RU2640177C2 - Method for determination of degree of physical factors influence on biological objects - Google Patents
Method for determination of degree of physical factors influence on biological objects Download PDFInfo
- Publication number
- RU2640177C2 RU2640177C2 RU2015139963A RU2015139963A RU2640177C2 RU 2640177 C2 RU2640177 C2 RU 2640177C2 RU 2015139963 A RU2015139963 A RU 2015139963A RU 2015139963 A RU2015139963 A RU 2015139963A RU 2640177 C2 RU2640177 C2 RU 2640177C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- fractal
- blood
- histograms
- biological
- physical
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 33
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 8
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 claims abstract description 7
- 239000000975 dye Substances 0.000 claims abstract description 6
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 17
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 claims description 7
- 238000010241 blood sampling Methods 0.000 claims description 3
- 238000010186 staining Methods 0.000 claims description 3
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 abstract description 24
- 239000008280 blood Substances 0.000 abstract description 24
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 abstract description 15
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 11
- 210000003850 cellular structure Anatomy 0.000 abstract description 7
- 201000010099 disease Diseases 0.000 abstract description 5
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 abstract description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 5
- 238000004040 coloring Methods 0.000 abstract description 3
- 230000002301 combined effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 8
- 210000000440 neutrophil Anatomy 0.000 description 7
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 5
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 210000004698 lymphocyte Anatomy 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 4
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 2
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000011164 ossification Effects 0.000 description 2
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 241000283086 Equidae Species 0.000 description 1
- 239000003146 anticoagulant agent Substances 0.000 description 1
- 229940127219 anticoagulant drug Drugs 0.000 description 1
- 239000013060 biological fluid Substances 0.000 description 1
- 239000012620 biological material Substances 0.000 description 1
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000009089 cytolysis Effects 0.000 description 1
- 230000003583 cytomorphological effect Effects 0.000 description 1
- 210000000805 cytoplasm Anatomy 0.000 description 1
- 230000005786 degenerative changes Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 210000001787 dendrite Anatomy 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 230000002900 effect on cell Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000002489 hematologic effect Effects 0.000 description 1
- 230000002631 hypothermal effect Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007654 immersion Methods 0.000 description 1
- 238000000338 in vitro Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 1
- 210000004088 microvessel Anatomy 0.000 description 1
- 238000005312 nonlinear dynamic Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000013021 overheating Methods 0.000 description 1
- 238000000554 physical therapy Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000005315 stained glass Substances 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 1
- 238000009210 therapy by ultrasound Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Description
Способ относится к медицине и ветеринарии, к таким разделам, как биология, гематология, гистология, микробиология. Может быть использован как метод выявления наличия или отсутствия любого воздействующего фактора физической природы на биологический объект, позволяющий ускорить диагностику заболевания и выбрать перспективный способ лечения.The method relates to medicine and veterinary medicine, to such sections as biology, hematology, histology, microbiology. It can be used as a method for detecting the presence or absence of any influencing factor of a physical nature on a biological object, which allows accelerating the diagnosis of the disease and choosing a promising treatment method.
Известно, что одним из последствий воздействия какого-либо фактора на животных являются изменения в лейкограмме. Общепринятая методика оценки гемограммы основана на подсчете процентного количества всех видов клеток крови. Такая методика не всегда является достаточно точной и достоверной в силу человеческого фактора при визуальном методе подсчета и/или может не давать точной клинической картины при использовании автоматического метода (например, подсчитывается количество лейкоцитов, но не отмечается, сколько из них изменены или находятся в стадии разрушения). Таким образом, не всегда удается определить начальную стадию заболевания, ответную реакцию организма на неинвазивное воздействие, облучение, лекарственные препараты.It is known that one of the consequences of the influence of a factor on animals is changes in the leukogram. The generally accepted method for assessing hemograms is based on the calculation of the percentage of all types of blood cells. Such a technique is not always sufficiently accurate and reliable due to the human factor in the visual method of counting and / or may not give an accurate clinical picture when using the automatic method (for example, the number of leukocytes is counted, but it is not noted how many of them are changed or are in the process of destruction ) Thus, it is not always possible to determine the initial stage of the disease, the response of the body to non-invasive exposure, radiation, drugs.
Задачей изобретения является создание экспресс-метода для диагностики, прогнозирования, выявления наличия или отсутствия воздействующего фактора и определения степени ответной реакции организма на оказанное воздействие.The objective of the invention is the creation of an express method for diagnosing, predicting, identifying the presence or absence of an influencing factor and determining the degree of response of the body to the effect.
Нижеизложенные данные позволяют говорить об актуальности применения на практике фрактальных структур биологических объектов для анализа степени воздействия любого фактора.The following data allow us to talk about the relevance of the practical application of fractal structures of biological objects to analyze the degree of impact of any factor.
Модели, основанные на таком понятии как «фрактальное множество», приобретают большую популярность для описания структур различной природы в разных областях естествознания. В начале 80-х гг. фрактальные структуры ("фракталы") проникли и в биологию, так как структуры, которые можно описать с помощью фрактальных множеств, в биологии встречаются достаточно часто. А значит, можно попробовать использовать понятие «фрактальной размерности» [1-4] для обнаружения результатов воздействия фактора любой этиологии на биологические объекты. «Фрактал» определяется как множество с определенным количеством элементов структуры, содержащихся в заданном объеме [5-7]. Описание любой фрактальной структуры в рамках фрактального множества корректно при условии достаточной удаленности пространственных масштабов от максимального и минимального масштабов существования структуры [8, 9]. Поэтому «фракталом» можно считать любую структуру, отдельные части которой подобны целой [10, 11].Models based on such a concept as “fractal set” are gaining great popularity for describing structures of various nature in different areas of natural science. In the early 80's. fractal structures ("fractals") have penetrated into biology, since structures that can be described using fractal sets are quite common in biology. So, you can try to use the concept of "fractal dimension" [1-4] to detect the effects of a factor of any etiology on biological objects. “Fractal” is defined as a set with a certain number of structural elements contained in a given volume [5-7]. The description of any fractal structure within the framework of the fractal set is correct provided that the spatial scales are sufficiently remote from the maximum and minimum scales of the structure [8, 9]. Therefore, a “fractal” can be considered any structure, the individual parts of which are similar to the whole [10, 11].
