Вышедшие номера
Идентификация и счет эритроцитов нативной донорской крови человека методом цифровой оптической микроскопии с использованием спектрально фильтрованного освещения
Дубровский В.А.1, Забенков И.В.1, Карпочева Е.П.2, Торбин С.О.1
1Саратовский государственный медицинский университет им. В.И. Разумовского, Саратов, Россия
2Саратовская областная станция переливания крови, Саратов, Россия
Email: doubrovski43@yandex.ru, zabenkoviv@yandex.ru, stanislav.torbin@yandex.ru
Поступила в редакцию: 29 июля 2020 г.
В окончательной редакции: 13 ноября 2020 г.
Принята к печати: 18 ноября 2020 г.
Выставление онлайн: 21 декабря 2020 г.

Изучена возможность идентификации и счета эритроцитов нативной донорской крови на основе статической, непроточной цифровой оптической микроскопии. Объектом исследования являлась цельная донорская кровь, разбавленная физиологическим раствором и размещенная в камере Горяева. Образец изучался в проходящем свете с помощью цифрового оптического микроскопа Люмам Р-8, снабженного камерой Basler acA1920-40um. С целью идентификации эритроцитов по спектральному признаку были получены два набора микрофотографий по 20 штук. В первом наборе в осветительном канале микроскопа оптический светофильтр отсутствовал, а во втором применялся интерференционный светофильтр на длину волны 420 nm с шириной полосы пропускания 10 nm. Характеристики интерференционного светофильтра выбирались из соображений близости к полосе Соре гемоглобина эритроцитов для получения наилучшего контраста фотоизображений. С помощью программного инструментария OpenCV была разработана методика автоматизированного анализа микрофотографий, позволяющая распознавать эритроциты и осуществлять их подсчет. Результаты программного счета эритроцитов сравнивались с числом эритроцитов, подсчитанным вручную. Установлено, что при таком компьютерном подходе доля распознанных эритроцитов составляет в среднем 97-98%. Ключевые слова: идентификация эритроцитов, счет эритроцитов, оптическая микроскопия, автоматизированный анализ.
  1. Новикова И.А., Ходулаева С.А. Клиническая и лабораторная гематология: учеб. пособие. Минск: Изд-во "Высшая школа", 2013. 446 с
  2. Шибанов А.Н., Дылдин Д.Р. Выбираем гематологический анализатор. [Электронный ресурс] Режим доступа:  http://unimedao.ru/articles/6826/9671/item/88
  3. Samsel L., McCoy J.P. // J. Immun. Meth. 2015. V. 423. P. 52. doi 10.1016/j.jim.2015.03.019
  4. Kihm A., Kaestner L., Wagner C., Quint S. // PLOS Comp. Biol. 2018. V. 14. N 6. P. 15
  5. Козинец Г.И., Погорелов В.М. Клетки крови и современные технологии их анализа. Изд-во "Триада-Фарм", 2002. 534 с
  6. Комбайны микроскопии Мекос. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.mecos.ru/products
  7. Shrikrishna U. Kolhar // Int. J. Adv. Res. Electr. Electron. Instrum. Engin. 2015. V. 4. N 1. P. 128
  8. Akshaya P. Sahastrabuddhe // Int. J. Res. Engineer. Technol. 2016. V. 5. N 5. P. 356
  9. Razali Tomaria, Wan Nurshazwani, Wan Zakariaa // Proc. Comp. Sci. 2014. V. 42. P. 206
  10. Hemant Tulsani, Saransh Saxena, Naveen Yadav // Int. J. Comp. Appl. Inform. Technol. 2013. V. 2. P. 28
  11. Keyvan Jaferzadeh., Inkyu Moon // J. Biomed. Opt. 2016. V. 21. N 12. P. 1
  12. Sumeet Chourasiya // Int. J. Comp. Sci. Inform. Technol. 2014. V. 5. N 4. P. 4834
  13. Alaa Hamouda, Ahmed Y. Khedr, Rabie A. Ramadan // Int. J. Comp. Sci. 2012. V. 1. N 2. P. 13
  14. Дырнаев А.В. // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики. 2011. N 6 (76). C. 17
  15. Yazan M. Alomari, Raja Zaharatul Azma, Khairuddin Omar // Comp. Math. Meth. Med. 2014. V. 2014. P. 1
  16. Дубровский В.А., Торбин С.О. // Изв. Саратовского ун-та. Сер. Физика. 2017. Т. 17. N 3. C. 191
  17. Sanu Susan Jacob, Keerthana Prasad, Pragna Rao // Frontiers in Physiology. 2019. V. 10. N 1230. P. 1
  18. Кугейко М.М., Смунев Д.А. // Докл. БГУИР. 2016. N 7 (101). C. 248
  19. Optical Absorption of Hemoglobin. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://omlc.org/spectra/hemoglobin/
  20. Дубровский В.А., Забенков И.В., Торбин С.О. // Медицинская техника. 2013. N 3 (279). C. 14
  21. Finding Local Brightness Maximas with OpenCV. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://dsp.stackexchange.com/questions/17932/finding- local-brightness-maximas-with-opencv

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.