Estimation of the current of sharp purulent inflammatory processes by means of algorithms of the computer analysis of images
Abstract
The study describes the automatic algorithm for image analysis based on software Cellprofiler. For the main example of the principal implementation of the analysis process agar culture swabs of Staphylococcus aureus were taken. The proposed algorithms of recognition of microbial elements were verified and showed a significantly higher efficiency compared to the visual method of counting by the laboratory specialist.
About the Authors
I. S. Gumenyuk
Kuban state medical university of the Ministry of health care of Russia
Russian Federation
Russian Federation
T. V. Gaivoronskaya
Kuban state medical university of the Ministry of health care of Russia
Russian Federation
Russian Federation
S. E. Gumenyuk
Kuban state medical university of the Ministry of health care of Russia
Russian Federation
Russian Federation
O. A. Kachanova
Kuban state medical university of the Ministry of health care of Russia
Russian Federation
Russian Federation
S. K. Shafranova
Kuban state medical university of the Ministry of health care of Russia
Russian Federation
Russian Federation
E. A. Gubareva
Kuban state medical university of the Ministry of health care of Russia
Russian Federation
Russian Federation
A. S. Sotnichenko
Kuban state medical university of the Ministry of health care of Russia
Russian Federation
Russian Federation
E. V. Kuevda
Kuban state medical university of the Ministry of health care of Russia
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Бачманов А.Е. Цитологическое исследование ран у больных гнойно-воспалительными заболеваниями мягких тканей / А.Е. Бачманов, К.В. Клейн // Прикладные информационные аспекты медицины. - 2009. - № 11. - С. 118-120.
2. Гарайшин Р.М. Микробиологическая характеристика одонтогенных флегмон челюстно-лицевой области // Медицинский вестник Башкортостана. - 2009. - Т. 4. № 2. - C. 46-48.
3. Гуменюк С.Е., Бабичев С.А., Евглевский А.А., Бондаренко С.И., Гуменюк С.И. Компьютерный анализ изображения в клинической медицине // Кубанский научный медицинский вестник. - 1999. - № 4-5. - С. 27-28.
4. Саблина А.А. Стрессовые гранулы в клетках с ин-тактными или разрушенными микротрубочками: анализ с помощью нового алгоритма обработки видеоизображений / А.А. Саблина, Е.М. Чудинова, Е.С. Надеждина, П.А. Иванов // Цитология. - 2012. - Т. 54. № 7. - С. 5.
5. Черченко Н.Н. Одонтогенные остеофлегмоны дна полости рта и топографо-анатомические векторы их распространения / Н.Н. Черченко, Л.И. Тесевич // Международные обзоры: клиническая практика и здоровье. - 2015. - № 2 (14).
6. Hyun B.H. Differential leukocyte count: manual or automated, what should it be? / B.H. Hyun, G.L. Gulati, J.K. Ashton // Yonsei med. j. - 1991. - V. 32. № 4. - P. 283.
7. Lamprecht M.R. CellProfiler: free, versatile software for automated biological image analysis / M.R. Lamprecht, D.M. Sabatini, A.E. Carpenter // Biotechniques. - 2007. - V. 42. № 1. - P. 71-75.
8. Vakil N. A prospective, controlled trial of eight-bit, 16-bit, and 24-bit digital color images in electronic endoscopy / N. Vakil, K. Bourgeois // Endoscopy. - 1995. - V. 27. № 8. - P. 589-592.
9. Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms // Automatica. - 1975. - Т. 11. № 285-296. -P. 23-27.
10. Pierre R.V. Peripheral blood film review: the demise of the eyecount leukocyte differential // Clin. lab. med. - 2002. - Т. 22. № 1. - P. 279-297.
Review
For citations:
Gumenyuk I.S., Gaivoronskaya T.V., Gumenyuk S.E., Kachanova O.A., Shafranova S.K., Gubareva E.A., Sotnichenko A.S., Kuevda E.V. Estimation of the current of sharp purulent inflammatory processes by means of algorithms of the computer analysis of images. Kuban Scientific Medical Bulletin. 2015;(6):31-34. (In Russ.)
Views:
273
Email this article 