Все существующие методы для определения фрактальной размерности основываются на ее классическом определении, данном Хаусдорфом. Часть этих методов достаточно просты, часть интересны только с математической точки зрения. Однако в медико-биологических областях применяются наиболее простые методы, в основе которых лежит подсчет числа элементов структуры в определенном объеме [12].All existing methods for determining fractal dimension are based on its classical definition given by Hausdorff. Some of these methods are quite simple, some are interesting only from a mathematical point of view. However, in biomedical fields the simplest methods are used, which are based on the calculation of the number of structural elements in a certain volume [12].
Для определения фрактальной размерности на практике используется алгоритм Грассберга-Прокаччиа [13], который в пространствах высокой размерности дает более точные результаты. Идея алгоритма заключается в получении зависимости вероятности попадания двух точек множества в ячейку определенного размера от размера ячейки с последующим определением наклона линейного участка этой зависимости. В процессе фрактального анализа изображение разделяется на секторы (ячейки) и подсчитывается количество секторов, покрывших все изображение. Повторение данного действия с использованием секторов разной размеренности позволяет построить логарифмическую функцию зависимости размера секторов (Ось OX) от количества секторов, необходимых для покрытия всего изображения (Ось OY). Крутизна этой функции будет отображать размеренность сектора. Размеренность сектора считается максимально приближенной к фрактальной.To determine the fractal dimension in practice, the Grassberg – Procaccia algorithm [13] is used, which gives more accurate results in high-dimensional spaces. The idea of the algorithm is to obtain the dependence of the probability of two points of the set falling into a cell of a certain size on the cell size, followed by determining the slope of the linear section of this dependence. In the process of fractal analysis, the image is divided into sectors (cells) and the number of sectors covering the entire image is calculated. Repeating this action using sectors of different dimensions allows you to build a logarithmic function of the dependence of the size of the sectors (Axis O X ) on the number of sectors needed to cover the entire image (Axis O Y ). The steepness of this function will display the dimension of the sector. The sector dimension is considered as close to fractal as possible.
Известно, что программный пакет HarFA применяли для определения диаметра и количества микроорганизмов по анализу изображений их колоний (М. Vesela et al. / HarFA - Harmonic and Fractal Image Analysis (2002), pp. 21-22). Однако в известных источниках нет сведений о возможности определения наличия физического воздействия на живой организм в целом или на отдельно взятые ткани. Заявленный способ предполагает возможность проведения объективной цитоморфологической оценки состояния клеток крови в целом без выявления характерных особенностей каждой клетки в отдельности. Это позволит диагностировать состояние ткани после физио-, радио-, лучевой или рентгенотерапии, прогнозировать течение репаративного процесса, контролировать и корректировать в процессе лечения или обследования дозу воздействия в каждом отдельном случае, изменяя и подбирая ее индивидуально. В частности, способ позволяет определить наличие любого неинвазионного воздействия на живой организм, и прежде всего, воздействия, незаметного при субъективном обследовании мазка крови или любой другой ткани животного. Заявленный способ включает в себя в качестве объективной компоненты анализа данные числовых значений фрактальной размерности, полученные в ходе автоматического распознавания в заданном режиме. В ветеринарии и педиатрии это представляется особенно актуальным, так как пациенты не могут сами рассказать о самочувствии и ощущениях, а дозировка физических факторов всегда определяется «средней нормой» и часто не может быть подобрана/изменена для данного конкретного пациента по объективным причинам. Более того, воздействие физических факторов (радиация, перегрев, переохлаждение) зачастую вообще не ощущается и диагностируется лишь по отдаленным последствиям.It is known that the HarFA software package was used to determine the diameter and number of microorganisms by analyzing the images of their colonies (M. Vesela et al. / HarFA - Harmonic and Fractal Image Analysis (2002), pp. 21-22). However, in known sources there is no information about the possibility of determining the presence of physical effects on a living organism as a whole or on individual tissues. The claimed method involves the possibility of an objective cytomorphological assessment of the state of blood cells in general without revealing the characteristic features of each cell separately. This will make it possible to diagnose the state of the tissue after physiotherapy, radiation, radiation, or X-ray therapy, to predict the course of the reparative process, to control and adjust the dose of exposure in each individual case during treatment or examination, changing and selecting it individually. In particular, the method allows to determine the presence of any non-invasive effects on a living organism, and above all, effects that are invisible during a subjective examination of a blood smear or any other animal tissue. The claimed method includes, as an objective component of the analysis, data of numerical values of fractal dimension obtained during automatic recognition in a given mode. In veterinary medicine and pediatrics, this seems to be especially relevant, since patients cannot tell about their health and feelings, and the dosage of physical factors is always determined by the “average norm” and often cannot be selected / changed for this particular patient for objective reasons. Moreover, the influence of physical factors (radiation, overheating, hypothermia) is often not felt at all and is diagnosed only by long-term consequences.
