RU2013148831A - METHOD FOR AUTOMATED MORPHOMETRIC DIAGNOSTICS OF MYELOFIBROSIS - Google Patents

METHOD FOR AUTOMATED MORPHOMETRIC DIAGNOSTICS OF MYELOFIBROSIS Download PDF

Info

Publication number
RU2013148831A
RU2013148831A RU2013148831/15A RU2013148831A RU2013148831A RU 2013148831 A RU2013148831 A RU 2013148831A RU 2013148831/15 A RU2013148831/15 A RU 2013148831/15A RU 2013148831 A RU2013148831 A RU 2013148831A RU 2013148831 A RU2013148831 A RU 2013148831A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
area
tissue
myelofibrosis
diagnosis
areas
Prior art date
Application number
RU2013148831/15A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2552928C2 (en
Inventor
Татьяна Юрьевна Долгих
Наталья Петровна Домникова
Игорь Викторович Качесов
Андрей Анатольевич Марченко
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Научно-исследовательский институт региональной патологии и патоморфологии" Сибирского отделения Российской академии медицинских наук
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное учреждение "Научно-исследовательский институт региональной патологии и патоморфологии" Сибирского отделения Российской академии медицинских наук filed Critical Федеральное государственное бюджетное учреждение "Научно-исследовательский институт региональной патологии и патоморфологии" Сибирского отделения Российской академии медицинских наук
Priority to RU2013148831/15A priority Critical patent/RU2552928C2/en
Publication of RU2013148831A publication Critical patent/RU2013148831A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2552928C2 publication Critical patent/RU2552928C2/en

Links

Landscapes

  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

1. Способ автоматизированной морфометрической диагностики миелофиброза, включающий выполнение обзорных изображений биологической ткани, выделение на таких изображениях зон с различными оптическими свойствами, определяемыми фиброзными и гемопоэтическими свойствами биологической ткани и выполнение расчета отношения площадей этих зон, отличающийся тем, что обзорные изображения выполняют путем формирования как минимум трех парафиновых срезов трепанобиоптатов, полученные срезы обрабатывают следующим образом: первый импрегнируют серебром по методу Гомори, второй окрашивают по методу ван Гизона и третий окрашивают гематоксилином и эозином, полученные таким образом обзорные изображения подвергают фиксации и анализу так, что в результате этого анализа получают величину площади зон, окрашенных в черный и розовый цвета, соответствующих фиброзной ткани и величину площади зон, окрашенных в синий и бледно-розовый цвета, соответствующих гемопоэтической ткани; затем вычисляют коэффициент относительной площади, как отношение площади фиброзной ткани к площади гемопоэтической ткани по формуле:где К- коэффициент относительной площади (в процентах);S- площадь зоны ткани, окрашенной в черный цвет;S- площадь зоны ткани, окрашенной в розовый цвет;S- площадь зоны ткани, окрашенной в бледно-розовый цвет;S- площадь зоны ткани, окрашенной в синий цвет,причем при значении К≥14,5% диагностируют миелофиброз.2. Способ автоматизированной морфометрической диагностики миелофиброза по п. 1, отличающийся тем, что парафиновые срезы трепанобиоптатов формируют толщиной 4 мкм.3. Способ автоматизированной морфометрической диагностики мие1. A method for the automated morphometric diagnosis of myelofibrosis, comprising performing overview images of biological tissue, highlighting on such images zones with various optical properties determined by the fibrous and hematopoietic properties of biological tissue and calculating the area ratio of these zones, characterized in that the overview images are performed by forming as a minimum of three paraffin sections of trepanobioptates, the obtained sections are processed as follows: the first is impregnated with sulfur Gomory bromine, the second stained by the van Gieson method and the third stained with hematoxylin and eosin, thus obtained overview images are subjected to fixation and analysis so that the result of this analysis is the size of the areas colored in black and pink, corresponding to fibrous tissue and the size of the area of the areas painted in blue and pale pink, corresponding to hematopoietic tissue; then the ratio of the relative area is calculated as the ratio of the area of the fibrous tissue to the area of the hematopoietic tissue according to the formula: where K is the ratio of the relative area (in percent); S is the area of the tissue area painted in black; S is the area of the fabric area painted in pink ; S is the area of the tissue zone stained in pale pink; S is the area of the tissue zone stained in blue, with a value of K ≥ 14.5%, myelofibrosis is diagnosed. 2. A method for automated morphometric diagnosis of myelofibrosis according to claim 1, characterized in that the paraffin sections of trepanobioptates are formed with a thickness of 4 μm. 3. Method for automated morphometric diagnostics

