Вышедшие номера
Home » Оптика и спектроскопия » Год 2026, выпуск 5 » Статья стр. 548
<<<>>>
Текстурный анализ цифровых изображений кожи для оценки выраженности клинических проявлений дерматозов
Russian Science Foundation , 22-73-10194-П
Сурков Ю.И.1,2, Серебрякова И.А.1,2, Лобанов М.Е.1, Савельева М.С.1, Генина Э.А.2, Тучин В.В.1,2,3, Свенская Ю.И.1
1 Научный медицинский центр, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского, Саратов, Россия
2Институт физики, Саратовский национальный исследовательский государственный университет, Саратов, Россия
3Институт проблем точной механики и управления, ФИЦ "Саратовский научный центр РАН", Саратов, Россия
Email: surkov9898@gmail.com, svenskaya@info.sgu.ru
Поступила в редакцию: 21 ноября 2025 г.
В окончательной редакции: 12 января 2026 г.
Принята к печати: 27 марта 2026 г.
Выставление онлайн: 8 июня 2026 г.
PDF версия
Предложен метод количественного анализа клинической выраженности поражений кожи на основе цифровых RGB-изображений патологического очага. На примере модели имиквимод-индуцированного псориазоподобного дерматита у лабораторных крыс разработан и апробирован подход к объективной оценке степени тяжести дерматоза с использованием текстурных признаков и сопоставлением полученного интегрального индекса с общим клиническим индексом, отражающим морфологические изменения в коже. Пораженные участки в течение шести дней формирования модельной патологии ежедневно регистрировались с помощью стандартной цифровой камеры при фиксированных условиях съемки, а также визуально оценивались с использованием стандартной бальной системы для оценки тяжести псориаза PASI. Для подтверждения развития псориазоподобного дерматита также было выполнено гистологическое исследование. Для количественного описания изображений вычислялись 87 текстурных признаков (первого и второго порядков, включая характеристики Харалика). На основе корреляционного анализа выделены шесть наиболее информативных признаков, по которым с использованием анализа главных компонент рассчитан интегральный индекс (первая главная компонента, PC1). Установлена корреляция между PC1 и суммарным баллом PASI (r=-0.82). Полученные результаты свидетельствуют о том, что текстурный анализ стандартных RGB-изображений может служить основой для объективной и воспроизводимой количественной оценки тяжести псориазоподобного дерматита в доклинических и клинических исследованиях. Ключевые слова: текстурный анализ, индекс тяжести псориаза, PASI, автоматизация диагностики, воспалительные заболевания кожи, дерматология.
  1. Федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека. Государственный доклад O состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения в Российской Федерации в 2024 г. (М., 2025). [Электронный ресурс]. URL: https://www.rospotrebnadzor.ru/upload/iblock/b8a/u6lsxjabw 032jkdf837nlaezxu3ue09m/GD_SEB.pdf?ysclid= mob5to0hys264808921
  2. C. Flohr, R. Hay. Br. J. Dermatol., 184 (2), 189 (2021). DOI: 10.1111/bjd.19704
  3. K.J. Pulsipher, M.D. Szeto, C.W. Rundle, C.L. Presley, M.R. Laughter, R.P. Dellavalle. JMIR Dermatology, 4 (2), e29282 (2021). DOI: 10.2196/29282
  4. A.L. Bakulev, E.E. Talnikova. Curr. Pediatr., 19 (6), 496 (2020). DOI: 10.15690/vsp.v19i6.2150
  5. W.-H. Boehncke. Rheum. Dis. Clin. North Am., 41 (4), 665 (2015). DOI: 10.1016/j.rdc.2015.07.013
  6. D. Winkler, T. Eyssele, A. Glanzer, H. Wirsching, E. Klein, J. Welzel, S. Schuh. JDDG, 23 (11), 1430 (2025). DOI: 10.1111/ddg.15980
  7. D.A. Davydov, G.S. Budylin, A.V. Baev, D.V. Vaypan, E.M. Seredenina, S.T. Matskeplishvili, S.A. Evlashin, A.A. Kamalov, E.A. Shirshin. J. Biomed. Opt., 28 (5), 057002 (2023). DOI: 10.1117/1.JBO.28.5.057002
  8. M. Zolotas, J. Schleusener, J. Lademann, M.C. Meinke, G. Kokolakis, M.E. Darvin. Int. J. Mol. Sci., 24 (19), 14636 (2023). DOI: 10.3390/ijms241914636
