ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДУ ЛІНІЙНОЇ РЕГРЕСІЇ ДЛЯ АНАЛІЗУ КІЛЬКІСНИХ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЦИТОЛОГІЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ

Про­ве­де­но ана­ліз па­то­ло­гіч­них ста­нів мо­лоч­ної за­ло­зи на під­ста­ві дос­ліджен­ня ци­то­ло­гіч­них зоб­ра­жень. Ци­то­ло­гіч­ні зоб­ра­жен­ня пред­став­ля­ють ок­ре­мий клас бі­оме­дич­них зоб­ра­жень і ви­ко­рис­то­ву­ють­ся при ді­аг­носту­ван­ня он­ко­ло­гіч­них зах­во­рю­вань. Для ді­аг­носту­ван­ня пе­ред­ра­ко­вих і ра­ко­вих ста­нів та так­ти­ки лі­ку­ван­ня лі­ка­рі-ді­аг­ности ви­ко­рис­то­ву­ють ци­то­ло­гіч­ні, гіс­то­ло­гіч­ні та іму­но­гіс­то­хі­міч­ні зоб­ра­жен­ня. Для ав­то­ма­ти­за­ції про­це­су ді­аг­носту­ван­ня в он­ко­ло­гії ви­ко­рис­то­ву­ють сис­те­ми ав­то­ма­ти­зо­ва­ної мік­роско­пії. У сис­те­мах ав­то­ма­ти­зо­ва­ної мік­ро­ско­пії ви­ко­рис­то­ву­ють ал­го­рит­ми комп'ютер­но­го зо­ру. Ос­таннім ча­сом для кла­си­фі­ка­ції зоб­ра­жень ви­ко­рис­то­ву­ють ал­го­рит­ми ма­шин­но­го нав­чання Оп­ра­цю­ван­ня мік­роско­піч­них зоб­ра­жень є склад­ним і тру­до­міс­тким про­це­сом, ос­кіль­ки зоб­ра­жен­ня ха­рак­те­ри­зу­ють­ся ви­со­ким рів­нем шу­му та від­сутніс­тю чіт­ких кон­ту­рів ядер клі­тин. Для об­числен­ня кіль­кіс­них ха­ра­к­те­рис­тик ядер клі­тин ци­то­ло­гіч­них зоб­ра­жень роз­робле­но ме­тод об­числен­ня кіль­кіс­них ха­рак­те­рис­тик ядер клі­тин на під­ста­ві ал­го­рит­мів фільтра­ції зоб­ра­жень та їх ав­то­ма­тич­ної сег­мента­ції. Для сег­мента­ції ядер клі­тин роз­робле­но ар­хі­тек­ту­ру згор­тко­вої нейрон­ної ме­ре­жі ти­пу U-Net. У да­ній ро­бо­ті роз­робле­но ме­тод оп­ра­цю­ван­ня ци­то­ло­гіч­них зоб­ра­жень. Ме­тод скла­дається з шес­ти ета­пів. На пер­шо­му ета­пі від­бу­вається за­ван­та­жен­ня зоб­ра­жен­ня у пам'ять комп'юте­ра. На дру­го­му ета­пі про­хо­дить по­пе­реднє об­роблен­ня зоб­ра­жень. На третьо­му ета­пі від­бу­вається ав­то­ма­тич­на сег­мента­ція зоб­ра­жень на під­ста­ві за­гор­тко­вої нейрон­ної ме­ре­жі ти­пу U-Net. На чет­верто­му ета­пі здійснюється об­числен­ня кіль­кіс­них ха­рак­те­рис­тик ядер клі­тин. На п'ято­му ета­пі кіль­кіс­ні ха­рак­те­рис­тик ядер клі­тин збе­рі­га­ють­ся в ба­зі да­них. На шос­то­му ета­пі зас­то­со­ву­ють­ся ал­го­рит­ми лі­нійної рег­ре­сії для от­ри­ман­ня кіль­кіс­них ха­рак­те­рис­тик ядер клі­тин.

На да­ний час, лі­нійна рег­ре­сія є од­ним із по­ши­ре­них під­хо­дів ма­шин­но­го нав­чання до ана­лі­зу да­них. Про­ве­де­но по­рів­няль­ний ана­ліз зас­то­су­ван­ня кіль­кіс­них ха­рак­те­рис­тик ядер клі­тин на під­ста­ві лі­нійної рег­ре­сії. На­уко­ва но­виз­на ро­бо­ти є роз­роблен­ня ме­то­ду об­числен­ня кіль­кіс­них ха­рак­те­рис­тик ядер клі­тин, який міс­тить ета­пи фільтра­ції зоб­ра­жень та ав­то­ма­тич­ної сег­мента­ції на під­ста­ві ви­ко­рис­тання нейрон­ної ме­ре­жі ти­пу U-Net. Прак­тичним зна­чен­ням ро­бо­ти є прог­рамна ре­алі­за­ція мо­ду­лів по­пе­редньо­го об­роблен­ня ци­то­ло­гіч­но­го зоб­ра­жен­ня та лі­нійної рег­ре­сії. Дос­лідже­но, що су­куп­ність па­ра­мет­рів "пло­ща, дов­жи­на го­лов­ної осі" має в 1.4 ра­зи мен­шу по­хиб­ку RMSE по­рів­ня­но з су­куп­ністю "пло­ща, пе­ри­метр".