Claims (7)

1. Способ автоматизированной морфометрической диагностики миелофиброза, включающий выполнение обзорных изображений биологической ткани, выделение на таких изображениях зон с различными оптическими свойствами, определяемыми фиброзными и гемопоэтическими свойствами биологической ткани и выполнение расчета отношения площадей этих зон, отличающийся тем, что обзорные изображения выполняют путем формирования как минимум трех парафиновых срезов трепанобиоптатов, полученные срезы обрабатывают следующим образом: первый импрегнируют серебром по методу Гомори, второй окрашивают по методу ван Гизона и третий окрашивают гематоксилином и эозином, полученные таким образом обзорные изображения подвергают фиксации и анализу так, что в результате этого анализа получают величину площади зон, окрашенных в черный и розовый цвета, соответствующих фиброзной ткани и величину площади зон, окрашенных в синий и бледно-розовый цвета, соответствующих гемопоэтической ткани; затем вычисляют коэффициент относительной площади, как отношение площади фиброзной ткани к площади гемопоэтической ткани по формуле:1. A method for the automated morphometric diagnosis of myelofibrosis, comprising performing overview images of biological tissue, highlighting on such images zones with various optical properties determined by the fibrous and hematopoietic properties of biological tissue and calculating the area ratio of these zones, characterized in that the overview images are performed by forming as a minimum of three paraffin sections of trepanobioptates, the obtained sections are processed as follows: the first is impregnated with sulfur Gomory bromine, the second stained by the van Gieson method and the third stained with hematoxylin and eosin, thus obtained overview images are subjected to fixation and analysis so that the result of this analysis is the size of the areas colored in black and pink, corresponding to fibrous tissue and the size of the area of the areas painted in blue and pale pink, corresponding to hematopoietic tissue; then calculate the ratio of the relative area, as the ratio of the area of fibrous tissue to the area of hematopoietic tissue according to the formula:
Figure 00000001
Figure 00000001
 где Коп - коэффициент относительной площади (в процентах);where K op - the ratio of the relative area (in percent); Sчepн - площадь зоны ткани, окрашенной в черный цвет;S black - the area of the fabric zone, dyed black; Sроз - площадь зоны ткани, окрашенной в розовый цвет;S roses - the area of the fabric zone, dyed pink; Sбл-роз - площадь зоны ткани, окрашенной в бледно-розовый цвет;S bl-roses - the area of the tissue zone, dyed in pale pink; Sсин - площадь зоны ткани, окрашенной в синий цвет,S syn - the area of the fabric zone, dyed blue, причем при значении Коп≥14,5% диагностируют миелофиброз.moreover, with a value of K op ≥14.5%, myelofibrosis is diagnosed. 2. Способ автоматизированной морфометрической диагностики миелофиброза по п. 1, отличающийся тем, что парафиновые срезы трепанобиоптатов формируют толщиной 4 мкм.2. A method for automated morphometric diagnosis of myelofibrosis according to claim 1, characterized in that the paraffin sections of trepanobioptates are formed in a thickness of 4 μm. 3. Способ автоматизированной морфометрической диагностики миелофиброза по п. 1, отличающийся тем, что фиксация обзорных изображений парафиновых срезов осуществляется с помощью цветной фотовидеокамеры.3. A method for automated morphometric diagnosis of myelofibrosis according to claim 1, characterized in that the fixation of overview images of paraffin sections is carried out using a color photo camera. 4. Способ автоматизированной морфометрической диагностики миелофиброза по п. 1, отличающийся тем, что величину площади зон окрашенных в черный и розовый цвета, соответствующих фиброзной ткани и величину площади зон окрашенных в синий и бледно-розовый цвета, соответствующих гемопоэтической ткани получают с помощью источника света и соответствующих RGB датчиков определения цвета, так что площадь окрашенных зон соответствует электрическому напряжению на выходе цветовых датчиков.4. A method for the automated morphometric diagnosis of myelofibrosis according to claim 1, characterized in that the area of the areas colored in black and pink corresponding to fibrous tissue and the size of the area of areas colored in blue and pale pink corresponding to hematopoietic tissue are obtained using a light source and corresponding RGB color detection sensors, so that the area of the painted areas corresponds to the voltage at the output of the color sensors. 5. Способ автоматизированной морфометрической диагностики миелофиброза по п. 4, отличающийся тем, что площадь окрашенных зон получают с помощью установленного в цепи после RGB датчиков цифрового сигнального процессора.5. A method for automated morphometric diagnosis of myelofibrosis according to claim 4, characterized in that the area of the stained areas is obtained using a digital signal processor installed in the circuit after the RGB sensors. 6. Способ автоматизированной морфометрической диагностики миелофиброза по п. 4, отличающийся тем, что анализ для получения величин площадей окрашенных зон производят с помощью компьютеризированного микроскопа.6. A method for automated morphometric diagnosis of myelofibrosis according to claim 4, characterized in that the analysis to obtain the values of the areas of the stained areas is performed using a computerized microscope. 7. Способ автоматизированной морфометрической диагностики миелофиброза по п. 4, отличающийся тем, что в качестве источника света используют RGB светодиодный источник света. 7. A method for automated morphometric diagnosis of myelofibrosis according to claim 4, characterized in that an RGB LED light source is used as a light source.
RU2013148831/15A 2013-11-01 2013-11-01 Method of automated morphometric myelofibrosis diagnostics RU2552928C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2013148831/15A RU2552928C2 (en) 2013-11-01 2013-11-01 Method of automated morphometric myelofibrosis diagnostics

