичности, чувствительности, BCR, -мера и MCC. составляет 0,843102, 0,92827, 0,723262, 0,825766, 0,792403 и 0,676888 соответственно.

Из приведенных выше обсуждений для всех четырех категорий тестовых случаев видно, что NN работает лучше по сравнению с другими классификаторами для идентификации рака по изображениям биопсии нервных тканей.

Из всех вышеперечисленных наблюдений можно сделать вывод, что классификатор NN дает лучшие результаты по сравнению с другими методами в случае биопсийных изображений соединительной ткани. Максимальные значения точности, чувствительности и специфичности составляют 0,9552, 0,9615 и 0,9543 соответственно. Классификатор ближайшего соседа также лучше работает во всех случаях, как это обсуждалось выше. В таблице 6 представлен сравнительный анализ предложенной структуры с другими стандартными методами, доступными в литературе.Из таблицы 6 видно, что предлагаемый метод работает лучше по сравнению со всеми другими методами.

5. Выводы

Была представлена ​​автоматизированная процедура обнаружения и классификации рака по изображениям микроскопической биопсии с использованием клинически значимого и биологически интерпретируемого набора признаков. Предлагаемый анализ был основан на микроскопических наблюдениях клеток и ядер на уровне тканей для выявления и классификации рака. Для улучшения изображений микроскопической биопсии использовался метод на основе ограниченного контраста адаптивного выравнивания гистограммы.Для сегментации изображений использовался метод кластеризации средств. После сегментации изображений было извлечено в общей сложности 115 гибридных наборов признаков для 2828 образцов гистологических изображений, взятых из базы данных гистологии [8]. После выделения признаков для целей классификации случайным образом было отобрано 1000 образцов. Из 1000 образцов 115 функций 900 образцов были отобраны для целей обучения и 100 образцов были отобраны для целей тестирования. Были протестированы различные подходы к классификации: ближайшая окрестность (NN), нечеткая NN, машина опорных векторов (SVM) и классификаторы на основе случайного леса.Из Таблицы 5 мы можем сделать вывод, что NN является наиболее подходящим алгоритмом классификации для обнаружения доброкачественных и злокачественных микроскопических изображений биопсии, содержащих все четыре основные ткани. SVM дает средние результаты для всех типов тканей, но не лучше, чем NN. Нечеткая NN — сравнительно менее хороший классификатор. Классификатор RF обеспечивает очень низкую чувствительность и пониженную точность по сравнению с классификатором NN для этого набора данных. Следовательно, из экспериментальных результатов было замечено, что классификатор NN работает лучше для всех категорий тестовых случаев, присутствующих в выбранных тестовых данных.Этими категориями тестовых данных являются соединительные ткани, эпителиальные ткани, мышечные ткани и нервные ткани. Кроме того, среди всех категорий тестовых случаев было отмечено, что предложенный метод работает лучше для тестовых случаев типа соединительной ткани. Показатели производительности для набора данных о соединительной ткани с точки зрения средней точности, специфичности, чувствительности, BCR, -мера и MCC составляют 0,921909, 0,940164, 0,819922, 0,880263, 0,759395 и 0,717455 соответственно.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации данной статьи.

Микроскоп может сканировать опухоли во время операции и исследовать биопсии рака в 3-D

Инжиниринг | Здоровье и медицина | Пресс-релизы | Исследования | Наука | Технологии

26 июня 2017

Универсальный световой микроскоп, разработанный в Вашингтонском университете, может предоставлять хирургам данные о патологии в режиме реального времени для проведения операций по удалению рака, а также может неразрушающим образом исследовать биопсии опухоли в 3-D.Mark Stone / University of Washington

Когда женщинам делают лампэктомию для удаления рака груди, врачи стараются удалить все раковые ткани, сохраняя при этом как можно больше здоровых тканей груди.

Но в настоящее время нет надежного способа определить во время операции, действительно ли иссеченная ткань полностью свободна от рака по краям — доказательство того, что врачи должны быть уверены в том, что они удалили всю опухоль. Патологи, использующие обычные методы, могут обработать и проанализировать ткань в течение нескольких дней.

Вот почему, согласно исследованиям, от 20 до 40 процентов женщин должны пройти вторую, третью или даже четвертую операцию по сохранению груди, чтобы удалить раковые клетки, которые были пропущены во время первоначальной процедуры.

