Способ классификации подозреваемых на рак цитологических препаратов

1л

ОП ИСАНИЕ

ИЗОБРЕТЕНИЯ

К АВТОРСКОМУ СВИДЕТЕЛЬСТВУ (и) "465138

Союз Советских

Социалистических

Республик (61) Дополнительное к авт. свид-ву(22) Заявлено14.0 .72 (21) 1745812/81-16 (51) М. Кл.й 01л 1/28

А 61Ь 5/00 с присоединением заявки №

Гвсудвретввнний квинтет

Свватв Мннивтрвв СССР нв двлам нзвбрвтвннй и вткритнй (23) Приоритет (43) Опубликовано 26.11.",5Бюллетень ЭМЗ (45) Дата опубликования описания 1З o4 7 (53) УДК519 25 576 31 (088.8) (72) Авторы изобретения

М. Н. Либейсои„ А. Я. Хесин и Б. А„ Янсон

Институт электроники. и вычислительной техники

АН Латвийской ССР (71) Заявитель (.54) СПОСОБ КЛАССИФИКАЦИИ ПОДОЗРЕВАЕМЫХ

HA РАК ЦИТОЛОГИЧЕСКИХ ПРЕПАРАТОВ

Изобретение относится к кибернетичес кой диагностике опухолевых образований.

Известен способ классификации подозреваемых на рак цитологических препаратов путем сравнения относительных и абсолютных размеров ядра и цитоплазмы клет ок и выявления по коэффициенту размера клеток норм альных и патологических клеток.

Целью изобретения является получение наиболее достоверных результатов.

Поставленная цель достигается тем, что определяют геометрические парамет° ры на различных уровнях оптической плотности и на основе измерений определяют на каждой клетке ее координату в многомерном пространстве геометрических признаков и в зависимости от положения координаты каждой клетки классифицируют препа:раты как нормальные, подозрительные или неопознанные.

На фиг. 1 показан график эквиденситометрирования. Изображение выделенной анализируемой клетки сканируется, и полу

I ченный видеосигнал как бы сечется от уровня a" до уровня "б" необходимым

Ч

2 числом плоскостей на различных уровнях оптической плотности (контрастности), . при этом каждая плоскость в имеетй од4» паковый уровень оптической плотности.

Затем на каждом уровне оптической плотности измеряют геометрические лара- метры клеткй, например йлойади, Й периме; тры, которые определяют в многомерном пространстве признаков координаты точки

\ соолэетствующей данной клетке. В том же многомерном пространстве признаков заранее рассчитывают оптимально разделякхпую множества гиперповерхность путем предва рительного обучения, т.е. при обработке на ЭВМ большого .статистического мате-» риала, полученного опытным цитологом для заранее отобранных в препаратах класса раковых клеток и нескольких классов нормальных клеток (для различных слоев плоского эпителия). Например, при разделении множеств в П - мерном пространстве. признаков только по измеренным площадям клетки на различных уровнях оптической плотности уравнение линейной .раэдег) 1rq 3 ляюшей поверхности (гипс рплоск ости ) бу- - дат а;, -м =() Для случая Я- 6 получают следуюшее уравнение оптимальной разделяющей множе- 5 ства клеток на два класса гиперплоскости (локализация — шейка матки):

-0,1398 + 0,1666 -8 + 0,5498 — 0,25S + 0,274Я - 363 7, где

8 - в мкм

Клетку классифицируют как нормальную или атипичную в зависимости от положения ее относительно разделяюшей гиперповерхноI сти. Так, если значение координаты клетки, >5 вычисленное по уравнечию раэделяюшей гиперповерхчости, больше нуля, то клеччсу классифицируют как нормальную, и если меньше куля — как атипичную.

Выбор числа параметров определяют возможностью их измерения и достаточной информативностью. Как известно, при увеличении числа признаков достоверность распознавания возрастает, но после некоторого значения это увеличение весьма иезна- @ чительно, и в то же время при большом числе уровней оптической плотности на результаты измерений сильнее сказывается неравномерность фока изображения и усложняются вычисления.

Поэтому число уровней оптической плотности выбирать большим нецелесообразно.

Таблица 1

Ошибки

Х рода

Число

Ошибки

Ц рода атипичных клеток, Ъ (Z ) 13,4

0,9

6,3

2,7

3,7

6,3

9,9

0,4 требуются. В то же время, если в препарате вообше не обнаруживают атипичные клетки, то с целью ускорения можно класу сифицировать препарат как нормальный при меньшем числе измеренных клеток, например при 50.

Результаты классификации приведены

60 1в табл. 2 и 3.

Измерение числа клеток до 100 при классификации не является всегда необходимым. Это число клеток требуется только в том случае, если число атипичных клеток не достигает верхней границы (например 4 8). Если это число атипичных клеток в препарате достигается при меньшем обшем числе измеренных клеток, чем 100, то дальнейшие измерения не

4 — На фиг. 2 изображен график распределений, полученный по данным эквиденситометрирования для раковых клеток (А) и нормальных клеток глубокого поверхностного слоя (Б).

Аналогичные результаты получают и для распределений раковых клеток и клеток других слоев плоского эпителия.

Классификацию препарата на три группы осушествляют по результатам клессификации отдельных клеток. Для этого сравнивают число атипичных клеток (относительно всех измеренных клеток в препарате) с установленными границами, и при превыше нии числа атиплчных клеток над верхней границей препарат классифицируют как подозрительный, при меньшем числе атипичных клеток, чем нижняя граница, препарат классифицируют как нормальный и при числе атипичных клеток между границами препарат остеется неопознанным, т.е. происходит отказ от классификации (требуется повторный анализ другого препарата от того же больного).

На фиг. 3 изображен график вероятности ошибок I рода (ложноположительных) и ошибок Д рода (ложноотрицатечьных) при классификации препаратов по измеренным плошадям на шести уровнях оптичес1 кой плотности.

В табл. 1 представлен выбор различных границ для классификации препаратов.

Таблниа 2

Результаты классификации

Медниинский диагноз

Машинный диагноз

Патология: . Неопознанные препараты

Рорма количест во колн"о, чест.V коли» чест . но

: во

12 7

87 3

Норма

72 80

0 0

Рак

Таблица 3

Повторный анализ неопознанных препаратов

Медицинский

Машинный диагноз диагноз

Норма; Патология, Неопознанные препараты

Норма

Способ классификации подозреваемых на рак питологических препаратов путем измерения геометрических параметров клеток с последуюшим выявлением нормальных и патологических клеток, о т л и— ч а ю ш и и с я тем, что, с целью получения наиболее достоверных результатов, Предмет изобретения определяют геометрические параметры на различных уровнях оптической плотности, на основе измерений определяют на каждой клетке ее координату в многомерном пространстве геометрических признаков и в зависимости от положения координаты каждой клетки классифицируют препараты как нормальные, подозрительные или неОпоэ. на нные. i