К одному из новых и перспективных направлений в современной науке в настоящее время относят информационные технологии, предназначенные для решения задач распознавания образов и анализа изображений различных объектов научных исследований. В последние годы проблема разработки и оценки методов автоматического анализа формы и состояния пространственных объектов, информация о которых представлена в виде изображений, является актуальной во многих отраслях человеческой деятельности. К одному из методических подходов анализа изображений относят метод цветокодирования. Однако в традиционной гистологии и цитологии этот метод пока не получил должной оценки. Была поставлена задача: визуализировать «скрытую» информацию, недоступную для восприятия человеческим глазом, заключенную в цифровых фотографических изображениях клеток, окрашенных обычными красителями, уже давно используемыми в цитологических исследованиях. Клетки перевиваемой (переживающей) культуры клеток чело-века Нер-2 (раковые клетки) окрашивали азуром II и эозином. При такой методике окрашивания клетки Нер-2 в культуре выглядят практически одинаково, поскольку имеют 2-цветную окраску. Современные компьютерные программы анализа изображения могут «различать» на цифровом изображении до 255 градаций яркости, а человеческий глаз на порядок меньше. При использовании метода цветокодирования по яркости изображения, заключающемся в присвоении элементам изображения с определенной яркостью определенного цвета или монохромного цветового оттенка, контрастирующего с другим прилежащим «кластером» яркостной градации, были получены новые цветные изображения клеток Нер-2, которые являются результатом цветного перекодирования исходных изображений клеток в культуре. При многоцветной окраске изображений клеток Нер-2 в культуре можно было раз-личить пять типов морфологически различающихся клеток (по цветовым, качественным и полуколичественным признакам) их переходных форм, образование в культуре достаточно однородных кластеров, формирующихся из клеток одного «цветового фенотипа». Полученные данные свидетельствуют о высокой разрешающей способности и больших возможностях метода цветокодирования при анализе цитологических объектов и клеточных систем.
Библиографическая ссылка
Архипов С.А. Перспективы использования метода цветокодирования при анализе изображений цитологических объектов // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2009. – № 6. – С. 18-0;URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=220 (дата обращения: 16.04.2024).