Способ маркировки клеток костного мозга и система для его осуществления

Изобретение относится к области информационных технологий, а именно к биомедицинским инженерным технологиям, в частности к способу и системе для маркировки клеток костного мозга. Технический результат заключается в повышении точности классификации и маркировки клеток костного мозга. Способ маркировки клеток костного мозга, включающий этапы: получения изображения образца, выделение контура клетки из изображения образца с использованием алгоритма обработки изображения и маркировка выделенного контура клетки с помощью маркирующей рамки для получения изображения выделенного контура клетки, введение изображения контура клетки в модель классификации для получения изображения классифицируемой клетки и соответствующей информации о классифицируемой клетке, получение информации об определенном цвете и информации об определенном наименовании для заранее заданных категорий клеток и классифицирование определенной информации о цвете, извлечение информации по наименованию и информации по классифицированному цвету в соответствии с изображением классифицируемой клетки и осуществление одновременной маркировки изображения классифицируемой клетки. 2 н. и 8 з.п. ф-лы, 7 ил.

 

Перекрестная ссылка на родственные заявки

[0001] Настоящая заявка основана на приоритетной заявки на изобретение КНР №201710935207.01 с приоритетом от 10 октября 2017, которая содержит сведения о технических решениях, раскрытых в настоящей заявке.

Область техники

[0002] Изобретение относится к области биомедицинских инженерных технологий, в частности к способу и системе для маркировки клеток костного мозга. Уровень техники

[0003] Мечение клеток относится к маркировке клеток как объекту в многоклеточной системе для отслеживания перемещения и поведения конкретной клетки. Клетки костного мозга человека являются источником всех эритроцитов и иммунноцитов. Различные заболевания могут быть причиной морфологических изменений в клетках костного мозга. Обычно медицинским экспертам приходится подсчитывать число клеток костного мозга и классифицировать их с помощью микроскопа. Такие методы требуют много времени и профессиональных медицинских знаний. Поскольку изображения клеток получают непосредственно 2D или 3D микроскопом, отдельные изображения отделяются от фенотипа, а затем анализируются.

[0004] В настоящее время контуры клеток обычно используются для маркировки клеток, и каждая отдельная клетка отображается в соответствии с типом клеток, а каждый тип клеток отображается только с помощью наименования клетки. Основным недостатком является то, что обычные клетки костного мозга трансформируются в атипичные клетки костного мозга. Они имеют специальные наименования с медицинской и клинической точки зрения, а наименования клеток в одной значительной категории могут частично дублироваться. Маркировка клеток с использованием только наименований клеток не является простой при изучении. Кроме того, разные эксперты, больницы, регионы и страны определяют разные наименования для отдельных клеток одних и тех же категорий. Использование только наименования для обозначения маркированных клеток легко приводит к путанице.

Раскрытие изобретения

[0005] Задачей настоящего изобретения является создание способа и системы маркировки клеток костного мозга. Классифицированные изображения клеток, полученные способом, в совокупности маркируются согласно с соответствующей информацией о названии и информацией о классификации по цвету. При этом клетки маркируют с информацией о их соответствующем наименовании и классифицированной информации по цвету. Таким образом, каждый тип клеток имеет специфическую и неповторяющуюся цветовую маркировку, которая не только проста для чтения, но также не допускает путаницы в наименованиях и удобна для осуществления контроля.

[0006] Изобретение обеспечивает способ маркировки клеток костного мозга, включающий стадии:

получение изображения образца, выделение контура клетки из изображения образца с использованием алгоритма обработки изображения и маркировка выделенного контура клетки с помощью маркирующей рамки для получения изображения выделенного контура клетки;

введение изображения контура клетки в модель классификации для получения изображения классифицируемой клетки и соответствующей информации о классифицируемой клетке;

получение информации об определенном цвете и информации об определенном наименовании для заранее заданных категорий клеток и классифицирование определенной информации о цвете в соответствии с заранее заданными категориями клеток для получения классификационной информации по цвету;

извлечение информации по наименованию и информации по классифицированному цвету в соответствии с изображением классифицируемой клетки согласно информации по классифицируемой клетке и классификационной информации по цвету, осуществление одновременной маркировки изображения классифицируемой клетки согласно полученной информации по наименованию и информации по классифицированному цвету, а также отображение изображения одновременно маркированной классифицированной клетки.