Также из уровня техники известен способ прогнозирования течения репаративного остеогенеза при хирургическом лечении ложных суставов длинных трубчатых костей (патент №2501526 от 24.10.2012). Данный способ взят в качестве ближайшего аналога. В указанном прототипе проводят измерение и оценку микроскопического поведения системы кровотока в исследуемой зоне микрососудистых сетей по показателям нелинейной динамики, а именно фрактальной размерности Хаусдорфа и корреляционной размерности фазового пространства, с целью оценки течения остеогенеза. Однако указанный аналог имеет принципиально иное назначение и не может быть осуществим без применения лазерной допплеровской флоуметрии.Also known from the prior art is a method for predicting the course of reparative osteogenesis in the surgical treatment of false joints of long tubular bones (patent No. 2501526 from 10.24.2012). This method is taken as the closest analogue. In this prototype, the microscopic behavior of the blood flow system in the studied area of microvascular networks is measured and evaluated by non-linear dynamics, namely the Hausdorff fractal dimension and the correlation dimension of the phase space, in order to evaluate the course of osteogenesis. However, this analogue has a fundamentally different purpose and cannot be feasible without the use of laser Doppler flowmetry.
В заявленном способе проводится объективная, более глубокая и быстрая экспресс-диагностика состояния клеток крови после любых физических факторов воздействия по изменению значения фрактальной размерности. С помощью заявленного способа можно анализировать уже готовые данные числового значения фрактальной размерности, полученные в ходе автоматического распознавания, что делает диагностику более быстрой. Фрактальную размерность биологических объектов определяли с помощью программного пакета «HarFA». Важной особенностью программы является способность самостоятельно преобразовывать цветное изображение в черно-белое, что является важным фактором для получения достоверных результатов фрактального анализа.In the claimed method, an objective, deeper and faster rapid diagnosis of the state of blood cells after any physical factors of influence by changing the value of the fractal dimension is carried out. Using the inventive method, it is possible to analyze ready-made data of a numerical value of fractal dimension obtained during automatic recognition, which makes diagnostics faster. The fractal dimension of biological objects was determined using the HarFA software package. An important feature of the program is the ability to independently convert a color image to black and white, which is an important factor for obtaining reliable fractal analysis results.
Метод фрактального анализа заключается в разделении изображения на секторы (ячейки) с последующим подсчетом количества секторов, потребовавшихся для покрытия всего изображения. Повторение данного действия с использованием секторов разной размеренности позволят построить логарифмическую функцию зависимости размера секторов (Ось OX) и количества секторов, необходимых для покрытия всего изображения (Ось OY). Крутизна этой функции будет отображать размеренность сектора.The method of fractal analysis is to divide the image into sectors (cells), followed by counting the number of sectors required to cover the entire image. Repeating this action using sectors of different dimensions will allow us to build a logarithmic function of the dependence of the size of the sectors (Axis O X ) and the number of sectors needed to cover the entire image (Axis O Y ). The steepness of this function will display the dimension of the sector.
Размеренность сектора считается максимально приближенной к фрактальной размеренности.The sector dimension is considered as close to the fractal dimension.
Для реализации предлагаемого метода в пакете HarFa и обоснования выбора шага разбиения была проведена обработка более 100 фотографий и проведен их анализ с различным шагом разбиения: 0,1; 0,01 и 0,001.To implement the proposed method in the HarFa package and justify the choice of the split step, more than 100 photos were processed and analyzed with a different split step: 0.1; 0.01 and 0.001.
В качестве обоснования выбора шага разбиения в данном описании приведены фотографии мазков крови с разрешением 96 пиксель/дюйм и их обработка (Рис. 1). Результат обработки фотографий при цветовой комбинации BW с шагом разбиения 0,1; 0,01 и 0,001 представлен на рисунке 1 (а-в).As a justification for the choice of the partitioning step, this description contains photographs of blood smears with a resolution of 96 pixels / inch and their processing (Fig. 1). The result of processing photos with a color combination BW with a pitch of 0.1; 0.01 and 0.001 are shown in Figure 1 (a-c).
Программа в автоматическом режиме устанавливает пороговые значения оттенка, освещенности и насыщенности цвета. После чего пиксели исследуемого объекта в соответствии с освещенностью и насыщенностью цвета переводятся в черно-белое изображение. Затем проходит подсчет: полностью черных секторов; секторов, которые охватывают границы черного объекта (например, содержат часть черного объекта); и секторов, которые содержат только белый фон. По полученным результатам строятся три функции (три уравнения регрессии) на графике с тремя фрактальными размерностями (диапазон фрактальной размерности), которые характеризуют свойства черных секторов, черно-белой границы и белого фона.The program automatically sets threshold values for hue, lightness and color saturation. After that, the pixels of the studied object in accordance with the illumination and color saturation are converted into a black and white image. Then counts: completely black sectors; sectors that span the borders of a black object (for example, contain part of a black object); and sectors that contain only white background. Based on the results obtained, three functions are constructed (three regression equations) on a graph with three fractal dimensions (range of fractal dimension), which characterize the properties of black sectors, black and white border and white background.
