1109810389

przez osobę pracującą w laboratorium oraz przez nasz system. Przyjmując, że wyniki uzyskane przez człowieka są wzorcowe uzyskano rozbieżność rzędu 10 - 15%. Może się wydawać, że nie jest to wynik dobry, lecz należy wspomnieć, że w rutynowych badaniach patomorfologicznych wynik podaje się w czterostopniowej skali, gdyż nie ma czasu na ręczne analizowanie takiej liczby obrazów i precyzyjne określanie procentowego udziału jąder komórkowych każdego rodzaju.

Program SPOTVIEW [18] poddano testom porównawczym z programem Iimnuno-spot® , produktem firmy Cellular Technology Ltd. Uznanego w świecie producenta oprogramowania diagnostycznego. Testy statystyczne wykonane na 10 obrazach wykazały niewielką niezgodność wyników obliczonych przez oba systemy. Okazało się, że zaprojektowane przez nas oprogramowanie jest w stanie przy dostępnej rozdzielczości wychwycić obiekty małe na tyle, że program komercyjny nie był w stanie ich zidentyfikować. Po celowym odrzuceniu tych najmniejszych plamek wyniki działania obu systemów okazały się zgodne.

5. Podsumowanie

Zaprezentowana praca miała charakter przeglądowy. Jej celem było streszczenie wyników prac naukowych dotyczących przetwarzania i analiz}' obrazu w medycynie prowadzonych w Katedrze Informatyki Stosowanej. W pracy pokazano, że dla potrzeb przetwarzania obrazów⁷ algorytmy proste, często uznawane za niezbyt przydatne mogą okazać się wystarczające pod warunkiem wprowadzenia odpowiednich modyfikacji. I właśnie przejrzystość i prostota algorytmów czyni je podatnymi na wprowadzanie własnych zmian często przynoszących niespodziewanie dobre efekty. Zaprojektowane systemy wizyjne realizują swoją funkcję popraw nie, chociaż wciąż podlegają testom i usprawnieniom. Jeden z autorów tej publikacji Wojciech Bieniecki kończy obecnie pracę doktorską „Nowoczesne algoiytmy przetwarzania i analizy obrazów w wizyjnych systemach komputerowych wspomagających diagnostykę patmorfologiczną”.

Literatura

[1]    J. Bemsen: Dynamie thresholding of grey-level images, in Proceedings of 8th International Conference on Pattem Recognition, Paris, 1986, pp. 1251-1255.

[2]    D. B. Skalak: Prototype and feature selection by sampling and random mutation hill climbing algońthms, in Proceedings of the llth Int. Conf. on Machinę Leaming. New Brunswick. NJ, USA, pp. 293-301, 1994.

[3]    W. Polkowski i in.: Analytical and Quantitative Cytology and Histology 19: 246 (1997).

[4]    S. K. Starker i in.: Analytical and Ouantitative Cytology and Histology 19: 87 (1997).

[5]    M. Tary-Lehmann, et al.: Enzyme-linked immunosorbent assay spot detection of inter-feron-gamma and interleukin 5-producing cells as a predictive marker for renal allo-graftfailure Transplantation, vol. 66. pp. 219-224, 1998.