[0007] В соответствии с частными случаями осуществления способ маркировки клеток костного мозга, являющийся настоящим изобретением, дополнительно содержит этапы: создание модели классификации посредством процесса классификации или классификатору перед вводом изображения контура клетки в предварительно созданную модель классификации.

[0008] Способ, в котором дополнительно изображение контура клетки вводят в предварительно созданную модель классификации для получения изображения классифицированной клетки и соответствующей информации о классифицированной клетке, он включает следующие этапы:

введение изображения контура клетки в предварительно созданную модель классификации, установление принадлежности изображения контура клетки к предварительно заданной категории клетки;

классифицирование изображения контура клетки на основе соответствующей принадлежности и предварительно установленного порогового значения для получения изображения классифицированной клетки; и

анализ изображения классифицированной клетки для получения соответствующей информации о классифицированной клетке.

[0009] Извлечение контура клеток из изображения образца с использованием алгоритма обработки изображения включает в себя следующие этапы:

выполнение обработки оттенков серого и удаление шумов с изображения образца для получения изображения в серых тонах и с удаленными шумами; и

расчет оптимального порогового значения для изображения в серых тонах и с удаленными шумами с использованием метода максимальной дисперсии, разделение изображения в серых тонах и с удаленными шумами в соответствии с оптимальным пороговым значением для получение отделенного изображения, конвертирование отделенного изображения в бинаризованное изображение.

[0010] После получения информации о классификации по цвету осуществляют сохранение заданной информации о наименовании и информации о классификации по цвету для формирования базы данных маркировки.

[0011] Настоящее изобретение также включает систему маркировки клеток костного мозга, содержащую модуль извлечения контура, модуль обработки классификации, модуль предварительной обработки цвета и модуль обработки маркировки;

модуль извлечения контура для получения изображения образца для извлечения контура клетки с использованием алгоритма обработки изображения и маркировка выделенного контура клетки с помощью маркирующей рамки для получения изображения выделенного контура клетки;

модуль обработки классификации выполнен с возможностью введение изображения контура клетки в модель классификации для получения изображения классифицируемой клетки и соответствующей информации о классифицируемой клетке;

модуль предварительной обработки цвета выполнен с возможностью получения информации об определенном цвете и информации об определенном наименовании для заранее заданных категорий клеток и классифицирования определенной информации о цвете в соответствии с заранее заданными категориями клеток для получения классификационной информации по цвету;

модуль обработки маркировки выполнен с возможностью объединять изображения классифицированных клеток на основе информации о наименованиях и информации о классификации по цвету для извлечения соответствующей информации о наименованиях и информации о классификации по цвету и отображения изображения после комбинированной маркировки.

[0012] В соответствии с частным случаем выполнения система маркировки клеток костного мозга, предоставленная настоящим изобретением, дополнительно содержит модуль создания модели классификации; модуль создания модели выполнен с возможностью установки модели классификации с помощью процесса классификации или классификатора до ввода изображения контура клетки в предварительно установленную модель классификации.

[0013] Модуль обработки классификации включает в себя блок выделения, блок определения места маркировки и блок определения идентификации; блок выделения обеспечивает возможность ввода изображения контура клетки в предварительно установленную модель классификации и определения принадлежности изображения контура клетки к предварительно заданной категории; блок определения места маркировки выполнен с возможностью классификации изображения контура клетки на основе соответствующей принадлежности изображения контура клетки и предварительно определенного порогового значения для получения изображения классифицируемой клетки; блок определения идентификации выполнен с возможностью определения распознавания изображения классифицируемой клетки для получения соответствующей информации о классифицируемой клетке.