При апробации предлагаемого способа были проверены все цветовые комбинации в пакете HarFa: BW (серый), B+BW (темно-серый), W+BW (светло-серый), В (черный), W (белый). С целью обнаружения и дальнейшего обоснования наличия фактора воздействия на целостный организм выбрали цветовые комбинации BW, B+BW, W+BW в совокупности. Если в 2-х из 3-х рассматриваемых цветовых комбинаций отмечено изменение фрактальной размерности, это показывает наличие воздействия в целом на организм. Для определения присутствия воздействия различных факторов на клетки крови для анализа выбирали ту цветовую комбинацию, в которой все исследуемые клетки преобразованы программой в черный цвет (BW).When testing the proposed method, all color combinations in the HarFa package were tested: BW (gray), B + BW (dark gray), W + BW (light gray), B (black), W (white). In order to detect and further justify the presence of a factor of influence on the whole organism, we chose color combinations BW, B + BW, W + BW in total. If a change in fractal dimension is noted in 2 of the 3 considered color combinations, this indicates the presence of an effect on the body as a whole. To determine the presence of the influence of various factors on blood cells, the color combination in which all the studied cells were converted to black (BW) by the program was chosen for analysis.
Сопоставление данных анализа лейкограмм с результатами фрактального анализа показывает большую информативность и точность для диагностики заболевания и реакции организма на любой воздействующий фактор. Если по лейкограмме не всегда видна клиническая картина заболевания на ранней стадии развития и не удается определить степень влияния неинвазионного воздействия на организм, то по фрактальной размерности и особенностям фрактального анализа такой вывод можно сделать более точно.Comparison of the data of the analysis of leukograms with the results of fractal analysis shows great information content and accuracy for diagnosing the disease and the reaction of the body to any influencing factor. If the clinical picture of the disease at an early stage of development is not always visible from the leukogram and it is not possible to determine the degree of influence of non-invasive effects on the body, then this conclusion can be made more accurately by fractal dimension and features of fractal analysis.
В процессе обработки фотографий мазков крови определяется коэффициент фрактальной размерности, который служит мерой хаотичности и неопределенности организации системы биологического объекта. Числовое значение данного показателя позволяет сделать вывод о наличии воздействующего фактора на организм как в целом, так и дифференцированно на отдельные клетки. Сравнение полученных результатов изменений клеток крови после физического воздействия (рентген, акустическое, температурное) подтверждает точность, объективность и информативность предлагаемого метода.In the process of processing photographs of blood smears, the coefficient of fractal dimension is determined, which serves as a measure of the randomness and uncertainty of the organization of the biological object system. The numerical value of this indicator allows us to conclude that there is an affecting factor on the body as a whole, and differentially on individual cells. Comparison of the obtained results of changes in blood cells after physical exposure (x-ray, acoustic, temperature) confirms the accuracy, objectivity and information content of the proposed method.
Таким образом, предлагаемый способ, включающий фрактальный анализ фотографий мазков крови, объективно выявляет изменения в клеточной структуре биологических объектов после различных воздействующих факторов, и, следовательно, фрактальный анализ позволяет получить важную и достоверную информацию для диагностики.Thus, the proposed method, including fractal analysis of photographs of blood smears, objectively reveals changes in the cellular structure of biological objects after various influencing factors, and, therefore, fractal analysis allows you to obtain important and reliable information for diagnosis.
Техническим результатом заявленного изобретения является:The technical result of the claimed invention is:
1) определение наличия любого воздействующего фактора на организм как в целом, так и дифференцированно на отдельные клетки;1) determination of the presence of any influencing factor on the body as a whole, and differentially on individual cells;
2) дифференцированная диагностика ответной реакции организма на неинвазивное воздействие, а как следствие, вывод о том, какие клетки и каким образом реагируют на данное воздействие наиболее сильно или слабо;2) differentiated diagnosis of the response of the body to a non-invasive effect, and as a result, the conclusion about which cells and how to react to this effect most strongly or weakly;
3) определение любой стадии изменения клеточной структуры;3) determination of any stage of changes in the cell structure;
4) возможность проведения анализа клеточной структуры в динамике как в покое, так и при наличии воздействующего фактора;4) the ability to analyze the cell structure in dynamics both at rest and in the presence of an acting factor;
5) предлагаемый способ универсален, так как подходит для исследования любого биологического объекта и определения наличия (отсутствия) фактора воздействия любой этиологии;5) the proposed method is universal, as it is suitable for researching any biological object and determining the presence (absence) of an impact factor of any etiology;
6) достаточно быстрое получение результатов обработки данных, не требующих больших затрат на биологический материал (достаточно одной капли крови) и затрат на стоимость обработки.6) sufficiently fast to obtain data processing results that do not require large expenses for biological material (just one drop of blood is enough) and costs for processing costs.
Способ позволяет достаточно быстро и точно получить результаты в процессе обработки фотографии мазка крови методом фрактального анализа; способ не зависит от субъективного фактора визуального анализа мазка крови и не требует больших финансовых затрат. Материалом для дальнейшей интерпретации являются получаемые графики с коэффициентом фрактальной размерности и представление результатов в виде дискретной или непрерывной форме отображения информации.The method allows you to quickly and accurately get results in the processing of photographs of a blood smear by fractal analysis; the method does not depend on the subjective factor of the visual analysis of the blood smear and does not require large financial costs. The material for further interpretation is the obtained graphs with a coefficient of fractal dimension and the presentation of the results in the form of a discrete or continuous form of information display.
Указанный технический результат достигается за счет того, что после физического воздействия на клетки тканей животного проводят последовательно: забор крови, приготовление мазков, их окраску дифференциальными красителями, получение изображений приготовленных препаратов с помощью записывающего устройства, анализ полученных изображений в программе HarFA с построением уравнений регрессии, последующим выбором шага разбиения в диапазоне от 0,1 до 0,001, цветовых комбинаций BW, B+BW, W+BW, анализом вида гистограмм, амплитуды фрактального спектра и фрактальной размерности, при котором изменение ее абсолютного значения при одновременном отсутствии самоподобия гистограмм до и после физического воздействия говорит об изменении состояния биологического объекта.The specified technical result is achieved due to the fact that after physical action on the cells of the animal’s tissues, they conduct sequentially: blood sampling, preparation of smears, their staining with differential dyes, obtaining images of prepared preparations using a recording device, analysis of the images obtained in the HarFA program with the construction of regression equations the subsequent choice of the partition step in the range from 0.1 to 0.001, color combinations BW, B + BW, W + BW, analysis of the type of histograms, amplitude of the fractal spectrum and fr actual dimension, in which a change in its absolute value with a simultaneous absence of self-similarity of histograms before and after physical exposure indicates a change in the state of a biological object.
