moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2020.31.4.003 849 Экспериментальное исследование влияния фокусировки оптической системы микроскопа на текстурные характеристики изображений ядер клеток костного мозга An experimental study of the effect of focusing the optical system of a microscope on the textural characteristics of the images of the bone marrow cells nuclei 0000-0003-0443-8504 Проничев Александр Николаевич Pronichev Aleksander Nikolaevich anpronichev@mephi.ru aff-1 0000-0002-5346-6504 Поляков Евгений Валерьевич Polyakov Evgeniy Valerianovich evpolyakov@mephi.ru aff-2 0000-0002-9202-6691 Дмитриева Валентина Викторовна Dmitrieva Valentina Victorovna vvdmitriyeva@mephi.ru aff-3 Козлов Владимир Сергевич Kozlov Vladimir Sergeevich vova_29@mail.ru aff-4 Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute) Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute) Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute) Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute) 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2020.31.4.003 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Рассматриваемая работа относится к направлению автоматизации медицинской диагностики с применением компьютерной микроскопии. Исследуется влияние фокусировки микроскопа на текстурные характеристики изображений в системе компьютерной микроскопии при решении диагностических задач в онкоморфологии для распознавания злокачественных опухолей. Особую важность указанные вопросы имеют при решении задачи анализа изображений слабоконтрастных объектов - хроматина ядра клеток костного мозга в процессе диагностики опасных онкологических заболеваний системы крови – острых лейкозов. В ходе проведенного эксперимента в качестве исследуемых образцов использовались препараты костного мозга пациентов с острым лимфобластным лейкозом. Препараты предоставлены Лабораторией иммунологии гемопоэза Национального медицинского исследовательского центра онкологии им. Н.Н. Блохина. По результатам эксперимента среди рассмотренных характеристик изображений структуры хроматина ядер клеток костного мозга выявлена высокая чувствительность к фокусировке оптической системы микроскопа текстурной характеристики «момент инерции» красной компоненты R цветовой модели RGB. Приведены практические рекомендации для разработчиков автоматизированных систем по использованию аппарата текстурного анализа в процессе проектирования систем диагностики онкологических заболеваний, основанных на микроскопических методах исследования образцов биологических материалов.

This work relates to the direction of automation of medical diagnostics using computer microscopy. The effect of focusing a microscope on the textural characteristics of chromatin images of the nuclei of bone marrow cells in the computer microscopy system when solving diagnostic problems in oncomorphology for the recognition of malignant tumors is investigated. These questions are of particular importance when solving the problem of analyzing images of low-contrast objects-chromatin of the nucleus of bone marrow cells in the diagnosis of dangerous oncological diseases of the blood system-acute leukemia. During the experiment, bone marrow preparations from patients with acute lymphoblastic leukemia were used as test samples. The preparations were provided by the laboratory of hematopoiesis immunology of the N.N. Blokhin National Medical Research Center of Oncology. The results of the experiment among the characteristics of images of the structure of the chromatin of the nuclei of bone marrow cells revealed the high sensitivity of the focusing optical system of the microscope texture characteristic «moment of inertia» of the red components R of RGB color model. Practical recommendations are given for developers of automated systems on the use of the texture analysis apparatus in the design of cancer diagnostics systems based on microscopic methods of studying samples of biological materials.

 цифровая обработка изображений компьютерная микроскопия текстурный анализ автоматическая фокусировка диагностика острых лейкозов digital image processing computer microscopy texture analysis automatic focusing acute leukemia diagnosis Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Nair P.A., Roy R.M. Automated Detection of Leukaemia Based on Microscopic Images- A Review. International Journal of Innovative Science and Research Technology. 2017;2(12):290-293(на англ). Amin M.M., Kermani S., Talebi A., Oghli M.G. Recognition of acute lymphoblastic leukemia cells in microscopic images using K-means clustering and support vector machine classifier. Journal of medical signals and sensors. 2015;5(1):49-58(на англ). Nikitaev V.G., Nagornov O.V., Pronichev A.N., Polyakov E.V., Dmitrieva V.V. Model of image sensor signal correction in the computer microscopy system. Journal of Physics: Conference Series. 2019;1205(1):012041. Доступно по: doi:10.1088/1742-6596/1205/1/012041(на англ.). Nikitaev V.G., Nagornov O.V., Pronichev A.N., Polyakov E.V., Dmitrieva V.V. Method for optical radiation sensor signal irregularity correction in the computer microscopy system. Journal of Physics: Conference Series. 2019;1189(1):012026. Доступно по: doi:10.1088/1742-6596/1189/1/012026 (на англ.). Никитаев В.Г., Проничев А.Н., Поляков Е.В., Дмитриева В.В. Способ коррекции сигнала датчика изображения слабоконтрастных объектов в системах компьютерной микроскопии при онкологической диагностике. Патент RU 2712941 C1 03.02.2020. He C., Li X., Yu Y., Ye Z, Kang H. Microscope images automatic focus algorithm based on eightneighborhood operator and least square planar fitting. Optik - International Journal for Light and Electron Optics. 2020;206:164232. Доступно по: doi:10.1016/j.ijleo.2020.164232 (на англ.). Díaz G., Manzanera A. Automatic analysis of microscopic images in hematological cytology applications. In: Gonz´alez F.A., Romero E. (eds.) Biomedical Image Analysis and Machine Learning Technologies: Applications and Techniques. 2009;978:1605669564. Доступно по: doi:10.4018/978-1-60566-956-4.ch008 (на англ.). Mohapatra S., Patra D., Satpathy S. Automated leukemia detection in blood microscopic images using statistical texture analysis. In: Proceedings of the 2011 International Conference on Communication, Computing & Security. ICCCS 2011, Odisha, India, February 12-14. 2011:184-187. Доступно по: doi:10.1145/1947940.1947980 (на англ.). Bodzas A., Kodytek P., Zidek J. Automated detection of acute lymphoblastic leukemia from microscopic images based on human visual perception. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology.2020;8:1005. Доступно по: doi:10.3389/fbioe.2020.01005 (на англ.). Mohammed Z.F., Abdulla A.A. An efficient CAD system for ALL cell identification from microscopic blood images. Multimedia Tools and Applications.2020:1-14. Доступно по: doi:10.1007/s11042-020-10066-6 (на англ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.