[0014] Модуль извлечения контура включает в себя блок обработки и блок вычисления и преобразования; блок обработки выполнен с возможностью обработки оттенков серого и удаления с образца изображения шумов; блок вычисления и преобразования обеспечивает возможность расчета оптимального порогового значения для изображения в серых тонах и с удаленными шумами с использованием метода максимальной дисперсии, разделение изображения в серых тонах и с удаленными шумами в соответствии с оптимальным пороговым значением для получение отделенного изображения, конвертирование отделенного изображения в бинаризованное изображение.

[0015] В качестве альтернативного варианта осуществления система маркировки клеток костного мозга, предусмотренная настоящим изобретением, дополнительно содержит модуль хранения; модуль хранения выполнен с возможностью хранения информации о наименовании и информации классификации по цвету после получения информации о классификации по цвету и формирования базы данных маркировки. Сущность настоящей группы изобретений поясняется следующими иллюстрациями:

[0016] Фиг. 1 представляет собой блок - схему, характеризующую способ маркировки клеток костного мозга в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;

Фиг. 2 представляет собой схематический структурный вид системы маркировки клеток костного мозга, предоставленной в соответствии с изобретением;

Фиг. 3 - схематический вид, отображающий структуру модуля обработки классификации по фиг. 2;

Фиг. 4 - структурная блок - схема для маркировки клеток 600 костного мозга в варианте осуществления;

Фиг. 5 - извлеченное из изображение образца, полученного вариантом осуществления способа;

Фиг. 6 - изображение, показывающее изображение классифицируемой маркированной клеток клетки костного мозга, полученных в примерах;

Фиг. 7 - схематическая иллюстрация изображения маркированного образца, полученного при осуществлении способа.

[0017] Вышеуказанные и другие технические признаки и преимущества настоящего изобретения будут очевидны из описания прилагаемой формулы изобретения.

[0018] На фиг. 1 обозначены следующие этапы:

S100: Получение изображения образца; выделение контура клетки из изображения образца с использованием алгоритма обработки изображения; получения контура и маркировка посредством маркирующей рамки; получение изображения;

S200: Введение изображения контура клетки в модель классификации для получения изображения классифицируемой клетки и соответствующей информации о классифицируемой клетке;

S300: Получение информации об определенном цвете и информации об определенном наименовании для заранее заданных категорий клеток; классифицирование определенной информации о цвете для получения классификационной информации по цвету;

S400: Извлечение соответствующей информации о наименовании и цвете на основе информации о классифицируемой клетке; изображения классифицируемых клеток для одновременной маркировки и отображение изображения одновременно маркированной классифицированной клетки.

[0019] Следует отметить, что форма маркирующей рамки может соответствовать форме извлеченного контура клетки или может быть другой формы, такой как прямоугольник, круг, треугольник и др., а также неправильной формы. В настоящем варианте осуществления предпочтительна маркирующая рамка прямоугольной формы. Прямоугольная форма наиболее близка к общему контуру клетки и снижает нагрузку при обработке.

[0020] Модель классификации создается заранее перед вводом изображения контура клетки в предварительно созданную модель классификации. Модель классификации можно создать посредством процесса классификации или классификатора. При этом модель классификации, созданная с помощью классификатора, может быть установлена посредством одного или нескольких из следующих: нейронной сетью, базой опорных векторов, сетью Байеса и разрешающего дерева. Перечень не является ограниченным по типу сети.