Новый микроскоп, изобретенный группой инженеров-механиков и патологов Вашингтонского университета, может помочь решить эту и другие проблемы. Он может быстро и неразрушающим образом отобразить края больших образцов свежей ткани с тем же уровнем детализации, что и при традиционной патологии — не более чем за 30 минут.

«Во время этих операций по сохранению груди хирурги как бы слепые», — сказал профессор машиностроения Джонатан Лю.«Часто они оставляют опухоль, о которой они не знают, пока через несколько дней ее не обнаружит».

«Если мы сможем быстро отобразить всю поверхность или край иссеченной ткани во время процедуры, мы сможем сказать им, есть ли у них еще опухоль в теле или нет. И это было бы огромной пользой для больных раком », — сказал Лю.

UW Профессор медицины патологии Ларри Тру (слева) и доцент кафедры машиностроения Джонатан Лю (справа) возглавляли команду, которая разработала световой микроскоп и продемонстрировала его полезность для различных клинических применений.Марк Стоун / Вашингтонский университет

Новый световой микроскоп, описанный в новой статье, опубликованной 26 июня в журнале Nature Biomedical Engineering, предлагает другие преимущества по сравнению с существующими процессами и технологиями микроскопов. Он сохраняет ценные ткани для генетического тестирования и диагностики, быстро и точно отображает неровные поверхности больших клинических образцов и позволяет патологам увеличивать масштаб и «видеть» образцы биопсии в трех измерениях.

«Инструменты, которые мы используем в патологии, мало изменились за последнее столетие, — сказал соавтор Николас Редер, главный ординатор и научный сотрудник отделения патологии UW Medicine.«Этот световой микроскоп представляет собой серьезное достижение для пациентов с патологией и онкологическими заболеваниями, позволяя нам исследовать ткани за считанные минуты, а не дни, и рассматривать их в трех измерениях вместо двух, что в конечном итоге приведет к улучшению клинической помощи».

Современные методы патологии включают обработку и окрашивание образцов тканей, заделку их в восковые блоки, их тонкие срезы, установку на предметные стекла, окрашивание и затем просмотр этих двухмерных срезов тканей с помощью традиционных микроскопов — процесс, на выполнение которого могут уйти дни. Результаты.

Другой метод предоставления информации в режиме реального времени во время операций заключается в замораживании и разрезании ткани для быстрого просмотра. Но качество этих изображений нестабильно, а некоторые жировые ткани, например, ткани груди, не замерзают достаточно хорошо, чтобы можно было надежно использовать эту технику.

В отличие от этого, световой микроскоп с открытым верхом UW использует световой слой, чтобы оптически «разрезать» и отобразить образец ткани, не разрушая его. Вся ткань сохраняется для потенциального последующего молекулярного тестирования, которое может дать дополнительную ценную информацию о природе рака и привести к более эффективным решениям о лечении.

Это сравнение показывает изображения ткани молочной железы, полученные с помощью светового микроскопа с открытым верхом (слева), традиционных методов патологии (в центре) и замороженных срезов во время операции (справа). Первые два изображения показывают четкие детали клеточных и ядерных особенностей, в то время как изображение замороженного разреза искажено из-за проблем, связанных с замораживанием жировых тканей груди. В то время как фиксированный формалином срез, залитый парафином, требует нескольких часов подготовки, изображение, полученное с помощью светового микроскопа, снимается за несколько минут.Глейзер и др. / Nature Biomedical Engineering

«Патология на слайдах — все еще аналоговая техника, во многом такая же, как и радиология несколько десятилетий назад, когда рентгеновские лучи были получены на пленке. Визуализируя ткани в трехмерном формате без необходимости монтировать тонкие срезы тканей на предметных стеклах, мы пытаемся изменить патологию так же, как трехмерная рентгеновская компьютерная томография изменила радиологию », — сказал Лю. «Хотя можно сканировать предметные стекла микроскопа на предмет цифровой патологии, мы делаем цифровое изображение неповрежденных тканей и избавляемся от необходимости готовить предметные стекла, что проще, быстрее и потенциально дешевле.”

Патологоанатомы Калифорнийского университета в области медицины Ларри Тру (слева) и Николас Редер (справа) готовят образец ткани для визуализации на световом микроскопе. В процессе окрашивания и визуализации ткани не разрушаются, что позволяет сохранить этот ценный ресурс для последующих молекулярных испытаний. Марк Стоун / Вашингтонский университет

«Если мы сможем сделать это, не потребляя никаких тканей, тем лучше», — сказал соавтор Ларри Тру, профессор патологии в UW Medicine. «Мы хотим использовать эту ценную ткань для целей, которые становятся все более важными для лечения пациентов — таких как секвенирование опухолевых клеток и обнаружение генетических аномалий, на которые мы можем воздействовать с помощью определенных лекарств и других методов точной медицины.”

