Практические аспекты использования мультифрактального формализма для оценки морфологии биологических тканей
Цель исследования — выявление практических аспектов использования мультифрактального формализма для оценки морфологии биологических тканей.
Материалы и методы. В качестве объектов исследования использовали гистологические изображения тканей легких крыс линии Wistar без патологии и с патологическими изменениями, полученными при увеличениях 50, 100, 200. Обработку изображений проводили с применением универсального программного обеспечения ImageJ/Fiji. Для вычисления мультифрактального спектра изображений, обработанных с получением линейного контура, использовали модуль для ImageJ — FracLac. С помощью данного модуля определяли скейлинговую экспоненту (функцию показателя Реньи, 
(q)) и непосредственно спектр сингулярности.
Результаты. Для тканей, в которых не обнаружены патологии, спектры сингулярности обладают признаками мультифрактальности. Спектр изображения ткани с патологией смещен влево относительно спектра, характерного для ткани без патологии. Снижение высоты спектра при наличии патологии указывает на «упрощение» альвеолярного рисунка, которое предположительно связано с наличием распространенного васкулита, поскольку из-за него на изображении появляются участки кровоизлияний; это приводит к тому, что контур альвеолярного рисунка выравнивается, сокращается площадь поверхности альвеол и возникают участки, заполненные эритроцитами. На меньших увеличениях изображения с патологией утрачивают признаки мультифрактальности.
Заключение. Корректных результатов оценки мультифрактальных спектров гистологических изображений можно достичь при степени увеличения 200 и предварительной обработке с получением линейных контуров. Значительные отличия между морфологическим строением тканей легких с патологией и без нее наблюдаются при сопоставлении высоты, ширины и положения спектра относительно начала координат.
- Huang H.K. Biomedical image processing. Crit Rev Bioeng 1981; 5(3): 185–271.
- Chung Y., Shin S., Shim H., Sohn J.Y., Lee D.E., Lee H., Eom H.S., Kim K.G., Kong S.Y. Development of an automated image analyzer for microvessel density measurement in bone marrow biopsies. Ann Lab Med 2020; 40(4): 312–316, https://doi.org/10.3343/alm.2020.40.4.312.
- Zhang Y., Xie M., Xue R., Tang Q., Zhu X., Wang J., Yang H., Ma C. A novel cell morphology analyzer application in head and neck cancer. Int J Gen Med 2021; 14: 9307–9314, https://doi.org/10.2147/ijgm.s341420.
- Albers J., Pacilé S., Markus M.A., Wiart M., Vande Velde G., Tromba G., Dullin C. X-ray-based 3D virtual histology-adding the next dimension to histological analysis. Mol Imaging Biol 2018; 20(5): 732–741, https://doi.org/10.1007/s11307-018-1246-3.
- Соколова Н.А., Орел В.Э., Гусынин А.В., Селезнева А.А., Колесник С.В. Алгоритм компьютеризированного анализа изображений гистологических препаратов. Проблеми інформаційних технологій 2012; 11: 129–139.
- Горбань Н.А., Кудайбергенова А.Г. Современные представления о системе градации Глисона. Онкоурология 2010; 6(1): 69–75.
- Шуплецов Ю.В. Прямое вычисление мультифрактального спектра для изображений биомедицинских препаратов. Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена 2015; 173: 88–96.
- Ampilova N.B., Soloviev I.P., Shupletzov Y.V. Multifractal spectrum as a classification sign for biomedical preparations images. In: Proceedings of 7th International Conference on Communications, Electromagnetics and Medical Applications. Athens: Electrical and Computer Engineering; 2013; p. 98–101.
- Majeed H., Sridharan S., Mir M., Ma L., Min E., Jung W., Popescu G. Quantitative phase imaging for medical diagnosis. J Biophotonics 2017; 10(2): 177–205, https://doi.org/10.1002/jbio.201600113.
- Наймарк О.Б., Никитюк А.С., Небогатиков В.О., Гришко В.В. Оценка нелинейной динамики поврежденности клеточных структур как перспективный метод персонализированной онкодиагностики. Альманах клинической медицины 2018; 46(8): 742–747, https://doi.org/10.18786/2072-0505-201846-8-742-747.
- Гелашвили Д.Б., Иудин Д.И., Розенберг Г.С., Якимов В.Н., Солнцев Л.А. Фракталы и мультифракталы в биоэкологии. Нижний Новгород: Издательство Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского; 2013; 370 с.
- Божокин С.В., Паршин Д.А. Фракталы и мультифракталы. Москва–Ижевск: НИЦ, 2001; 128 с.
- Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. М: Институт компьютерных исследований; 2002; 656 с.
- Zaitseva N.V., Zemlyanova M.A., Ignatova A.M., Stepankov M.S. Morphological changes in lung tissues of mice caused by exposure to nano-sized particles of nickel oxide. Nanotechnol Russ 2018; 13(7–8): 393–399.
- Ampilova N., Soloviev I. Application of fractal and multifractal analysis algorithms to image segmentation and classification. WSEAS Trans Biol Biomed 2016; 13(3): 14–21.
