Иммунофлюоресцентная диагностика и анализ образцов ее изображений при аутоиммунной пузырчатке
- Авторы: Довганич А.А1, Насонов А.В1, Крылов А.С.1, Махнева Н.В2
-
Учреждения:
- ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»
- ГБУЗ МО «Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского» Минздрава Московской области
- Выпуск: Том 19, № 1 (2016)
- Страницы: 31-35
- Раздел: Статьи
- Статья получена: 21.07.2020
- Статья опубликована: 15.02.2016
- URL: https://rjsvd.com/1560-9588/article/view/37100
- DOI: https://doi.org/10.18821/1560-95882016-19-1-31-35
- ID: 37100
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Полный текст
Аутоиммунная пузырчатка (АП) - группа аутоиммунных буллезных дерматозов, характеризующаяся внутри- эпителиальным образованием пузырей и присутствием !wWt . * • ’ • . Рис. 1. Типы особенностей фиксации IgG в межклеточных пространствах эпидермиса при аутоиммунной пузырчатке: а - вид «толстой сетки»; б - вид «тонкой сетки», красная стрелка указывает местоположение структуры; в - вид «гранул», красная стрелка указывает местоположение структуры; г - вид «пунктира»; д - сочетание «гранул» и «тонкой сетки». 1 "Vr • ' vy Sw-'- специфических IgG-аутоантител к антигенам межклеточной связывающей субстанции (МСС) многослойного плоского эпителия [1, 2]. Характерная иммуноморфологиче- ская картина (фиксация IgG в МСС эпидермиса) позволяет с точностью диагностировать АП [1, 3]. При этом, как показывает многолетнее наблюдение, иммуноморфологи- ческая картина фиксированного IgG в МСС эпидермиса имеет многообразие: в виде «сетки» (тонкая или толстая), «пунктира», «гранул» или их сочетания. Оценка характера фиксации IgG в межклеточных пространствах эпидермиса позволяет выявить особенности и степень выраженности процесса, спрогнозировать течение пузырчатки и провести индивидуальные лечебные мероприятия [4, 5]. Так, наличие фиксированного IgG в межклеточных пространствах в виде «тонкой сетки» характерно для благоприятного течения болезни с достижением клинической ремиссии только препаратами глюкокортикостероидного ряда. Фиксация IgG в виде грубых «гранул» форм сопровождается обычно тяжелым торпидным течением, требующим присоединение к глюкокортикостероидам цитостатиков. Однако, в ряде случаев, в ходе использования данного метода диагностики визуализация выше указанных специфических признаков аутоиммунной пузырчатки затруднительна в силу слабовыраженной и/или неравномерной специфической иммуногистохимической реакции, что не позволяет с абсолютной точностью диагностировать пузырчатку. С этой целью рассмотрена задача улучшения качества диагностики АП по изображениям образцов тканей кожи, обработанных мечеными антителами. Материал и методы Рассмотрены 805 изображений иммуноморфологической картины пузырчатки 54 больных, страдающих АП, с использованием программного комплекса, разработанного на языке C# с применением технологий .Net, в основе которого лежат алгоритмы выравнивания освещенности, детектирования хребтовых структур и выделения связных компонент. Результаты и обсуждение В ходе исследования выявлены конкретные межклеточные структуры, которые необходимо детектировать на изображениях иммуноморфологической картины пузырчатки, а также проблемы, возникающие при их обнаружении и один из возможных способов их решения. Так, анализ изображений продемонстрировал следующие типы особенностей фиксированного IgG в МСС эпидермиса: Вид «толстой сетки» (рис. 1, а). Данная структурная особенность характеризуется проявлением на коже пациента непрерывной сетки средней яркости за счет окраски межклеточного вещества IgG и освещения люминесцентной лампой. Величина яркости считается относительно яркости тонкой сетки и яркости гранул. При сравнительном анализе на снимках одинакового масштаба имеет диаметр линий больший, чем у «тонкой сетки». Вид «тонкой сетки», представляющей собой непрерывную сетку низкой яркости, относительно «толстой сетки» и «гранул» (рис. 1, б). При сравнительном анализе на снимках одинакового масштаба имеет диаметр линий меньший, чем у «толстой сетки». Вид «гранул», которые проявляются в межклеточном веществе и характеризуются высокой яркостью и слабой связностью между собой (рис. 1, в). Вид «пунктира» - структуры, внешне напоминающие сетку, но имеющие разрывы, величина которых больше некоторого порогового значения, со средней или низкой яркостью (рис. 1, г). Проявление «гранул» возможно в комбинации с одним из типов «сетки» (рис. 1, д). При обнаружении межклеточных структур возникает целый ряд проблем: - из-за условий проведения исследования изображения имеют крайне неравномерную освещенность (рис. 2); - на изображениях присутствует тепловой шум сенсоров. Он искажает результаты алгоритмов выделения границ. Неточное обнаружение границ мешает правильному выделению таких структур, как «сетка» и «пунктир»; Рис. 2. Снимки (цифровое изображение) иммуноморфологической картины аутоиммунной пузырчатки без выравнивания освещенности (а) и с выровненной освещенностью (б). - присутствие на изображении «битых» пикселей, появляющиеся ввиду несовершенства аппаратуры, ухудшает алгоритмическое обнаружение гранул, так как подобные искажения могут быть приняты за гранулы. Данные проблемы можно решить на этапе предобработки изображений. С помощью медианной фильтрации удаляют «битые» пиксели, а обработка фильтром Гаусса позволяет снизить влияние теплового шума. Основную сложность представляет собой задача нахождения межклеточных границ. Межклеточные границы представляют собой хребтовые структуры, таким образом, с точки зрения математической обработки изображений, под определение границы они не подпадают. Межклеточная граница же сама по себе является отдельной областью, так как сопоставима по размеру с областями, которые она разделяет, поэтому для её детектирования необходим особый подход. Эта проблема решается детектированием хребтовых структур, удалением связных компонент малого радиуса и наложением полученной карты на исходное изображение. Рис. 3. Изображение иммуноморфологической картины аутоиммунной пузырчатки в виде «толстой сетки» у пациента А., 58 лет. а - исходное изображение без выровненной освещенности; б - изображение с выровненной освещенностью; в - карта хребтовых структур. Общий вид алгоритма следующий: 1. Предобработка изображения: - выравнивание освещенности [6]; - медианная фильтрация [7]; - обработка фильтром Гаусса сп=20. 