Экспериментальная работа была выполнена на кафедре Информационных технологий, математики и физики МГАВМиБ. Забор крови у клинически здоровых кошек и лошадей осуществляли в ветеринарной клинике «МедВет». В качестве факторов физического воздействия на кровь животных in vitro были выбраны: рентген, бегущая акустическая (ультразвуковая) волна, высокая и низкая температура и их сочетанное действие. Обработку крови ультразвуком (УЗ) проводили аппаратом УЗТ-3.06 в импульсном режиме 10 мс, время воздействия 30 с, ISATA - интенсивность от 0,05 Вт/см2, частота 2,64 МГц. Делали мазки опыта и контроля и окрашивали по стандартной методике быстрого дифференциального окрашивания биопрепаратов ДИФФ-КВИК. Полученные образцы просматривали под иммерсией в проходящем свете микроскопа «Mikmed-5» (объектив 100x/1,25, окуляр 10x/18) и фотографировали со средним разрешением от 72 до 300 пикселей/дюйм. Для исследования в пакете «HarFA» были отобраны сначала фотографии окрашенных мазков крови здоровой кошки в возрасте 6 лет. Контролем были фотографии окрашенного стекла, интактной крови и фотографии сыворотки крови. В качестве опытных образцов служили мазки, сделанные после УЗ-воздействия на кровь. Фотографии с разрешением 300 пиксель/дюйм чистого стекла (Рис. 2а); стекла с равномерно нанесенной на него краской (Рис. 2б) и стекла с равномерно нанесенной сывороткой крови (Рис. 2в) были проверены в программе «HarFA» (Рис. 3). Толщина нанесения контрольных образцов соответствовала толщине мазка крови. Окраска - Дифф-Квик стандартными красителями. Анализ полученных во всех цветовых комбинациях результатов показал, что программа "HarFA" определяет чистое стекло и стекло с нанесенными сывороткой или красителем в качестве однородных неклеточных структур, для которых гистограммы не могут быть построены. Соответствующие графики уравнений регрессии и значения фрактальной размерности определили выбор цветовой комбинации BW для работы с изображениями мазков крови. На рис. 3 (а, б, в) показан результат обработки фотографий неклеточных структур в программе «HarFA»: а) - чистого стекла; значение фрактальной размерности в цветовых комбинация BW и B+BW отсутствует; в "W+BW"- комбинации равно 2,00. Гисторгаммы в виде прямоугольников. Клеточных структур нет; б) - стекла с равномерно нанесенной на него краской; значение фрактальной размерности в цветовых комбинация BW и B+BW отсутствует; в "W+BW"- комбинации равно 2,00. Гисторгаммы в виде прямоугольников. Клеточных структур нет. в) - стекла с равномерным нанесением на него сыворотки крови. Толщина образца соответствует толщине мазка крови. Окраска Дифф-Квик стандартными красителями. Значение фрактальной размерности в цветовых комбинация BW и W+BW отсутствует; в "B+BW"- комбинации равно 2,00. Программа обнаружила наличие биологической жидкости при автоматической работе в цветовой комбинации B+BW. Гисторгаммы в виде прямоугольников. Клеточных структур нет.The experimental work was carried out at the Department of Information Technology, Mathematics and Physics, Moscow State Aviation and Biomedical Institute. Blood sampling from clinically healthy cats and horses was carried out at the MedVet Veterinary Clinic. The following factors were chosen as factors of the physical effect on the blood of animals in vitro: X-ray, traveling acoustic (ultrasonic) wave, high and low temperature, and their combined effect. Ultrasound (US) treatment of blood was carried out with an UZT-3.06 apparatus in a pulsed mode of 10 ms, exposure time of 30 s, I SATA — intensity from 0.05 W / cm 2 , frequency 2.64 MHz. Smears of experience and control were made and stained according to the standard method of rapid differential staining of biological preparations DIFF-QUIK. The resulting samples were examined under immersion in transmitted light of a Mikmed-5 microscope (100 x / 1.25 objective, 10 x / 18 eyepiece) and photographed with an average resolution of 72 to 300 pixels / inch. For research in the HarFA package, photos of stained blood smears of a healthy cat at the age of 6 were first selected. Control were photographs of stained glass, intact blood and photographs of blood serum. As test samples, smears made after ultrasound exposure to the blood were used. Photos with a resolution of 300 pixels / inch of clean glass (Fig. 2a); glasses with uniformly applied paint on it (Fig. 2b) and glasses with uniformly applied blood serum (Fig. 2c) were tested in the HarFA program (Fig. 3). The thickness of the application of the control samples corresponded to the thickness of the blood smear. Coloring - Diff-Quick standard dyes. An analysis of the results obtained in all color combinations showed that the HarFA program defines pure glass and glass coated with serum or dye as homogeneous non-cellular structures for which histograms cannot be constructed. The corresponding graphs of the regression equations and the values of the fractal dimension determined the choice of the color combination BW for working with images of blood smears. In fig. 3 (a, b, c) shows the result of processing photographs of non-cellular structures in the HarFA program: a) pure glass; the value of the fractal dimension in the color combination of BW and B + BW is absent; in "W + BW" - the combination is 2.00. Histograms in the form of rectangles. There are no cellular structures; b) - glass with paint evenly applied to it; the value of the fractal dimension in the color combination of BW and B + BW is absent; in "W + BW" - the combination is 2.00. Histograms in the form of rectangles. There are no cellular structures. c) - glass with uniform application of blood serum to it. The thickness of the sample corresponds to the thickness of the blood smear. Diff-Quick coloring with standard dyes. The value of the fractal dimension in the color combination of BW and W + BW is absent; in "B + BW" - the combination is 2.00. The program detected the presence of biological fluid during automatic operation in the color combination B + BW. Histograms in the form of rectangles. There are no cellular structures.
