Мощная методика формирования цветного изображения вскоре поможет медикам забыть про дистанционное зондирование и проводить все необходимые процедуры непосредственно в операционной. Команда ученых из Национального института стандартов и технологий США (NIST) предпринимает необходимые меры, чтобы убедиться в надлежащей функциональности новой техники. Адаптированному под медицинские цели оборудованию предстоит в полевых условиях распознавать ткани с пониженным содержанием кислорода и раковые клетки в организме человека с той же эффективностью, с которой оно позволяет фиксировать разливы нефти на добывающих платформах в открытом море.
Метод, о котором идет речь, предполагает работу с так называемыми гиперспектральными изображениями (hyperspectral imaging; HSI). Он часто используется при спутниковой съемке, чтобы идентифицировать объекты по цвету. В то время как ряд других методов визуализации позволяют сканировать только один цвет, совместимая с HSI аппаратура способна различать весь спектр цветов в каждом пикселе картинки, что позволяет ей воспринимать уникальные цветовые "сигнатуры" отдельных объектов. Хорошо откалиброванные датчики HSI помогли ученым распознать такие проблемы, как болезни в коралловых рифах и наличие тех или иных загрязняющих веществ в атмосфере. Все определяется на основе конкретной спектральной сигнатуры, присутствующей в конкретном месте.
"Основываюсь на том, что больные ткани и клетки имеют характерные спектры, ученые пытались адаптировать HSI для медицинского применения," говорит NIST физик Джисонг Хван. "Но если вы запрограммируете машину сканировать и вести поиск чего-либо, вы должны быть уверены, что устройство на самом деле ищет то, что вам нужно. Вы должны убедиться, что алгоритм анализа изображения позволяет устройству извлекать правильную цветовую информации из сложного набора многоцветных данных. Мы решили создать способ калибровки устройства HSI и испытать свой алгоритм".
Мэтью Кларк, бывший сотрудник Национального научно-исследовательского совета США, а ныне один из специалистов в группе Хвана написал новое программное обеспечение для устройства под названием Microarrayer (“microarray”, англ. микромассив), которое было названо так, потому что способно помещать мельчайшие частички образца в определенных местах на поверхности стекла микроскопа. Обычно Microarrayer создает массивы ДНК для генетических исследований, но команда ученых переделала его в некоторое подобие художественного инструмента. Специалисты запрограммировали прибор, чтобы тот выбирал химические вещества, различных оттенков и помещал их на поверхность стекла микроскопа.
Результаты, которые на первый взгляд напоминают матричную печать, могут быть использованы для калибровки медицинских устройств HSI и алгоритмов анализа изображений. Ученые надеются на дальнейшее расширение сферы медицинских применений технологии HSI. По их словам, новая аппаратура позволит хирургам вести поиск клеток с определенным химическим составом, который будет определяться по цвету клеток, непосредственно во время операции.
"Ученые и инженеры могут создавать собственные референсные слайды с точными цветами, представляющими химический состав, который должны обнаруживать устройства HSI", говорит Хуан. "Это хороший способ убедиться в правильности работы медицинского устройства визуализации, благодаря которому хирурги смогут видеть все опухоли или пораженные ткани при работе с пациентами."
Этот проект является частью более широкой программы по оценке и подтверждению рабочих характеристик медицинских оптических устройств обработки изображений. Возглавляет работу команда сотрудников NIST: Дэвид Аллен, Маритони Литорджа, Антонио Поссоло, Эрик Ширли и Джисонг Хван. Хуан добавляет, что в специальном номере издания Biomedical Optics Express были представлены результаты работы команды, которые также были озвучены на недавнем международном семинаре NIST по этой теме.
- Главная
- Новости мировой стандартизации
- Усилия NIST помогут улучшить высокотехнологичные медицинские сканеры
Усилия NIST помогут улучшить высокотехнологичные медицинские сканеры
Опубликовано: 18.06.2012
Обновлено: 14.07.2016
Поделиться с друзьями!