Ученые из ЮФУ совместно с коллегами из Франции предложили подход к анализу микрофотографий клеточных слоев, который позволяет вдвое уменьшить погрешность при оценке распределения клеток по числу их «соседей». Новый подход, который в перспективе поможет усовершенствовать алгоритмы компьютерного зрения для поиска онкологических заболеваний, описан в статье, опубликованной в журнале Journal of Physics: Condensed Matter.
Эпителиальные ткани покрывают внутренние органы, а также все тело снаружи, защищая организм от повреждений, обеспечивая транспорт питательных веществ и выведение вредных продуктов обмена веществ. Особенность эпителиев заключается в том, что их клетки плотно прилегают друг к другу, образуя своего рода мозаику из многоугольников. Исследования показали, что по тому, как отдельные клетки укладываются в мозаику, можно выявлять нарушения в развитии ткани, например превращение здоровых клеток в раковые. Это можно использовать для поиска онкозаболеваний на медицинских снимках, но существующие алгоритмы компьютерного анализа изображений недостаточно точно определяют, сколько у клетки «соседей».
Авторы нового исследования разработали математический метод, который позволяет избежать самых частых ошибок при определении границ клеток и повышает точность алгоритмов анализа изображений. Ученые рассматривали клетки в виде многоугольников, при этом их очертания определяли одновременно двумя разными способами. Первый был основан на ядрах клеток, второй опирался на нахождение точек, где сходятся несколько межклеточных границ. То есть в первом случае изображение разбивалось на многоугольники исходя из того, где находятся их центры, а во втором вершины многоугольников определялись точками на их границах, и поэтому многоугольники имели столько же соседей, как соответствующие им клетки. Такой взгляд с разных сторон позволяет избежать ошибок и повысить точность выявления нестандартных соединений клеток, характерных для ракового эпителия.
Авторы применили этот метод для анализа микрофотографий эпителия шейки матки, и он показал погрешность вдвое ниже, чем у стандартных алгоритмов. Это доказывает, что такой подход позволяет уверенно различать эпителиальные монослои, образованные здоровыми и раковыми клетками. Численные эксперименты подтвердили, что предложенный метод анализа границ снижает вероятность упустить из вида опухоль. В дальнейшем ученые планируют протестировать его на большем количестве образцов тканей, в т.ч. опухолевых.
