Segmentation of Microscopic Images of Sputum Stained by Ziehl-Nielsen Using Wavelet Transform Mexican Hat

Abstract

Обоснование. Микроскопические исследования применяются в диагностике большого числа заболеваний, в том числе туберкулёза лёгких. Бактериоскопическое исследование является практически единственным доступным для общей лечебной сети методом выявления больных туберкулёзом бактериовыделителей. При этом качество бактериоскопической диагностики туберкулёза в клинико-диагностических лабораториях общей лечебной сети остаётся не на должном уровне, что может быть исправлено применением автоматизированного анализа цифровых микроскопических изображений препаратов мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена. Одним из первых этапов автоматизированного анализа изображений является их сегментация. Целью исследования является изучение возможности сегментации цифрового изображения микроскопического препарата мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, с использованием вейвлет-преобразования Mexican Hat. Материалы и методы. В качестве материала исследования использовались 830 цифровых изображений, полученных при микроскопии 10 мазков мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена. Мазки изготавливались из мокроты пациентов, больных туберкулёзом лёгких. Каждое изображение имело разрешение 572 × 422 пикселей. Для автоматизированной сегментации изображений использовалось двумерное вейвлет-преобразование Mexican Hat Wavelet. Результаты. По результатам исследования установлено оптимальное значение стандартного отклонения, которое является единственным варьирующимся параметром вейвлета Mexican Hat, а также произведена оценка времени выполнения вейвлет-преобразования цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильесна. Заключение. По результатам исследования сделано заключение о том, что использование двумерного вейвлет-преобразования Mexican Hat цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, позволяет сегментировать данные изображения, что может быть использовано для последующей разработки систем автоматизированной бактериоскопической диагностики туберкулёза.