Математическая биофизика клетки - Иваницкий Г.Р.
Скачать (прямая ссылка):
Поскольку основная задача эвристических алгоритмов состоит не в полном описании функции 1 (х, у), а в описании только ее существенных для распознавания особенностей, то у исследователя имеется относительно большая свобода выбора алгоритма описания (морфологического языка). Этим объясняется обилие различных эвристических алгоритмов анализа изображений биологических структур и, в частности, хромосом. Однако указанная выше особенность накладывает и существенные ограничения на эвристические алгоритмы. Как правило, невозможно доказать полезность алгоритма формальным путем. Эксперимент — единственный критерий качества использованного языка описания. Кроме того, эвристические алгоритмы являются конкретными методами исследования данного класса структур, и нет никаких иных оснований, кроме интуиции и эксперимента, для использования их на другом классе объектов.
Фактически в каждый эвристический алгоритм вкладывается некоторая феноменологическая модель объекта, отражающая наиболее существенные с точки зрения исследователя черты реальной структуры.
Ниже рассмотрим примеры количественного исследования клеточных структур с использованием методов автоматического анализа оптических изображений.
10.3. Исследование глиально-сосудистой системы головного мозга
Глиально-сосудистая система
Глиальные клетки — один из основных структурных и функциональных компонентов центральной нервной системы [65—74]. Существенным моментом является исследование взаимодействия комплекса сосуд — глия, являющегося составной частью системы сосуд — глия — нейрон и сосуд — глия — нервное волокно [75—81]. Одним из наиболее часто встречающихся видов патологии мозга является сосудистая [82].
Представляется актуальным количественное исследование глии в нормальном мозге и при его патологии. Для этого необходимо определить изменение удельного количества глиальных клеток рри сосудистых поражениях мозга. Это было достигнуто с помощью одного из простейших стереологических алгоритмов, позволяющего осуществлять подсчет числа шаров в единице объема (см. табл. 7, алгоритм П-1-1 с коррекцией [50]). При этом определяется число всех клеток в срезе (?г) (сюда входят как целые шары, так и фрагменты) и площадь среза s, на которой они расположены. Кроме того, вычисляется средний радиус клеток (шаров) г, и на основе этих данных определяется общее число клеток в единице объема (Nv), например, по формуле
Nv = nl( р + 2 f)s, (10.12)
где п — число объектов («пятен») в срезе, р — толщина среза, s — площадь среза, г — средний диаметр шара.
В каждом исследуемом случае сосудистый процесс достигал различной степени выраженности, поэтому необходимо было выделить существенные характеристики (признаки), описывающие состояние патологии мозга. Подобные признаки в случаях патологии должны удовлетворять следующим требованиям: 1) отсутствовать в нормальных объектах; 2) отражать распространенность, локализацию и глубину патологического процесса; 3) характеризовать вид патологии.
Вопросам оценки структурных перестроек при патологическом сосудистом процессе посвящена обширная литература [84—92]. ПатоморфологическиеУпризнаки описывают как характер перестроек, так и стадию развития процесса [82, 93].
Методика исследования
Подсчет числа ядер глиальных клеток и их среднего диаметра проводился на основе алгоритмов П-1-1 и П-2-1 (см. табл. 7).
Исследовалось белое вещество головного мозга человека при норме и сосудистой патологии; глиальные клетки считали в определенных участках.
Исследования велись на 14 объектах (7 — норма, 7 — сосудистая патология) (табл. 8). Число глиальных клеток определяли в 50 блоках в соответствии со схемой вырезки [94] (рис. 119, а). От каждого блока использовали 13 срезов. Фиксацию мозга проводили 10%-ным раствором формалина, вырезанные блоки заливали в целлоидин. Приготавливали срезы толщиной 15 мкм (диаметр ядра клетки ~ 4,5 мкм [83]). Одно из основных требований к окраске препаратов — достижение максимального оптического контраста исследуемых структур по отношению к межклеточной среде. Данному требованию удовлетворяет окраска по методу Ниссля, применение которой позволяет также определить набор качественных характеристик состояния клеточных структур визуальным путем [95].
Для получения количественного выражения патоморфологических признаков был применен следующий метод. Допустим, что имеется п случаев патологического процесса (и = 7), каждый из которых характеризуется набором из т признаков (т = 9). В табл. 9 признаки могут принимать только два значения:
где 1 i n, 1 ^ ^ т. Ограничение (10.13) не имеет принципиального значения; признаки в общем случае могут иметь большее число градаций. Таким образом, каждый признак по всему патологическому процессу характеризуется функцией/; (xY, ,г2,. . . . . ., x-j). Весовой коэффициент (полезность) каждого признака определяется частотой его появления. Ввиду сильной коррели-рованности отдельных патоморфологических признаков весовой коэффициент каждого признака определялся как