Фотографии мазков крови кошки с разрешением 96 пиксель/дюйм для сравнения состояния нейтрофилов до и после влияния УЗ приведены на рисунке 4 (рис. 4А контроль: нормальный лимфоцит и сегментоядерный нейтрофил; рис. 4Б опыт: после УЗ, палочкоядерный нейтрофил: разрушние цитоплазмы и ядра; 4В до УЗ: нормальный и палочкоядерный нейтрофил; рис. 4Г после УЗ: лизис ядер лимфацитов). Результат обработки данных фотографий при цветовой комбинации BW (серый) с шагом фрактальной размерности 0,01 представлен на рисунке 5 (рис. 5А до УЗ, лимфоцит и палочкоядерный нейтрофил; рис. 5Б после УЗ, палочкоядерный нейтрофил; 5В после УЗ, лимфацит; сдвиг гистограммы (нижний ряд) и изменение фрактальной размерности (верхний ряд) графиков. Анализ уравнений регрессии и соответствующих графиков позволяет говорить о фрактальной структуре исследуемых биологических объектов. А сравнив гистограммы и значение фрактальной размерности D - по сдвигу гистограмм и изменению индекса D, - можно сделать вывод об отсутствии самоподобия исследуемых объектов до и после УЗ обработки, и как следствие, говорить об обнаружении наличия воздействия фактора на клетки.Photographs of cat blood smears with a resolution of 96 pixels / inch for comparing the state of neutrophils before and after the influence of ultrasound are shown in Figure 4 (Fig. 4A control: normal lymphocyte and segmented neutrophil; Fig. 4B experiment: after ultrasound, stab neutrophil: destruction of the cytoplasm and nucleus ; 4B before ultrasound: normal and stab neutrophil; Fig. 4D after ultrasound: lysis of lymphocyte nuclei). The result of processing these photographs with a color combination of BW (gray) with a step of a fractal dimension of 0.01 is shown in Figure 5 (Fig. 5A before ultrasound, lymphocyte and stab neutrophil; Fig. 5B after ultrasound, stab neutrophil; 5V after ultrasound, lymphocyte; shift histograms (lower row) and change in fractal dimension (upper row) of the graphs.Analysis of the regression equations and the corresponding graphs allows us to talk about the fractal structure of the biological objects under study, and by comparing the histograms and the value of the fractal dimension D, by the shift Histogram and change of the index D, - it can be concluded the absence of self-similarity of the objects before and after ultrasonic treatment, and as a result, talking about detecting the presence of the factor effect on cells.
Вторая часть исследований намеренно проводилась на крови здоровой взрослой лошади 8 лет (рис. 6. Форменные элементы крови лошади: 1. Контроль; после воздействия температуры нейтрофилы в группах (4, 5); после совместного действия температуры и УЗ: тромбоциты (2) и группа лейкоцитов (3) с дегенеративными изменениями).The second part of the studies was intentionally carried out on the blood of a healthy adult horse of 8 years old (Fig. 6. Formal elements of the horse’s blood: 1. Control; after exposure to temperature, neutrophils in groups (4, 5); after the combined action of temperature and ultrasound: platelets (2) and leukocyte group (3) with degenerative changes).
Ветеринарам хорошо известно, что изменение гематологических и биохимических показателей у этого вида животных происходят крайне медленно, как бы «по инерции», существенно запаздывая во времени после воздействующего агента. Клиницисты говорят, что лошадь может быть клинически больна, а лейкограмма и биохимия остаются еще долгое время в норме. 100 мл крови лошади с введенным антикоагулянтом оставляли на 5 минут при низкой температуре t=-15°С. Визуально никаких изменений не регистрировали. Образцы крови, находящиеся при комнатной температуре t=20°С (контроль), выглядели так же, как и опытные. Затем сразу же делали мазки, окрашивали и фотографировали. Фотографии мазков крови с разрешением 72 пиксель/дюйм представлены на рисунке 7, где оси OY фрактальная размерность, ОХ - Ln (r)- логарифм расстояния между точками фазового пространства. Для объективной оценки наличия (или отсутствия) изменений в клетках крови был использован результат обработки данных фотографий при непрерывном варианте отображения информации в пакете «HarFA» (рис. 7: 1-5). Отчетливо видно, что фрактальный спектр графиков после комбинированного воздействия УЗ и температуры на образцы крови (рис. 7.2 и 7.3) существенно отличается как от контрольных препаратов (рис. 7.1), так и от мазков крови, обработанных каким-либо одним фактором (рис. 7.4; 7.5). Фрактальный спектр ответа биологических объектов на изучаемое воздействие выбранных физических факторов представляет собой спектр коэффициентов корреляции от логарифма расстояния между точками фазового пространства. По степени и характеру изменения амплитуды можно делать вывод о том, как клетки реагируют на данный тип воздействия.Veterinarians are well aware that changes in hematological and biochemical parameters in this animal species occur extremely slowly, as if “by inertia”, significantly delayed in time after the acting agent. Clinicians say that the horse may be clinically ill, and the leukogram and biochemistry remain normal for a long time. 100 ml of horse blood with an anticoagulant administered was left for 5 minutes at a low temperature of t = -15 ° C. Visually, no changes were recorded. Blood samples at room temperature t = 20 ° C (control) looked the same as the experimental ones. Then smears were immediately made, stained and photographed. Photographs of blood smears with a resolution of 72 pixels / inch are shown in Figure 7, where the OY axis is the fractal dimension, and OX - Ln (r) is the logarithm of the distance between the points of the phase space. For an objective assessment of the presence (or absence) of changes in blood cells, the result of processing these photographs was used with a continuous display of information in the HarFA package (Fig. 7: 1-5). It is clearly seen that the fractal spectrum of the graphs after the combined effect of ultrasound and temperature on blood samples (Fig. 7.2 and 7.3) differs significantly both from the control preparations (Fig. 7.1) and from blood smears treated with any one factor (Fig. 7.4; 7.5). The fractal spectrum of the response of biological objects to the studied effect of selected physical factors is a spectrum of correlation coefficients from the logarithm of the distance between the points of the phase space. According to the degree and nature of the amplitude change, we can conclude how cells react to this type of exposure.