[0021] Заранее заданная категория - это категория клеток костного мозга, включающая главные категории, подкатегории в главных категориях, другие категории в подкатегориях и т.п. Предварительно заданная информация о классификации по цвету соответствует заданному цвету, используемому для идентификации существующей категории клеток. Информация о классификации по цвету включает соответствующую взаимосвязь между заданной категорией и заданным цветом. Главная категория, подкатегории и другие категории в подкатегориях все отличаются друг от друга различными цветами. При различных осуществлениях изобретения могут использоваться различные системы цвета для обозначения различных категорий, к которым относятся клетки. В качестве примера система красного цвета используется для обозначения главной категории, голубая система цвета - подкатегории главной категории. Это облегчает распознавание между категориями. В других вариантах осуществления изобретения используемые системы цветов не ограничиваются. Например, гранулоцитарная система, которая является главной категорией, может иметь соответствующую информацию по цвету, определяемую с помощью КЗС (аддитивной цветомодели) с номером 159845. Эритроцитарная система, которая также является главной категорией, также может иметь соответствующую информацию по цвету, определяемому посредством КЗС с номером e30b20. Агранулоцит, который относится к подкатегории главной категории гранулоцитарной системы, может иметь соответствующую информацию по цвету, определяемому посредством КЗС с номерами 159845 и 07f363. Эритроциты являются, которые находятся в подкатегории эритроцитарной системы, могут иметь соответствующую информацию по цвету, определяемому посредством КЗС с номерами e30b20 и 159848.

Изображения классифицируемой клетки может быть маркировано цветными блоками, представляющими информацию о их классифицируемом цвете. В качестве примера изображение классифицируемой клетки в главной категории может быть маркировано одним цветовым блоком, а изображение классифицируемой клетки в подкатегории, входящей в главную категорию, может маркировано двумя цветовыми блоками.

Изображение классифицируемой клетки в категории подкатегории главной категории может маркироваться тремя цветными блоками. Маркировка цветными блоками может быть отображена в порядке слева направо, начиная от цветного блока главной категории и заканчивая цветным блоком категории подкатегории.

[0022] Заданная информация о наименовании - это соответствующая информация о наименовании для каждой категории. Каждая категория клеток костного мозга имеет свою уникальную информацию по наименованию.

Информация о классифицируемой клетке отображает классификационную принадлежность клетки, в частности информацию о принадлежности клетки к категории.

Категория, к которой принадлежит клетка, может быть определена путем оценки клетки, начиная от главной категории к категории подкатегории. Например, для клетки сначала определяется главная категория, затем - подкатегория, а затем - подкатегория категории. По итогам классифицирования клетка может относится к подкатегории главной категории или может относится к категории подкатегории главной категории. В итоге информация о наименовании, соответствующая клетке, может быть определена согласно информации о классифицируемой клетки, а информация о классифицируемом цвете клетки может быть определена согласно информации о классифицируемой клетки и информации о классификации по цвету для осуществления маркировки.

[0023] Способ маркировки клеток костного мозга, предусмотренный настоящим изобретением, обрабатывает изображение образца алгоритмом обработки изображений для получения изображения контура клетки. Затем осуществляют ввод изображения контура клетки в предварительно установленную модель классификации для получения изображения классифицируемой клетки и соответствующей информации о клетке. Информация о классификации по цвету получается путем классификации полученной информации о цвете в соответствии с предварительно установленной категорией. Изображения классифицированных клеток объединяются и отображаются на основе информации о наименованиях и информации о классификации по цвету, выделенной на основе информации о классифицируемых клетках. Настоящее изобретение объединяет полученные изображения классифицируемых клеток с соответствующей информацией о наименовании и информацией о классификации по цвету. Обеспечивается то, что каждый тип клеток имеет специфическую и неповторяющуюся цветовую маркировку, которая не только проста для чтения, но также избегает путаницы и удобна для исследований.

[0024] Кроме того, выполнение извлечения изображения контура клетки образца с использованием алгоритма обработки изображения включает в себя следующие этапы:

S110: выполнение обработки оттенков серого и удаление шумов с изображения образца;

S120: расчет оптимального порогового значения для изображения в серых тонах и с удаленными шумами с использованием метода максимальной дисперсии, разделение изображения в серых тонах и с удаленными шумами в соответствии с оптимальным пороговым значением для получение отделенного изображения, конвертирование отделенного изображения в бинаризованное изображение.