  9. J. Aguirre, M. Schwarz, N. Garzorz, M. Omar, A. Buehler, K. Eyerich, V. Ntziachristos. Nat. Biomed. Eng., 1 (5), 0068 (2017). DOI: 10.1038/s41551-017-0068
  10. O. Yelamos, B. Alejo, S.S. Ertekin, L. Villa-Crespo, S. Zamora-Barquero, N. Martinez, M. Domi nguez, P. Iglesias, A. Herrero, J. Malvehy, S. Puig. J. Eur. Acad. Dermatology Venereol., 35 (1), 143 (2021). DOI: 10.1111/jdv.16559
  11. Е.Н. Римская, А.О. Щадько, И.А. Аполлонова, А.П. Николаев, А.Н. Брико, И.А. Дешин, П.Ю. Бережной, К.Г. Кудрин, К.И. Зайцев, В.В. Тучин, И.В. Решетов. Опт. и спектр., 126 (5), 584 (2019). [E.N. Rimskaya, A.O. Schadko, I.A. Apollonova, A.P. Nikolaev, A.N. Briko, I.A. Deshin, P.U. Bereshnoy, K.G. Kudrin, K.I. Zaytsev, V.V. Tuchin, I.V. Reshetov. Opt. Spectrosc., 126 (5), 503 (2019). DOI: 10.1134/S0030400X19050230]
  12. С.Н. Шелыгина, Е.Н. Римская, А.Б. Тимурзиева, И.Н. Сараева, К.Г. Кудрин, А.Е. Рупасов, А.А. Настулявичус. Опт. и спектр., 132 (1), 88 (2024). DOI: 10.61011/OS.2024.01.57556.14-24
  13. К.Г. Кудрин, Е.Н. Римская, И.А. Аполлонова, А.П. Николаев, Н.В. Черномырдин, Д.С. Святославов, Д.В. Давыдов, И.В. Решетов. Опт. и спектр., 128 (6), 820 (2020). [K.G. Kudrin, E.N. Rimskaya, I.A. Apollonova, A.P. Nikolaev, N.V. Chernomyrdin, D.S. Svyatoslavov, D.V. Davydov, I.V. Reshetov. Opt. Spectrosc., 128 (6), 824 (2020). DOI: 10.1134/S0030400X20060132]
  14. V.R. Balaji, S.T. Suganthi, R. Rajadevi, V. Krishna Kumar, B. Saravana Balaji, S. Pandiyan. Measurement, 163, 107922 (2020). DOI: 10.1016/j.measurement.2020.107922
  15. L. Wei, Q. Gan, T. Ji. Comput. Math. Methods Med., 2018 (1), 8145713 (2018). DOI: 10.1155/2018/8145713
  16. A. Medela, T. Mac Carthy, S.A. Aguilar Robles, C.M. Chiesa-Estomba, R. Grimalt. JID Innov., 2 (3), 100107 (2022). DOI: 10.1016/j.xjidi.2022.100107
  17. J. Schmitt, S. Langan, S. Deckert, A. Svensson, L. von Kobyletzki, K. Thomas, P. Spuls. J. Allergy Clin. Immunol., 132 (6), 1337 (2013). DOI: 10.1016/j.jaci.2013.07.008
  18. E. Puzenat, V. Bronsard, S. Prey, P. Gourraud, S. Aractingi, M. Bagot, B. Cribier, P. Joly, D. Jullien, M. Le Maitre, C. Paul, M.-A. Richard-Lallemand, J.-P. Ortonne, F. Aubin. J. Eur. Acad. Dermatology Venereol., 24, 10 (2010). DOI: 10.1111/j.1468-3083.2009.03562.x
  19. Z. Ali, K.M. Joergensen, A.D. Andersen, A. Chiriac, T. Bjerre-Christensen, I. Manole, A.-M. Dutei, I. Deaconescu, A. Suru, A. Serban, J.R. Zibert. JMIR Form. Res., 5 (5), e24766 (2021). DOI: 10.2196/24766
  20. H. Dumbuya, Z.D. Draelos, E. Cassar, C. Peucat, C. Le Floch, K. Podimatis. J. Drugs Dermatol., 23 (7), 557 (2024). DOI: 10.36849/JDD.8371
  21. A. Smajlovic, A. Haveric, A. Alic, M. Hadvzic, A. Smajlovic, I. Mujezinovic, N. Lojo-Kadric, J. Ramic, N. Elez-Burnjakovic, S. Haveric, L. Pojskic. Mol. Biol. Rep., 48 (5), 4295 (2021). DOI: 10.1007/s11033-021-06445-3
  22. L. van der Fits, S. Mourits, J.S.A. Voerman, M. Kant, L. Boon, J.D. Laman, F. Cornelissen, A.-M. Mus, E. Florencia, E.P. Prens, E. Lubberts. J. Immunol., 182 (9), 5836 (2009). DOI: 10.4049/jimmunol.0802999
  23. Y. Manchanda, A. De, S. Das, D. Chakraborty. Indian J. Dermatol., 68 (3), 278 (2023). DOI: 10.4103/ijd.ijd_420_23
  24. A.A. Kubanov, E.E. Bogdanova. Vestn. Dermatol. Venerol., 96 (5), 7 (2020). DOI: 10.25208/vdv1171-2020-96-5-07-18
  25. W.-H. Boehncke, M.P. Schon. Psoriasis. Lancet, 386, 983 (2015). DOI: 10.1016/S0140-6736(14)61909-7
  26. F.O. Nestle, D.H. Kaplan, J. Barker, N. Engl. J. Med., 361, 496 (2009). DOI: 10.1056/NEJMra0804595
  27. A.A. Zueva, K.L. Kryshen, M.N. Makarova, V.G. Makarov. Transl. Med., 6 (4), 50 (2019). DOI: 10.18705/2311-4495-2019-6-4-50-58

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.

Учредители

Издатель

© 2026 Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе Российской академии наук
Powered by webapplicationthemes.com - High quality HTML Theme