
Выявление структурных маркеров хронического риносинусита на изображениях твердой фазы биологических жидкостей
Журнал: Российская ринология. 2023;31(4):245-251.
DOI: 10.17116/rosrino202331041245
Прочитано: 1424 раза
Резюме
С целью совершенствования распознавания патологических процессов в медицине в настоящее время достаточно широко используются новые технологии статистической компьютерной идентификации растровых изображений. Исследование твердой фазы капель биологических жидкостей ведется по разработанным алгоритмам оценки и классификации текстурных характеристик структур осадка, который образуется при испарении (дегидратации на стеклянной подложке). Применение новой технологии компьютерного статистического анализа биологических жидкостей в стадии твердого осадка позволяет на основе созданной базы данных параметров структурных маркеров диагностировать наличие патологического процесса в автоматизированном режиме.
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Выявление структурных маркеров нормы и патологии в картине текстуры биологических жидкостей для компьютерной диагностики воспалительного процесса носа и околоносовых пазух.
ПАЦИЕНТЫ И МЕТОДЫ
Проведено морфологическое исследование растровых изображений текстур секрета слизистой оболочки полости носа у 200 пациентов с хроническим риносинуситом, из них 100 пациентов с хроническим гнойным риносинуситом, 100 — с полипозным риносинуситом. Использовали биофизические, статистическое методы, видеомикроскопию и методы компьютерного анализа изображений, структуризацию биожидкости при испарении (метод клиновидной дегидратации).
РЕЗУЛЬТАТЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Обнаружены маркеры нарушения структуры твердой фазы биологических жидкостей (ТФБЖ) секрета полости носа при хроническом риносинусите. Создана система компьютерных алгоритмов на базе программы Mathematica 13 (Wolfram Research), выявившая основные текстурные признаки структурных маркеров ТФБЖ при изучаемой патологии носа и околоносовых пазух (энтропия, фрактальная размерность, степень однородности). Представленная в работе статистическая обработка на базе применения системы компьютерных алгоритмов послужила основанием проведения автоматизированного анализа ТФБЖ.
Ключевые слова
- хронический риносинусит
- твердая фаза секрета полости носа
- структурные маркеры
- статистический анализ
Дата поступления: 04.03.2023
Дата принятия в печать: 10.08.2023
Дата публикации: 22.11.2023
Сокращения
БЖ — биологическая жидкость
МВРЯ — матрица вероятностного распределения яркости
ПРС — полипозный риносинусит
ТФ — твердая фаза
ТФБЖ — твердая фаза биологической жидкости
ХГРС — хронический гнойный риносинусит
ХРС — хронический риносинусит
Введение
На сегодняшний день компьютерная диагностика патологических процессов в организме человека становится одним из наиболее широко используемых прогрессивных путей развития современной медицины [1, 2].
Развитие новых технологий и цифровой техники за последнее десятилетие привело к появлению большого количества новых методов визуализации медицинских изображений. Вместе с тем для качественной диагностики особо важное значение имеет также совершенствование и разработка новых методов интерпретации полученных данных. Примером применения компьютерной обработки и анализа изображений в различных областях медицины может служить использование способов диагностики в стоматологии, терапии, гинекологии, геронтологии, онкологии, акушерстве, педиатрии и других специальностях [3—7].
В сфере совершенствования диагностики заболеваний, несомненно, важную роль занимают исследования биологических жидкостей (БЖ), играющих основополагающую роль в функционировании живых организмов. БЖ содержат большой объем информации о гомеостазе организма в разных проявлениях его жизнедеятельности, в том числе в физиологическом и патологическом состоянии. Достаточная простота получения БЖ для исследования позволяет активно применять их в лабораторной диагностике (клинические, биохимические, иммунологические и другие методы исследования крови, мочи и т.д.). Изучение процессов, протекающих при высыхании капли БЖ на твердой горизонтальной подложке, обнаружило их зависимость от особенностей молекулярного состава и взаимодействия молекул, а также от влияния внешних факторов (температуры окружающей среды, влажности, механических и электромагнитных воздействий) [8]. Это обосновывает возможность выявлять в высыхающих каплях многокомпонентных жидкостей структур in vitro те или иные признаки с целью диагностики ряда заболеваний на разных стадиях их течения [9, 10].
Процесс дегидратации БЖ происходит в соответствии с закономерностями самоорганизации, представляющей системный процесс взаимодействия составных элементов БЖ и заканчивающейся образованием ее твердой фазы (ТФ). Основанный на системной самоорганизации метод «клиновидной дегидратации» используется в разных областях медицины: оториноларингологии [11], урологии [12], нефрологии [13] и др.
В течение длительного времени изучение структур твердой фазы биологических жидкостей (ТФБЖ) проводили путем визуальной микроскопической оценки их морфотипов. Для этого использовали их описательные характеристики, разработанные рекомендации по оценке морфотипов структур ТФБЖ [8, 14, 15].