[0025] Сначала преобразуется полученное изображение образца в изображение в серых тонах, а затем выполняется удаление шума с изображения посредством медианной фильтрации 3*3. После чего вычисляется оптимальное пороговое значение с использованием метода максимальной дисперсии внутри классов (Оцу). Изображение в серых тонах разделяют и преобразуют в бинаризованное изображение. Результат преобразования также может быть оценен по полноте. Если извлечение контура клетки не завершено, вышеупомянутые шаги повторяются до тех пор, пока все выделения контура клетки не будут завершены. Необходимо удостовериться, что точность извлечение контура клетки является высоким и обеспечивается точность конечной совместной маркировки.

[0026] Кроме того, этап S200 конкретно включает в себя следующие этапы:

S210 введение изображения контура клетки в предварительно созданную модель классификации, установление принадлежности изображения контура клетки к предварительно заданной категории клетки;

S220 классифицирование изображения контура клетки на основе соответствующей принадлежности и предварительно установленного порогового значения для получения изображения классифицированной клетки; и;

S230 анализ изображения классифицированной клетки для получения соответствующей информации о классифицированной клетке.

[0027] Предварительно заданная категория - это категория клеток костного мозга, включающая различные категории и подкатегории и т.п. Для изображения контура может быть определена принадлежность при его сравнении со стандартным контуром клетки каждого заданной категории, произведен расчет вероятности соответствия для каждой категории и присвоен рассчитанный максимум соответствия по изображению контура клетки.

Принадлежность контура может сравниваться с заданной пороговой величиной для обнаружения ближайшей категории с получением изображения классифицируемой клетки. В итоге изображение классифицируемой клетки может анализироваться для получения соответствующей информации по классифицируемой клетке. Анализ может осуществляется с помощью алгоритма компьютерного распознавания изображений.

При расчете принадлежности обеспечивается быстродействие и точность распознавания для каждого контура образца изображения.

[0028] Кроме того, способ маркировки клеток костного мозга, дополнительно включает следующие этапы: после получения информации о классификации по цвету и информации по наименованию информация по классификации по цвету сохраняют и формируют базу данных маркировки.

[0029] После того, как база данных маркировки сформирована, информация о наименованиях и информация о классификации по цвету может быть извлечена из базы данных маркировки для последующего использования, БД автоматически генерирует информацию об ее использовании. Информация об использовании включает в себя параметры времени, количество использований, информацию о местоположении и тому подобное. Например, информация о наименовании и информация по классифицируемому цвету, соответствующая изображению классифицируемой клетки, может быть извлечена из базы данных в соответствии с информацией о классифицируемой клетке, изображение классифицируемой клетки может совместно маркироваться с помощью информации о наименовании и информации о классифицированном цвете, а изображение одновременно маркированной классифицируемой клетки может отображаться. Когда совместная маркировка окончательно завершена, автоматически генерируется текстовый документ, соответствующий изображению образца. В документе сохраняется вышеуказанная информация об использовании. При анализе данных заданная информация, относящаяся к каждой категории с изображением образца, может быть получена. Данные отслеживания могут быть получены для обеспечения научных исследований.

[0030] Настоящее изобретение также обеспечивают систему маркировки клеток костного мозга, которая может быть реализована со ссылкой на способ.

[0031] Фиг. 2 представляет собой схематический структурный вид системы маркировки клеток костного мозга, которая содержит модуль 100 извлечения контура, модуль 200 обработки классификации, модуль 300 предварительной обработки цвета и модуль 400 обработки маркировки;

модуль 100 извлечения контура выполнен с возможностью получения изображения образца с извлечением контура клетки посредством использования алгоритма обработки изображения и с маркировкой выделенного контура клетки с помощью маркирующей рамки для получения изображения выделенного контура клетки;

модуль 200 обработки классификации выполнен с возможностью введение изображения контура клетки в модель классификации для получения изображения классифицируемой клетки и соответствующей информации о классифицируемой клетке;

модуль 300 предварительной обработки цвета выполнен с возможностью получения информации об определенном цвете и информации об определенном наименовании для заранее заданных категорий клеток и классифицирования определенной информации о цвете в соответствии с заранее заданными категориями клеток для получения классификационной информации по цвету;

модуль 400 обработки маркировки выполнен с возможностью объединять изображения классифицированных клеток на основе информации о наименованиях и информации о классификации по цвету для извлечения соответствующей информации о наименованиях и информации о классификации по цвету и отображения изображения после комбинированной маркировки.