Световой микроскоп также имеет преимущества перед другими неразрушающими оптическими секционными микроскопами на рынке, которые медленно обрабатывают изображения и испытывают трудности с поддержанием оптимальной фокусировки при работе с клиническими образцами, которые всегда имеют микроскопические неровности поверхности.

Микроскоп UW позволяет получать изображения больших поверхностей тканей с высоким разрешением и сшивать тысячи двумерных изображений в секунду для быстрого создания трехмерного изображения хирургического или биопсийного образца.Эти дополнительные данные однажды позволят патологам более точно и последовательно диагностировать и классифицировать опухоли.

«Патологи в настоящее время очень ограничены в том, что они могут смотреть на предметном стекле», — сказал соавтор Адам Глейзер, научный сотрудник лаборатории молекулярной биофотоники Университета штата Вашингтон. «Если мы сможем предоставить им трехмерные данные, мы сможем предоставить им больше информации, чтобы помочь повысить точность диагноза пациента».

Адам Глейзер, научный сотрудник по машиностроению, собирает новое поколение световых микроскопов, которые обеспечат большую разрешающую способность и глубину изображения, чем первая система.Марк Стоун / Вашингтонский университет

Команда UW достигла этих улучшений, настроив различные оптические технологии по-новому и оптимизировав их для клинического использования. Их расположение с открытым верхом, при котором вся оптика размещается под стеклянной пластиной, позволяет им получать изображения более крупных тканей, чем другие микроскопы.

Команда в настоящее время работает над ускорением процесса оптической очистки, который позволяет свету легче проникать в образцы биопсии. Дальнейшие направления исследований включают оптимизацию процессов трехмерного иммуноокрашивания, а также продолжение сотрудничества, сформированного в рамках программы Зимнего инкубатора Института электронной науки UW с доктором Дж.Ариэлю Рокему разработать алгоритмы, которые могут обрабатывать огромные объемы трехмерных данных о патологии, которые генерирует их система, с конечной целью помочь патологам сосредоточиться на подозрительных участках тканей.

Исследование финансировалось Национальными институтами здравоохранения и Вашингтонским университетом.

Дополнительные соавторы включают Е Чен, Чэнбо Инь, Линпэн Вэй и Ю Ван из отдела машиностроения UW и Эрин Ф. Маккарти из отделения патологии UW Medicine.

За дополнительной информацией о световом микроскопе обращайтесь к Джонатану Лю по адресу [email protected] Чтобы связаться с Ларри Тру или Николасом Редером из UW Medicine, свяжитесь с Лейлой Грей по телефону 206-685-0381 или [email protected]

Теги: Инженерный колледж • Кафедра лабораторной медицины и патологии • Кафедра машиностроения • Джонатан Лю • Ларри Тру • Медицинский факультет


Microscope делает сложные изображения светящегося мозга с рекордной скоростью | Наука

Gao et al./ Наука 2019

Автор: Келли Сервик,

Предположим, вы хотите поближе взглянуть на мозг мухи — очень внимательно посмотреть . С помощью новой техники, называемой экспансионной микроскопией, ученые делали именно это: маркируя интересующие нейроны и отслеживая их самые тонкие усики, чтобы определить их связи. Но процесс, при котором в кусок ткани мозга наполняется гелем, который набухает, чтобы увеличить детали, резко увеличивает время, необходимое для визуализации этой ткани.И когда луч микроскопа отображает части этого толстого образца сверху вниз, он может «сжечь» флуоресцентные метки, прикрепленные к белкам, которые помогают идентифицировать нейроны, делая более глубокие части образца полностью темными.

В новом исследовании исследователи предлагают решение: объединить этот процесс расширения с инструментом, называемым решетчатым световым микроскопом, который пропускает ультратонкий световой пучок через образец. Поскольку этот микроскоп может дольше задерживаться на любой области с менее интенсивным светом, чем другие микроскопы, флуоресценция с меньшей вероятностью выгорит и затемнит части изображения, что означает, что резкие, сложные детали, такие как шипы на нейронах мыши (показаны на зеленый, вверху).И, захватив сразу весь самолет, а не набор точек, этот микроскоп проработал весь мозг мухи (ниже) за 62,5 часа, что примерно в семь раз быстрее, чем самый быстрый микроскоп, использовавшийся на сегодняшний день для получения изображений с таким высоким разрешением, сообщает сегодня в Science .

