Разработка метода автоматической классификации клеток

Abstract

Статья посвящена решению одной из главных проблем диагностики и классификации (распределения) здоровых и раковых клеток. Материалом исследования выступили 1346 изображений клеток молочной железы без выраженных патологических изменений (данные 12 обследуемых), а также 1944 раковых клеток (данные 20 обследуемых). На основании проведенных исследований представлены результаты работы над методом автоматической классификации раковых клеток с помощью классификационной модели. Проведен анализ различий в изображениях, полученных в результате выделения ядра у больных и здор овых клеток. На основании простых статистических параметров произведен расчет классификационных моделей и оценена их эффективность. Доказано, что данная модель с точностью 76,1 % разделяет все изображения клеток на больные и здоровые, а поэтому с успехом может быть использована в качестве метода автоматической класс ификации изображений клеток больных и здоровых обследуемых. ; The article is devoted to one of the main problems of diagnostics of cancer diseases – the search of simple, but at the same time high-accuracy, automated way of classification and distribution of cells on the healthy and ill ones. Research material were 1346 images mammary cells without marked pathological changes (data from 12 subjects) an d 1944 cancer cells (data of 20 subjects). The results of work over the method of automated classification of cancer cells with the help of classification model are represented. The analysis of the differences in images, received as a result of extraction of the nucleus at the healthy and ill cells, was conducted. Based upon the simple statistical parameters, calculation of classification models was executed and their effectiveness was evaluated. This model with accuracy 76,1 % divides all images and can be used as a method of automated image classification of cells of sick and healthy examined subjects.