DOI: 10.14489/vkit.2022.09.pp.025-031

Шагалова П. А., Савкин А. Е., Соколова Э. С.
РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЕФОРМИРОВАННЫХ ЭРИТРОЦИТОВ
(с. 25-31)

Аннотация. Приведены результаты разработки и исследования алгоритмов анализа изображений, полученных при микроскопии крови, с использованием технологий компьютерного зрения. Объектами исследования являются изображения эритроцитов, деформированных в сдвиговом потоке. Для автоматизации процесса обработки изображений использованы нейросетевые технологии. Разработаны алгоритм поиска отдельно расположенных эритроцитов с использованием нейронной сети на основе архитектуры U-Net, а также алгоритм анализа конгломератов клеток с использованием нейронной сети на основе архитектуры StarDist. Приведены результаты работы алгоритмов на реальных изображениях микроскопии крови, выполнено сравнение их эффективности, показаны возможности их применения на практике. Автоматизация анализа деформированных изображений повысит точность и скорость постановки диагноза, снизит стоимость медицинских исследований. Оценка распределения эритроцитов по деформируемости позволит получить дополнительную диагностическую и научную информацию для медицински исследований.

Ключевые слова:  компьютерное зрение; анализ изображений; нейросети; полнота и точность распознавания; деформируемость эритроцитов.

Shagalova P. A., Savkin A. E., Sokolova E. S.
DEVELOPMENT AND RESEARCH OF COMPUTER VISION ALGORITHMS FOR IMAGE ANALYSIS OF DEFORMED ERYTHROCYTES
(pp. 25-31)

Abstract. The paper presents the results of the development and research of algorithms for analyzing images obtained by blood microscopy using computer vision technologies. The objects of the study are images of erythrocytes deformed in the shear flow. The deformability of erythrocytes largely determines the nature of blood microcirculation and therefore is directly related to the diagnosis and treatment of many diseases. At the current moment image analysis of the evaluation of blood cells deformations is usually performed visually by medical technicians. To automate the image processing process various technologies were investigated. As a result, a new computer vision approach for rapid and accurate recognition of erythrocytes deformed in shear flow is presented. The developed algorithms use image binarization and a neural network based on the U-Net architecture for separated erythrocytes, and a neural network based on the StarDist architecture for their conglomerates. We present the results of the algorithms on real lood microscopy images, compare their performance and discuss the practical applications in medical diagnostics. Evaluation of the distribution of erythrocytes by deformability will provide additional diagnostic and scientific information for medical research. Automation of image analysis of deformed images will increase the accuracy and simultaneously reduce the time and cost of tests, leading to a better patient treatment.

Keywords: Computer vision; Image analysis; Neural networks; Completeness and accuracy of recognition; Deformability of erythrocytes.