Gao et al. / Наука 2019

Благодаря сложным вычислительным инструментам, которые объединяют тысячи трехмерных сечений вместе, исследователи показали, что они могут захватывать большие области мозга, а затем увеличивать масштаб с высоким разрешением.Такой подход должен упростить изучение того, как цепи взаимодействующих нейронов в мозге управляют определенным поведением и как эта схема меняется у многих людей, между полами или в процессе развития.

Человеческое тело: Микроскопические изображения | Национальное географическое общество

Что означает nano ? Когда люди используют такие термины, как наноразмер, нанометр, и нанонаука, , о чем они говорят? Корневое слово — нано — означает «чрезвычайно маленький» или «одна миллиардная» (10 -9 ).Это означает, что нанометр равен одной миллиардной метра. Итак, если вы знаете, насколько велик метр, это поможет вам понять, насколько мал нанометр. Полезно понимать масштаб или то, как вещи сравниваются по размеру.

Подумайте об этом.

  • Метр немного больше ярда — около 3,28 фута.
  • Сантиметр равен 1/100 -го метра. Кубик сахара шириной около сантиметра.
  • Миллиметр — это 1/1000 -го метра.Дайме составляет около одного миллиметра, как и скрепка.
  • Микрометр, также называемый микроном, составляет одну миллионную метра. Пылевые клещи обычно имеют длину около 400 микрон, а волосы на голове — около 40-50 микрон.
  • Нанометр в 1000 раз меньше микрометра. Лист бумаги имеет толщину около 100 000 нанометров. Один дюйм равен 25 400 000 нанометров.

Вещи в наномасштабе невозможно рассмотреть в стандартные микроскопы.Чтобы увидеть такие крошечные объекты, требуются специальные микроскопы, такие как сканирующие электронные микроскопы (СЭМ). Изображения в категории «Человеческое тело» включают объекты, которые являются частью нашего тела или живут на нем. Каждый год люди, владеющие растровыми электронными микроскопами от производителя микроскопов FEI, представляют свои лучшие микроскопические изображения в конкурсе изображений FEI. Изображения в этой коллекции взяты из этого конкурса.

О весах

Узнайте, как измерить размер объектов в этой коллекции.Щелкните и перетащите, чтобы переместить изображение, чтобы увидеть самый низ — или загрузите изображение — и обратите внимание на масштабную полосу. (Одно изображение — человеческий волос — не имеет масштабной полосы, но размер изображения указан в описательной информации.) Эта полоса будет разной для каждого изображения. Шкала чаще всего указывается в микрометрах (мкм), но иногда в миллиметрах (мм) или нанометрах (нм). Эти масштабные линейки используются так же, как линейки на картах — например, где один дюйм может равняться 100 милям. Используйте лист бумаги, линейку или другое измерительное устройство, чтобы определить размер объекта в соответствии с масштабом изображения.Обратите внимание, что масштаб может быть указан в миллиметрах, микрометрах или нанометрах. Затем перечислите изображения на бумаге или разместите загруженные изображения по размеру — от наибольшего к наименьшему.

Об изображениях, полученных с помощью электронного микроскопа

Все изображения, полученные с помощью электронного микроскопа, черно-белые из-за отсутствия света в процессе. Цвет добавляется на этапах постобработки.

При увеличении или обрезке изображений с масштабными линейками, таких как микроскопические изображения в этой коллекции, обязательно сохраняйте исходное соотношение сторон изображения, обеспечивая пропорциональное уменьшение или увеличение всего изображения.

Что такое электронная микроскопия? — Медицинское училище УМАСС

Электронная микроскопия (ЭМ) — это метод получения изображений с высоким разрешением биологических и небиологических образцов. Он используется в биомедицинских исследованиях для детального изучения структуры тканей, клеток, органелл и макромолекулярных комплексов. Высокое разрешение ЭМ-изображений является результатом использования электронов (которые имеют очень короткие длины волн) в качестве источника освещающего излучения. Электронная микроскопия используется в сочетании с различными вспомогательными методами (например,г. тонкие срезы, иммуно-маркировка, отрицательное окрашивание), чтобы ответить на конкретные вопросы. ЭМ-изображения предоставляют ключевую информацию о структурных основах функции клеток и клеточных заболеваний.