Аналогичные представленным выше результаты были получены и для всех других отобранных физических факторов воздействия. Фрактальная размерность интактных клеток, вид гистограмм, фрактальный спектр графиков, их амплитуда резко отличались от соответствующих показателей обработанных образцов. Степень и характер выявляемых изменений напрямую зависели от увеличения дозы воздействия.Similar results presented above were obtained for all other selected physical factors of influence. The fractal dimension of intact cells, the type of histograms, the fractal spectrum of graphs, their amplitude sharply differed from the corresponding indices of the processed samples. The degree and nature of the detected changes directly depended on the increase in the dose of exposure.
ЗаключениеConclusion
В результате проведенной работы была отработана методика анализа фрактальной структуры биологических объектов, степени их реакции на воздействия различных физических факторов. С помощью анализа вида гистограмм, изменения фрактальной размерности и амплитуды фрактального спектра графиков можно судить о состоянии ткани.As a result of the work, a technique was developed to analyze the fractal structure of biological objects, the degree of their reaction to the effects of various physical factors. By analyzing the type of histograms, changing the fractal dimension and amplitude of the fractal spectrum of graphs, one can judge the state of the tissue.
Источники информацииInformation sources
1. Heinz, Otto Peitgen, Hartmut Jurgens, Deitmar Saupe Chaosand. Fractals - Springer Science, 2004. - 866 p.1. Heinz, Otto Peitgen, Hartmut Jurgens, Deitmar Saupe Chaosand. Fractals - Springer Science, 2004 .-- 866 p.
2. Karl Becker, Michael Dofler Dynamical system and fractals - Cambridge. Cambridge university press, 1990. - 399 p.2. Karl Becker, Michael Dofler Dynamical system and fractals - Cambridge. Cambridge University Press, 1990 .-- 399 p.
3. Keneth Falconer Fractal Geometry/ Matematical Foundations and Applications. - Wiley, 2003. - 339 p.3. Keneth Falconer Fractal Geometry / Matematical Foundations and Applications. - Wiley, 2003 .-- 339 p.
4. Yuval Fisher Fractal Image Compression. Theory and Application. Springer - Verlag, 1994. - 433 p.4. Yuval Fisher Fractal Image Compression. Theory and Application. Springer - Verlag, 1994 .-- 433 p.
5. Андреев Ю.В. Хаотические процессоры / Ю.В. Андреев, А.С. Дмитриев, Д.А. Куминов // Успехи современной радиоэлектроники. - 1997. - №10. - С. 50-79.5. Andreev Yu.V. Chaotic processors / Yu.V. Andreev, A.S. Dmitriev, D.A. Kuminov // Successes of modern radio electronics. - 1997. - No. 10. - S. 50-79.
6. Божокин, С.В. Фракталы и мультифракталы / С.В. Божокин, Д.А. Паршин. - Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. - 128 с.6. Bozhokin, S.V. Fractals and multifractals / S.V. Bozhokin, D.A. Parshin. - Izhevsk: Research Center "Regular and chaotic dynamics", 2001. - 128 p.
7. Болтянский, В.Г., Ефремович, В.А. Наглядная топология / В.Г. Болтянский, В.А. Ефремович. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1983. - 60 с.7. Boltyansky, V.G., Efremovich, V.A. Visual topology / V.G. Boltyansky, V.A. Efremovich. - M .: Science. The main edition of the physical and mathematical literature, 1983. - 60 p.
8. Смирнов, Б.М. Физика фрактальных кластеров (Современные проблемы физики) / Б.М. Смирнов. - М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1991. - 136 с.8. Smirnov, B.M. Physics of fractal clusters (Modern problems of physics) / B.M. Smirnov. - M.: Nauka, Main Edition of Physics and Mathematics, 1991. - 136 p.
9. Топорков, А. Озеленение компьютерного мира / А. Топорков // CHIP. 2002. август. С. 108-109.9. Toporkov, A. Greening of the computer world / A. Toporkov // CHIP. 2002. August. S. 108-109.
10. Третьяков, Ю.Д. Дендриты, фракталы и материалы / Ю.Д. Третьяков // Соросовский образовательный журнал. - 1998. - №11. - С. 96-102.10. Tretyakov, Yu.D. Dendrites, fractals and materials / Yu.D. Tretyakov // Soros Educational Journal. - 1998. - No. 11. - S. 96-102.