[0032] Настоящее изобретение объединяет полученные изображения классифицированных клеток с соответствующей информацией о наименовании и информацией классификации по цвету. Группа изобретений обеспечивает то, что каждый тип клеток имеет специфическую и неповторяющуюся цветовую маркировку, которая не только проста для чтения, но также исключает путаницы и удобна для проведения исследований.

[0033] Кроме того, система маркировки клеток костного мозга дополнительно включает в себя модуль 500 создания модели классификации. Модуль 500 создания модели выполнен с возможностью установки модели классификации с помощью процесса классификации или классификатора до ввода изображения контура клетки в предварительно установленную модель классификации.

[0034] Кроме того, модуль 100 извлечения контура включает в себя блок 110 обработки и блок 120 вычисления и преобразования; блок обработки 110 выполнен с возможностью обработки оттенков серого и удаления с образца изображения шумов; блок 120 вычисления и преобразования обеспечивает возможность расчета оптимального порогового значения для изображения в серых тонах и с удаленными шумами с использованием метода максимальной дисперсии, разделение изображения в серых тонах и с удаленными шумами в соответствии с оптимальным пороговым значением для получение отделенного изображения, конвертирование отделенного изображения в бинаризованное изображение.

[0035] Кроме того, система маркировки клеток костного мозга дополнительно включает в себя модуль 600 хранения, который выполнен с возможностью хранения информации о наименовании и информации классификации по цвету после получения информации о классификации по цвету и формирования базы данных маркировки.

[0036] На фиг. 3 показана схема, представляющая структуру модуля 200 обработки классификации. Модуль 200 обработки классификации включает в себя блок 210 выделения, блок 220 определения места маркировки и блок 230 определения идентификации, при этом блок 210 выделения обеспечивает возможность ввода изображения контура клетки в предварительно установленную модель классификации и определения принадлежности изображения контура клетки к предварительно заданной категории; блок 220 определения места маркировки выполнен с возможностью классификации изображения контура клетки на основе соответствующей принадлежности изображения контура клетки и предварительно определенного порогового значения для получения изображения классифицируемой клетки; блок 230 определения идентификации выполнен с возможностью определения распознавания изображения классифицируемой клетки для получения соответствующей информации о классифицируемой клетке.

[0037] Как показано на фиг. 4, устройство 600 включает один или несколько компонентов из следующих: процессор 602, память 604, элемент питания 606, компонент аудиовизуального воспроизведения 608, интерфейс ввода и вывода 610. Процессор 602 обеспечивает контроль в целом операций устройства 600, в частности объединения с маркировкой клеток костного мозга и отображением этой маркировки. В настоящем варианте осуществления процессор 602 включает в себя мультимедийный модуль для осуществления взаимодействия между компонентом аудиовизуального воспроизведения 608 и процессором 602.

[0038] Память 604 хранит различные типы данных для поддержки операций устройства 600. В качестве примера в памяти имеется информация, включающая программы для осуществления заявок или инструкции по способам использования устройства 600, а также изображения клеток, база данных маркировок и т.д. Память 604 может быть реализована с использованием любого типа энергозависимого или энергонезависимого запоминающего устройства или их комбинации, такой как статическая оперативная память (SRAM), электрически стираемая программируемая постоянная память (EEPROM), стираемая программируемая постоянная память (EPROM), программируемая постоянная память (PROM), память только для чтения (ROM), магнитное запоминающее устройство, флэш-память или магнитный диск или оптический диск.

[0039] Элемент питания 606 подает питание на различные компоненты устройства 600. Элемент питания 606 питания включает в себя систему распределения нагрузки, один или несколько источников питания и любые другие компоненты, связанные с генерацией, управлением и распределением энергии в устройстве 600.