Существует два основных типа электронных микроскопов — просвечивающая ЭМ (ПЭМ) и сканирующая ЭМ (СЭМ). Просвечивающий электронный микроскоп используется для просмотра тонких образцов (срезов тканей, молекул и т. Д.), Через которые могут проходить электроны, создавая проекционное изображение. ТЕМ во многом аналогичен обычному (составному) световому микроскопу.ПЭМ используется, среди прочего, для изображения внутренней части клеток (в шлифах), структуры белковых молекул (контрастирующей с металлическими тенями), организации молекул в вирусах и филаментов цитоскелета (полученных методом отрицательного окрашивания), и расположение белковых молекул в клеточных мембранах (путем замораживания-разрушения).

Обычная сканирующая электронная микроскопия зависит от испускания вторичных электронов с поверхности образца. Из-за большой глубины резкости сканирующий электронный микроскоп является электромагнитным аналогом светового стереомикроскопа.Он обеспечивает подробные изображения поверхности клеток и целых организмов, которые невозможно получить с помощью ПЭМ. Его также можно использовать для подсчета частиц и определения размера, а также для управления технологическим процессом. Он называется сканирующим электронным микроскопом, потому что изображение формируется путем сканирования сфокусированным электронным лучом на поверхность образца в виде растрового изображения. Взаимодействие первичного электронного пучка с атомами у поверхности вызывает испускание частиц в каждой точке растра (например,, вторичные электроны низкой энергии, электроны обратного рассеяния высокой энергии, рентгеновские лучи и даже фотоны). Их можно собирать с помощью различных детекторов, а их относительное количество переводится в яркость в каждой эквивалентной точке электронно-лучевой трубки. Поскольку размер растра на образце намного меньше, чем размер экрана ЭЛТ, окончательное изображение представляет собой увеличенное изображение образца. Соответствующим образом оборудованные SEM (с детекторами вторичного рассеяния, обратного рассеяния и рентгеновского излучения) могут использоваться для изучения топографии и атомного состава образцов, а также, например, поверхностного распределения иммуно-меток.

Надежная регистрация изображений биологических микроскопических изображений

В этой статье представлен полностью автоматический, надежный и быстрый метод регистрации, который объединяет сильные стороны как подходов, основанных на площади, так и методов на основе признаков для биологических данных, и состоит из трех основных частей: (1) улучшенный нормализация данных и извлечение признаков, (2) разреженная аппроксимация изображений для грубой и быстрой глобальной регистрации, (3) Оптимизация и уточнение локальной регистрации с помощью подхода прямого сопоставления на основе площади.Эта работа объединяет и расширяет наши предыдущие усилия, опубликованные в Wang and Chen 25 , и улучшена первая часть, которая заключается в улучшенной нормализации данных и улучшенном извлечении признаков. В этом разделе описания сосредоточены на модифицированной части, а другие части можно найти в предыдущей публикации 25 .

Улучшения в нормализации данных и извлечении признаков изображения могут не только помочь идентифицировать более эффективные соответствующие пары признаков для глобальной регистрации, но также повысить производительность локальной регистрации на основе области.На рисунке 11 показаны результаты обнаружения соответствующих пар признаков с помощью SURF, SIFT, предыдущей работы автора 25 и предложенного метода, показывающие, что (a) SURF дает плохое соответствие, (b) SIFT генерирует некоторые неправильные совпадения и (d) Предлагаемый метод находит более точно согласованные соответствующие пары признаков для быстрой и более высокой грубой регистрации, чем (c) предыдущая работа автора 25 .

Рисунок 11

Обнаружение соответствующих признаков с помощью SURF, SIFT, предыдущей работы автора 25 и предложенного метода.

(a) SURF дает плохое соответствие, (b) SIFT генерирует некоторые неправильные совпадения и (d) предлагаемый метод находит более точно согласованные соответствующие пары признаков для быстрой и более высокой грубой регистрации, чем (c) предыдущая работа автора.