11. Шишкин, Е.И. Моделирование и анализ пространственных и временных фрактальных объектов / Е.И. Шишкин. - Екатеринбург: Уральский государственный университет, 2004. - 88 с.11. Shishkin, E.I. Modeling and analysis of spatial and temporal fractal objects / E.I. Shishkin. - Yekaterinburg: Ural State University, 2004. - 88 p.
12. Зубарев Д.Н. Неравновесная статистическая термодинамика, М. 1971. 417 с.12. Zubarev D.N. Nonequilibrium statistical thermodynamics, M. 1971. 417 p.
13. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors. Physica D 9. 1983. P. 189-208.13. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors. Physica D 9.1983. P. 189-208.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2015139963A RU2640177C2 (en) | 2015-09-21 | 2015-09-21 | Method for determination of degree of physical factors influence on biological objects |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2015139963A RU2640177C2 (en) | 2015-09-21 | 2015-09-21 | Method for determination of degree of physical factors influence on biological objects |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2015139963A RU2015139963A (en) | 2017-03-24 |
| RU2640177C2 true RU2640177C2 (en) | 2017-12-26 |
Family
ID=58454719
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2015139963A RU2640177C2 (en) | 2015-09-21 | 2015-09-21 | Method for determination of degree of physical factors influence on biological objects |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2640177C2 (en) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| UA48010U (en) * | 2010-01-18 | 2010-02-25 | Ольга Дмитриевна Лебедева | Method for diagnostics of cholestatic disorders |
| RU2501526C1 (en) * | 2012-10-24 | 2013-12-20 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Центральный научно-исследовательский институт травматологии и ортопедии имени Н.Н. Приорова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "ЦИТО им. Н.Н. Приорова" Минздрава России) | Method of predicting course of reparative osteogenesis in surgical treatment of false joints of long tubular bones |
| RU2557983C1 (en) * | 2014-04-03 | 2015-07-27 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт медицины труда" (ФГБНУ "НИИ МТ") | Diagnostic technique for electromagnetic exposure |
-
2015
- 2015-09-21 RU RU2015139963A patent/RU2640177C2/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| UA48010U (en) * | 2010-01-18 | 2010-02-25 | Ольга Дмитриевна Лебедева | Method for diagnostics of cholestatic disorders |
| RU2501526C1 (en) * | 2012-10-24 | 2013-12-20 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Центральный научно-исследовательский институт травматологии и ортопедии имени Н.Н. Приорова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "ЦИТО им. Н.Н. Приорова" Минздрава России) | Method of predicting course of reparative osteogenesis in surgical treatment of false joints of long tubular bones |
| RU2557983C1 (en) * | 2014-04-03 | 2015-07-27 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт медицины труда" (ФГБНУ "НИИ МТ") | Diagnostic technique for electromagnetic exposure |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| TEJERA Е.et al. Fractal Analysis in epigenetic differentiation of leukemic cells, HarFA - Harmonic and Fractal Image Analysis, 2004, p. 74-75; Найдено из Интернета 16.08.2016 на сайте http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.121.7738. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2015139963A (en) | 2017-03-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Correa et al. | Geometric diagnosis of erythrocyte morphophysiology | |
| Zhang et al. | Automated assessment of hematoma volume of rodents subjected to experimental intracerebral hemorrhagic stroke by bayes segmentation approach | |
| Brown et al. | Stereology of the peripheral nervous system | |
| Studier-Fischer et al. | Spectral organ fingerprints for intraoperative tissue classification with hyperspectral imaging | |
| Song et al. | Non-invasive quantitative diagnosis of liver fibrosis with an artificial neural network | |
| Scudamore | Practical approaches to reviewing and recording pathology data | |
| WO2022015728A1 (en) | Cellular diagnostic and analysis methods | |
| CN110403611A (en) | Blood constituent value prediction technique, device, computer equipment and storage medium | |
| RU2640177C2 (en) | Method for determination of degree of physical factors influence on biological objects | |
| Lebedev-Stepanov et al. | Morphological analysis of images of dried droplets of saliva for determination the degree of endogenous intoxication | |
| CN107280644A (en) | A kind of knee osteoarthritis course of disease detection method based near infrared light | |
| CN111528918A (en) | Tumor volume change trend graph generation device after ablation, equipment and storage medium | |
| WO2022190891A1 (en) | Information processing system and information processing method | |
| Sokol et al. | Comparison of two methods for the measurement of sperm concentration | |
| RU2293524C2 (en) | Method for differential diagnostics of follicular adenoma and follicular thyroid cancer | |
| RU2450790C2 (en) | Examination technique for diagnosis of malignant growth | |
| RU2785853C1 (en) | Method for differential diagnostics of a malignant tumour and a benign process of bone tissue based on scanned images of a histological glass | |
| Materka et al. | Toward automatic feature selection of texture test objects for magnetic resonance imaging | |
| Bardhan et al. | Classification of IR image based inflammatory pain diseases using statistical pattern analysis approach | |
| Yadav | Reference interval for clinical laboratory test parameters | |
| Blokh et al. | Comparative analysis of cell parameter groups for breast cancer detection | |
| RU2716512C1 (en) | Method for determining age-related human being during forensic medical examination | |
| RU2195017C1 (en) | Method for visual display and dynamic control of clinical data | |
| Moshina et al. | Mammographic breast density over time among women who have participated in BreastScreen Norway | |
| Uyar et al. | A novel histological dataset and machine learning applications |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20180204 |