2. Детектирование хребтовых структур с помощью вычисления и анализа собственных значений матрицы Гессе и г^хх ^хул IL L ьху byyJ , где L - значения исходного изображения [8-10]. 3. Бинаризация изображения. 4. Выделение связных компонент с удалением компонент малого радиуса [11]. 5. Наложение полученной карты хребтовых структур на изображение с выровненной освещенностью. Рис. 4. Изображение иммуноморфологической картины аутоиммунной пузырчатки в виде сочетания «пунктира» и «гранул» у пациента К., 73 лет. а - исходное изображение без выровненной освещенности; б - изображение с выровненной освещенностью; в - карта хребтовых структур. В качестве примеров экспериментальных результатов представлены снимки двух пациентов (рис. 3, 4). У первого на снимках выявлена структура «толстой сетки», у второго - «пунктир» с «гранулами». Для каждого пациента приводится по три изображения: исходное изображение, изображение с выровненной освещенностью и карта хребтовых структур, с удаленными компонентами малого радиуса. Таким образом, в результате применения данного алгоритма детектирования хребтовых структур происходит четкая визуализация границы фиксации антитела с антигеном десмосомального аппарата (межклеточное соединение) многослойного плоского эпителия, что позволяет в сомнительных случаях диагностировать АП. Кроме того, четкая визуализация характера (гранулярное или линейное) фиксации IgG в межклеточных пространствах эпидермиса повышает точность прогнозирования дальнейшего течения болезни, обеспечивая своевременное адекватное ведение пациента с назначением патогенетически обоснованных схем лечения. Необходимо подчеркнуть, что использование математических методов обработки цифровых изображений (или снимков) позволяет повысить чувствительность метода меченых антител, в то время как полученные ранее этим методом результаты не позволяют человеческому глазу увидеть необходимые для постановки диагноза детали, что продемонстрировано, в том числе, и нашими исследованиями. Внедрение современных компьютерных методов обработки медицинских изображений позволяет существенно совершенствовать методы диагностики заболеваний человека, включая аутоиммунные буллезные дерматозы.Об авторах
А. А Довганич
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»Лаборатория математических методов обработки изображений факультета вычислительной математики и кибернетики 119991, Москва, Россия
А. В Насонов
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»Лаборатория математических методов обработки изображений факультета вычислительной математики и кибернетики 119991, Москва, Россия
Андрей Серджевич Крылов
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»
Email: kryl@cs.msu.ru
доктор физ.-мат. наук, профессор, зав. лабораторией математических методов обработки изображений факультета Вычислительной математики и кибернетики 119991, Москва, Россия
Н. В Махнева
ГБУЗ МО «Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского» Минздрава Московской областиКафедра дерматовенерологии и дерматоонкологии факультета усовершенствования врачей 129110, Москва, Россия
Список литературы
- Amagai M. Pemphigus family of diseases. In: Gaspari A.A., Tyring S.K., eds. Clinical and basic immunodermatology. London: Springer-Verlag London Limited; 2008: 739-50.
- Махнева Н.В., Белецкая Л.В. Иммунопатологические аспекты аутоиммунных буллезных дерматозов. Saarbrucken, Germany: Palmarium Academic Publishing; 2012.
- Махнева Н.В., Белецкая Л.В. Иммунофлюоресценция в клинике аутоиммунных буллезных дерматозов. М.: Академия Естествознания; 2010.
- Махнева Н.В., Давиденко Е.Б., Белецкая Л.В. Способ прогнозирования характера течения аутоиммунной пузырчатки. Патент на изобретение № 2429482 от 20.09.11.
- Махнева Н.В., Давиденко Е.Б., Белецкая Л.В. Прогнозирование течения аутоиммунной пузырчатки на основе оценки характера фиксации иммуноглобулина класса G в межклеточной связывающей субстанции эпидермиса. Методические рекомендации №38. М.: Департамент здравоохранения г. Москвы; 2013.
- Лукин А.С. Введение в цифровую обработку сигналов. Учебное пособие факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ. М.: МГУ; 2007.
- Brownrigg D.R.K. The weighted median filter. Communications of the ACM. 1984; 27(8): 807-18. doi: 10.1145/358198.358222.
- Eberly D. Ridges in image and data analysis. Computational imaging and vision. vol. 7. Dordrecht: Springer Science and Business Media; 1996.
- Eberly D., Gardner R., Morse B., Pizer S., Scharlach C. Ridges for image analysis. J. Math. Imaging Vis. 1994; 4(4): 353-73.
- Eberly D.H. Fast algorithms for ridge construction. Photonics for Industrial Applications. International Society for Optics and Photonics. Proceedings SPIE. Vision Geometry III. vol. 2356. 1995: 231-42. https://scholar.google.ru/scholar?q=Eberly+D.+H.%2C+Fast+algorithms+for+ridge+construction%2C+In+Photonics+for+Industrial+Applications.+Internation
- Shapiro L.G., Stockman G.C. Computer Vision. Prentice Hall; 2001.