[0040] Компонент аудиовизуального воспроизведения 608 включает в себя экран, который обеспечивает выходной интерфейс между устройством 600 и пользователем устройства 600. Экран может включать жидкокристаллический дисплей и нажимную панель. Интерфейс 610 ввода/вывода (I/O) обеспечивает интерфейс для процессора 602 и модуля периферийного интерфейса, такого как клавиатура, кнопки мыши, кнопки и тому подобное.

[0041] В варианте осуществления устройство 600 может использовать одну или несколько специализированных интегральных схем (ASCs), процессоров цифровых сигналов (DSDSP), устройств цифровой обработки сигналов (DSDs), программируемых логических устройств (PLDs), программируемых пользователем матриц логических элементов (FPLGAs), контроллеры, микроконтроллеры или другие электронные компоненты для осуществления заявленного способа. Изобретение также обеспечивает постоянный машиночитаемый носитель данных, содержащий программы, такие как программы, записанные в памяти 604. Эти программы могут быть выполнены процессором 602 устройства 600 для осуществления способа маркировки клеток костного мозга. Например, постоянный машиночитаемый носитель данных может быть ПЗУ, ОЗУ, CD-ROM, магнитной лентой, дискета, оптический информационный носитель и т.п..

[0042] Как показано на фиг. 6, изображения классифицируемых клеток совместно маркируют соответствующей информацией о классификации по цвету и информацией о наименовании. Информация о классификации по цвету отображается в виде двух цветовых блоков, соответственно представляющих основные категории и подкатегории на изображении классифицируемой клетки.

[0043] Как показано на фиг. 7, контур клетки, извлеченный на изображении образца, совместно помечается маркирующей рамкой, информацией о классификации по цвету и информацией о ее наименовании.

[0044] В описании были раскрыты предпочтительные варианты осуществления изобретения, которые не предназначены для ограничения объема прав. Техническое решение может быть изменено и модифицировано таким образом, чтобы не отступать от сущности технического решения и объема испрашиваемой правовой охраны. Техническое решение допускает возможные изменения и модификации в соответствии с его технической сущностью. При этом любые простые модификации и эквивалентные изменения, произведенные в вышеупомянутых вариантах осуществления, возможны в соответствии с технической сущностью и объемом испрашиваемых прав.

1. Способ маркировки клеток костного мозга, включающий стадии:

получение изображения образца, выделение контура клетки из изображения образца с использованием алгоритма обработки изображения и маркировка выделенного контура клетки с помощью маркирующей рамки для получения изображения выделенного контура клетки;

введение изображения контура клетки в модель классификации для получения изображения классифицируемой клетки и соответствующей информации о классифицируемой клетке;

получение информации об определенном цвете и информации об определенном наименовании для заранее заданных категорий клеток и классифицирование определенной информации о цвете в соответствии с заранее заданными категориями клеток для получения классификационной информации по цвету;

извлечение информации по наименованию и информации по классифицированному цвету в соответствии с изображением классифицируемой клетки согласно информации по классифицируемой клетке и классификационной информации по цвету, осуществление одновременной маркировки изображения классифицируемой клетки согласно полученной информации по наименованию и информации по классифицированному цвету, а также отображение изображения одновременно маркированной классифицированной клетки.

2. Способ маркировки клеток костного мозга по п. 1, характеризующийся тем, что дополнительно включает стадии: создание модели классификации посредством процесса классификации или классификатора перед вводом изображения контура клетки в предварительно созданную модель классификации.

3. Способ маркировки клеток костного мозга по п. 1, характеризующийся тем, что дополнительно изображение контура клетки вводят в предварительно созданную модель классификации для получения изображения классифицированной клетки и соответствующей информации о классифицированной клетке, включает следующие этапы:

введение изображения контура клетки в предварительно созданную модель классификации, установление принадлежности изображения контура клетки к предварительно заданной категории клетки;

классифицирование изображения контура клетки на основе соответствующей принадлежности и предварительно установленного порогового значения для получения изображения классифицированной клетки; и

анализ изображения классифицированной клетки для получения соответствующей информации о классифицированной клетке.

