Ручная микроскопия мазков крови является трудоемким и затратным по времени процессом [1—4]. Кроме того, качество подсчета лейкоцитарной формулы зависит от квалификации врача, а результат субъективен [5]. Автоматизированные системы по анализу мазков крови существуют [1—4], но из-за высокой стоимости их проникновение в лабораторную практику крайне мало. В связи с этим существует острая необходимость в недорогих устройствах по автоматическому анализу мазков крови. Одним из таких устройств является Celly, система на основе смартфона, подключающаяся к микроскопу и позволяющая автоматически проводить подсчет лейкоцитарной формулы.
Цель данного исследования — оценка точности подсчета лейкоцитарной формулы при помощи устройства Celly по сравнению с ручным методом.
Материал и методы
Устройство Celly
Система Celly состоит из iPhone XR, адаптера для подключения к микроскопу [6], мобильного приложения и веб-портала [7].
Приложение анализирует поля зрения микропрепарата следующим образом: изображение обрезается на 20% по краям для удаления темных областей, далее детекционная нейросеть на основе MobileNet Single Shot Detector (MobileNetSSD) определяет расположение лейкоцитов, после этого изображения клеток передаются на веб-портал, где классификационная сверточная нейронная сеть (CNN) распределяет клетки по классам. Для тренировки нейросетей использовалось более 200 тыс. клеток крови с аугментацией по геометрии (повороты, зеркалирование) и цвету (яркость, контраст), что позволило получить нейросети, устойчивые к вариациям формы клеток и их степени окраски. На финальном этапе врач проводит валидацию клеток на веб-портале, проверяя корректность классификации.
Дизайн исследования и статистический анализ
Сравнительное исследование проводилось на базе клинико-диагностической лаборатории «ДиаЛаб». Были проанализированы 113 образцов периферической крови, отобранные геманализатором Sysmex XN-2000 5diff для дополнительного морфологического исследования. Образцы анализировались при 100x иммерсионном увеличении врачом лабораторной диагностики (более 5 лет опыта работы) и устройством Celly (рисунок на цв. вклейке). Подсчитывалось по 100 лейкоцитов в каждом образце, рассчитывалось процентное соотношение клеток в мазках и оценивалось сходство результатов между автоматизированным анализом Celly и ручным подсчетом при помощи квадрата коэффициента Пирсона r2. Результаты сравнивались с литературными данными.
Принцип работы Celly.
а — система сканирует микропрепарат; б — мобильное приложение определяет и подсчитывает клетки; в — врач подтверждает результат на портале.
Результаты и обсуждение
В таблице приведены значения r2 при сравнении подсчета лейкоцитарной формулы устройством Celly и врачом КЛД. Результаты, полученные с использованием Celly, показывают высокую корреляцию с ручным подсчетом для всех клеток за исключением базофилов. В таблице также приведены данные о корреляции результатов подсчета лейкоцитарной формулы, выполненного 73 специалистами из 5 лабораторий [5]. Сравнение полученных данных с литературными позволяет заключить, что определение типа клеток устройством Celly по всем видам клеток за исключением базофилов как минимум сопоставимо с использованием ручного подсчета. Из-за малого числа базофилов (0,4% от общего числа клеток в мазках [9]) погрешность при определении данного класса оказалась выше, чем для других типов лейкоцитов. Более точный результат по базофилам возможен при большем количестве исследуемых образцов. Кроме этого, в исследуемую выборку попало 2 пациента с бластными клетками. Важно, что устройство Celly также отметило в этих образцах наличие бластных клеток.
Корреляция подсчета лейкоцитарной формулы при помощи Celly и ручного метода. Celly—Человек: корреляция результатов Celly и ручного подсчета, Человек—Человек: корреляция подсчета лейкоцитарной формулы между 73 врачами на основании данных исследования Koepke и др. [5]
| Тип лейкоцитов | Celly — Человек | Человек — Человек |
| Нейтрофилы | 0,88 | 0,87 |
| Лимфоциты | 0,83 | 0,73 |
| Моноциты | 0,46 | 0,41 |
| Эозинофилы | 0,86 | 0,83 |
| Базофилы | 0,09 | 0,32 |
| Бласты | 0,85 | — |
Заключение
Разработки в области применения систем компьютерного зрения для анализа образцов крови играют важную роль в автоматизации рутинных процессов микроскопии и получении результатов с высокой точностью и надежностью. Проведенное исследование продемонстрировало достаточно высокую точность подсчета лейкоцитарной формулы с использованием автоматизированного подхода Celly по сравнению с ручным методом. Низкая стоимость решения позволит внедрять автоматизацию в лаборатории с ограниченным бюджетом.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.