Улучшенная нормализация данных и извлечение признаков

Предлагается улучшенный процесс нормализации данных для уменьшения вариаций характеристик изображения и улучшения структур тканей. Это очень выгодно для процессов согласования глобальных функций и согласования на основе локальной области.Он автоматически оптимизирует яркость и контраст отдельных цветовых каналов на основе анализа распределения гистограммы изображения. Кроме того, поскольку общие алгоритмы растяжения контраста чувствительны к проблемам с пиками, гребнями или длинными хвостами на хвостах распределения гистограммы и неспособны обнаружить динамический диапазон основного кластера, здесь представлен модифицированный метод для эффективного определения динамического диапазона основной кластер и справитесь с проблемами шипов, гребней или длинных хвостов.На рисунке 12 представлено (а) необработанное изображение ткани с проблемой длинного хвоста, (б) изображение, созданное с помощью общепринятого метода автоматической регулировки контраста (с использованием Adobe Photoshop) и (в) изображение с помощью представленного метода нормализации данных. На рисунке 12 показано, что представленный метод значительно улучшает такие характеристики изображения ткани, как ядерные узоры.

Рисунок 12

Сравнение методов нормализации данных.

Предлагаемый метод нормализации данных позволяет решать проблемы с пиками, гребнями или длинными хвостами на хвостах гистограммы и эффективно улучшать структуру тканей.(a) необработанное изображение ткани с проблемой длинного хвоста, (b) изображение, полученное с помощью общепринятого метода автоматической регулировки контраста (здесь используется Adobe Photoshop), (c) изображение с использованием представленного метода нормализации данных, где особенности изображения ткани, такие как ядерные узоры улучшены.

При обычном гистопатологическом окрашивании (H&E) гематоксилин индуцирует синее окрашивание ядер, а эозин индуцирует красное / розовое окрашивание цитоплазмы. Основываясь на нашем предыдущем исследовании 30 , показывающем, что применение выравнивания гистограммы в цветовом пространстве RGB работает лучше при отделении ядер от цитоплазмы, чем в цветовом пространстве HSL, как для увеличения разницы между ядерной и цитоплазматической экспрессией в цветовом пространстве, так и для дальнейшего получения Для более характерных особенностей изображения ткани нормализация применяется к красному, зеленому и синему компонентам каждого изображения.

В цветных изображениях значение каждого пикселя представлено вектором с элементами, значениями пикселей каждого компонента цвета. Предполагая случайный вектор, который моделирует значение пикселя для каждого компонента цвета c 1 , c 2 , c 3 в цветном изображении. Во-первых, нижний и верхний уровни интенсивности гистограммы каждого канала, x low и x high , вычисляются с помощью приведенных ниже уравнений.Учитывая распределение гистограммы H , где H ( x ) — это количество пикселей с уровнем интенсивности x , значения нижней и верхней границ для преобразования формулируются следующим образом.

, где c j : { c 1 , c 2 , c 3 }, α = 0,1 и β = 0,002.

Затем он отображает исходное значение пикселя в диапазоне от до нового значения в допустимой шкале интенсивности от до.

Нормализация данных значительно снижает вариабельность окраски и улучшает структуру тканей, помогая следующей модели выделения признаков идентифицировать действительные соответствующие ориентиры и улучшая результаты совмещения изображений. Иллюстрация приведена на рисунке 13; (a) исходное изображение, (b) целевое изображение, (c) и (d) — изображения, примененные с помощью представленного метода нормализации данных с автоматически идентифицированными соответствующими ориентирами, (e) и (f) — изображения с деформационной сеткой, (g) — поле деформации, а (h) — преобразованное исходное изображение, которое хорошо совмещено с целевым изображением.Паттерны тканей изображений, примененных с помощью представленного метода нормализации данных, значительно улучшены, помогая следующей модели извлечения признаков идентифицировать действительные соответствующие ориентиры и улучшая результаты совмещения изображений.

Рисунок 13

Иллюстрация предлагаемого метода нормализации данных.

Предлагаемый метод нормализации данных усиливает паттерны тканей, уменьшает вариабельность окраски и способствует последующей идентификации соответствующих ориентиров и совмещению изображений.(a) исходное изображение, (b) целевое изображение, (c) и (d) — изображения, примененные с помощью представленного метода нормализации данных с автоматически идентифицированными соответствующими ориентирами, (e) и (f) — изображения с деформационной сеткой, (g) — поле деформации, а (h) — преобразованное исходное изображение, которое хорошо совмещено с целевым изображением.