4. Способ маркировки клеток костного мозга по п. 1, характеризующийся тем, что осуществляют извлечение контура клеток из изображения образца с использованием алгоритма обработки изображения, включает в себя следующие этапы:

выполнение обработки оттенков серого и удаление шумов с изображения образца для получения изображения в серых тонах и с удаленными шумами; и

расчет оптимального порогового значения для изображения в серых тонах и с удаленными шумами с использованием метода максимальной дисперсии, разделение изображения в серых тонах и с удаленными шумами в соответствии с оптимальным пороговым значением для получения отделенного изображения, конвертирование отделенного изображения в бинаризованное изображение.

5. Способ маркировки клеток костного мозга по п. 1, характеризующийся тем, что дополнительно включает следующие стадии: после получения информации о классификации по цвету осуществляют сохранение заданной информации о наименовании и информации о классификации по цвету для формирования базы данных маркировки.

6. Система для маркировки клеток костного мозга, содержащая модуль извлечения контура, модуль обработки классификации, модуль предварительной обработки цвета и модуль обработки маркировки;

модуль извлечения контура выполнен с возможностью получения изображения образца с извлечением контура клетки посредством использования алгоритма обработки изображения и с маркировкой выделенного контура клетки с помощью маркирующей рамки для получения изображения выделенного контура клетки;

модуль обработки классификации выполнен с возможностью введения изображения контура клетки в модель классификации для получения изображения классифицируемой клетки и соответствующей информации о классифицируемой клетке;

модуль предварительной обработки цвета выполнен с возможностью получения информации об определенном цвете и информации об определенном наименовании для заранее заданных категорий клеток и классифицирования определенной информации о цвете в соответствии с заранее заданными категориями клеток для получения классификационной информации по цвету;

модуль обработки маркировки выполнен с возможностью объединять изображения классифицированных клеток на основе информации о наименованиях и информации о классификации по цвету для извлечения соответствующей информации о наименованиях и информации о классификации по цвету и отображения изображения после комбинированной маркировки.

7. Система для маркировки клеток костного мозга по п. 6, характеризующаяся тем, что дополнительно содержит модуль создания модели классификации; модуль создания модели выполнен с возможностью установки модели классификации с помощью процесса классификации или классификатора до ввода изображения контура клетки в предварительно установленную модель классификации.

8. Система для маркировки клеток костного мозга по п. 6 или 7, характеризующаяся тем, что модуль обработки классификации включает в себя блок выделения, блок определения места маркировки и блок определения идентификации, при этом блок выделения обеспечивает возможность ввода изображения контура клетки в предварительно установленную модель классификации и определения принадлежности изображения контура клетки к предварительно заданной категории; блок определения места маркировки выполнен с возможностью классификации изображения контура клетки на основе соответствующей принадлежности изображения контура клетки и предварительно определенного порогового значения для получения изображения классифицируемой клетки; блок определения идентификации выполнен с возможностью определения распознавания изображения классифицируемой клетки для получения соответствующей информации о классифицируемой клетке.

9. Система для маркировки клеток костного мозга по п. 6, характеризующаяся тем, что модуль извлечения контура включает в себя блок обработки и блок вычисления и преобразования; блок обработки выполнен с возможностью обработки оттенков серого и удаления с образца изображения шумов; блок вычисления и преобразования обеспечивает возможность расчета оптимального порогового значения для изображения в серых тонах и с удаленными шумами с использованием метода максимальной дисперсии, разделение изображения в серых тонах и с удаленными шумами в соответствии с оптимальным пороговым значением для получения отделенного изображения, конвертирование отделенного изображения в бинаризованное изображение.

10. Система для маркировки клеток костного мозга по п. 6, характеризующаяся тем, что дополнительно содержит модуль хранения; модуль хранения выполнен с возможностью хранения информации о наименовании и информации классификации по цвету после получения информации о классификации по цвету и формирования базы данных маркировки.