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2013148831/15A RU2552928C2 (en) 2013-11-01 2013-11-01 Method of automated morphometric myelofibrosis diagnostics

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2013148831A true RU2013148831A (en) 2015-05-10
RU2552928C2 RU2552928C2 (en) 2015-06-10

Family

ID=53283410

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2013148831/15A RU2552928C2 (en) 2013-11-01 2013-11-01 Method of automated morphometric myelofibrosis diagnostics

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2552928C2 (en)

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2234859C2 (en) * 2002-10-21 2004-08-27 Пальчун Владимир Тимофеевич Method for diagnosing inflammatory pathology of maxillary sinuses

Also Published As

Publication number Publication date
RU2552928C2 (en) 2015-06-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EA201992252A1 (en) LOGOMETRIC METHODS OF VISUALIZATION OF FLUORESCENCE
EP3943915A3 (en) Automated imaging of chromophore labeled samples
JP2020042044A5 (en) Visual inspection equipment
EP3139213A3 (en) Defect inspecting method, sorting method and producing method for photomask blank
JP2010019656A5 (en)
GB201117739D0 (en) Method of and apparatus for analysis of a sample of biological tissue cells
JP2020525772A5 (en)
TWI550526B (en) Method of setting the check condition of the sprocket and the method of checking the sprocket
RU2013148831A (en) METHOD FOR AUTOMATED MORPHOMETRIC DIAGNOSTICS OF MYELOFIBROSIS
MX2017014713A (en) High speed, flexible pretreatment process measurement scanner.
JP6461204B2 (en) Method for generating three-dimensional luminescent image and imaging system
JP2014170105A5 (en)
Markovic et al. Performance of computer vision in vivo flow cytometry with low fluorescence contrast
ATE480835T1 (en) METHOD FOR QUANTIFYING UNDERLYING PROPERTIES OF A SET OF SAMPLES
Bartell et al. A watershed-based algorithm to segment and classify cells in fluorescence microscopy images
JP2011247656A (en) Fluorescence detection device and fluorescence microscope
KR20200058009A (en) Apparatus and Method for Analysis of Underwater Imaging
JP2012050570A5 (en)
CN105572136A (en) Test parameter generation method in appearance defect test
CN103868676B (en) A kind of Subarea detecting method and system of colored filter
JP2009152868A (en) Image processing apparatus and image processing program
JP6534294B2 (en) Imaging apparatus and method, and imaging control program
RU2017142465A (en) METHOD FOR DETERMINING THE COLOR GROUP OF LINEN FIBER
Filoteo-Razo et al. RGB color sensor implemented with LEDs
AR119232A1 (en) METHOD FOR DETERMINING A CONCENTRATION OF AN ANALYTE IN A BODY FLUID AND MOBILE DEVICE CONFIGURED TO DETERMINE A CONCENTRATION OF AN ANALYTE IN A BODY FLUID

Legal Events

Date Code Title Description
PD4A Correction of name of patent owner
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20171102