Для биологических изображений, хотя используемые красители визуализируются как имеющие разные цвета, полученные пятна фактически имеют сложные перекрывающиеся спектры поглощения.В предыдущих исследованиях деконволюция цвета использовалась для достижения цветоделения при судебной обработке изображений 31 и для достижения разделения пятен 32,33 при обработке биологических изображений. Наша цель состоит в том, чтобы выделить эозинофильные структуры, которые обычно состоят из внутриклеточного или внеклеточного белка, поскольку функции изображения для регистрации изображения, а метод цветового разложения используется для извлечения независимых вкладов гематоксилина и эозина в окрашивание из отдельных гистопатологических изображений с использованием ортонормированного преобразования RGB.

В цветовом пространстве RGB каждый цвет определяется как где r , g , b представляют красный, зеленый и синий компоненты, и мы можем видеть аддитивное смешение цветов как векторное сложение компонентов RGB. Чтобы смоделировать цвета в изображении как векторное дополнение желаемых (D) и нежелательных (U) компонентов к цвету фона (P), новые единичные векторы могут быть определены следующим образом.

, где перпендикулярно и; ,, охватывают трехмерное пространство; и являются альтернативными единичными векторами на основе нежелательных и желаемых цветов.

Затем цвет может быть преобразован в новые единичные векторы.

где; O — начало в трехмерном пространстве RGB; вектор.

Устанавливая u = 0, мы удаляем нежелательный компонент и получаем новый цвет. В случае трех каналов цветовую систему можно описать как матрицу формы, в которой каждая строка представляет конкретное пятно, а каждый столбец представляет оптическую плотность (OD), определяемую красным, зеленым и синим каналами для каждого пятна.

Для нормализации каждый вектор OD делится на его общую длину, так что (, и). В этом исследовании матрица нормализованной оптической плотности (OD) для описания цветовой системы для ортонормированного преобразования определяется следующим образом:

Когда C — вектор 3 × 1 для количества пятен в конкретном пикселе, вектор Уровни OD, обнаруженные в этом пикселе, равны. Следовательно, умножение изображения OD на матрицу, обратную OD, приводит к ортогональному представлению пятен, образующих изображение ().Затем характеристики изображения красного канала извлекаются как эозинофильные структуры как для грубой регистрации на основе признаков высокого уровня, так и для регистрации прямого сопоставления на основе локальной области.

Значения параметров, использованные в экспериментах

Для эталонных методов параметры, используемые в экспериментах, являются параметрами по умолчанию в реализациях справочных работ 14,20,21 , и это те же параметры, что и в предыдущих учеба 14,20,21 .Значения параметров для эталонных методов и предлагаемого метода перечислены ниже.

Значения параметра UnwarpJ

Начальная деформация = Очень грубая, Конечная деформация = Тонкая, Вес расхождения = 0,0, Вес изгиба = 0,0, Вес ориентира = 0,0, Вес изображения = 1,0, Порог остановки = 0,01.

Значения параметра bUnwarpJ

Режим регистрации = Точный, Начальная деформация = Очень грубая, Конечная деформация = Тонкая, Вес расхождения = 0,0, Вес изгиба = 0.0, вес ориентира = 0,0, вес изображения = 1,0, порог остановки = 0,01.

Значения параметра TrakEM2

режим = наименьшие квадраты (линейные соответствия признаков). Для детектора точки интереса с неизменным масштабом начальное размытие по Гауссу = 1,60 пикселей, количество шагов на октаву шкалы = 3, минимальный размер изображения = 64 пикселя, максимальный размер изображения = 600 пикселей. Для дескриптора функции размер дескриптора функции = 8, интервалы ориентации дескриптора функции = 8, отношение ближайшего к следующему ближайшему = 0,92. Максимальная ошибка выравнивания = 100 пикселей, минимальный коэффициент вставки = 0.2, минимальное количество вставок = 7, ожидаемое преобразование = жесткое, допуск = 0,5 пикселя. Желаемое преобразование = Жесткое, вес соответствия = 1,00. При оптимизации максимальное количество итераций = 2000, максимальная ширина плато = 200, средний коэффициент = 3,00.

значений параметров SIFT, используемых в предлагаемом методе

начальное размытие по Гауссу = 1,05 пикселя, шагов на октаву шкалы = 3, минимальный размер изображения = 64 пикселя, максимальный размер изображения = 1024 пикселя, размер дескриптора объекта = 4, ячейки ориентации дескриптора объекта = 8 отношение ближайшего к ближайшему к ближайшему = 0.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Copyright © 2020 Все права защищены.