Однако в силу субъективности эти методы не позволяют достоверно диагностировать наличие и характер патологического процесса.
В настоящее время для улучшения качества компьютерных изображений и оценки достаточно часто используют методы их сегментации и фильтрации [16].
При цифровой обработке изображений используют методы математической морфологии, которая применяется при исследовании структур с большим количеством схожих по виду объектов. При этом графическое изображение определяется в виде множества пикселей. Анализ изображений с помощью этих методов дает оценку структуры и формы, на основании которых проводится классификация и определяется характерная принадлежность изображения. Этот подход дает набор объективных параметров нормы и патологии и выявляет их отличия.
Цель исследования — выявление структурных маркеров нормы и патологии в картине текстуры БЖ для компьютерной диагностики воспалительного процесса слизистой оболочки носа и околоносовых пазух.
Пациенты и методы
Было проведено морфологическое исследование растровых изображений текстур БЖ (секрета слизистой оболочки полости носа) 200 пациентов с хроническим риносинуситом (ХРС) в стадии обострения, из них 100 пациентов с хроническим гнойным (ХГРС) риносинуситом и 100 — с полипозным риносинуситом (ПРС). Возраст пациентов варьировал от 18 до 60 лет. У всех пациентов определялось легкое течение заболевания. Все обследованные находились на амбулаторном консервативном лечении в Санкт Петербургском НИИ уха, горла, носа и речи в период с 2018 по 2022 г. Контрольную группу составили 50 здоровых лиц в возрасте от 18 до 60 лет без патологии ЛОР-органов.
Для достижения поставленной цели использовали следующие методы: дегидратацию БЖ (клиновидная дегидратация); видеомикроскопию; обработку, анализ и распознавания структур на цифровых изображениях. Обработку и анализ цифровых изображений со статистическим анализом полученных результатов осуществляли в программе Mathematica, версия 13.0 (Wolfram Research). Данная программа выполняет анализ структур изображений ТФБЖ. Материалом для работы служили файлы с изображениями ТФБЖ. В качестве окончательного результата были получены распределения структурных маркеров и их статистические характеристики. На основании этих данных делали заключение о различии структур в ТФБЖ. Для статистической обработки параметров структур ТФ использовали статистические признаки 2-го порядка и матрицы вероятностного распределения яркости (МВРЯ).
Исследование элементов структур ТФБЖ проводили с помощью оптического микроскопа Olympus CX41. Изображения передавались в компьютер с помощью интерфейса USB от цифровой видеокамеры MMC 331C12M. Наблюдение осуществляли в проходящем свете в режиме «светлого» поля. Видеозапись и отдельные фотоизображения регистрировались и обрабатывались автоматически в программе MMC Multimeter 2019 (MMCSoft, Россия). Разрешение изображений составляло 1024×720 пк.
Результаты
Визуальная микроскопическая оценка структур ТФ секрета полости носа позволила выявить ряд закономерностей, характерных для хронического воспалительного процесса (рис. 1).

Рис. 1. Морфотипы структур твердой фазы секрета (ТФ) полости носа в норме, при хроническом гнойном и полипозном риносинусите.
а—в — ТФ секрета слизистой оболочки полости носа, ×10: а) тип нормы; б) тип нормы; в) хронический гнойный риносинусит. Для типа нормы: I — периферическая зона с аморфными белковыми структурами; II — центральная зона с дендритными кристаллическими структурами; г) ТФ секрета полости носа при полипозном риносинусите.
В контрольной группе в структуре ТФ секрета полости носа здоровых лиц наблюдалось наличие двух зон: центральной (II) и периферической (I), при четком распределении солевых структур в центральной, белковых — в периферической зонах. В центральной зоне обнаруживались кристаллы солей с многочисленными древовидными разветвлениями. Периферическая зона была заполнена гомогенными белковыми массами (см. рис. 1, а). Нередко отмечалось симметричное растрескивание текстуры в радиальном направлении (см. рис. 1, б).
Структуры текстур ТФ носового секрета у пациентов с ХГРС имели существенные отличия от таковых из группы здоровых. В центральной зоне образцов ТФ наблюдались скопление аморфных белковых масс, единичные кристаллы солей в виде несимметрично расположенных коротких линейных элементов, неровные зернистые включения (см. рис. 1, в).
В результате микроскопического исследования была дана характеристика морфотипов текстур ТФ секрета полости носа у пациентов с ХГРС, которая включала: нарушение упорядоченного, равномерного расположения морфологических элементов, уменьшение количества и сложности структур солей в центральной зоне текстуры вследствие вытеснения их аморфными белковыми массами.
Характерную особенность имел морфотип ТФ у пациентов с ПРС. Он проявлялся наличием однородной аморфной массы, заполняющей всю поверхность текстуры (см. рис. 1, г).
На начальном этапе работы было проведено очищение и выделение основных структурных элементов текстур ТФБЖ с помощью специальных фильтров (рис. 2).

Рис. 2. Пример применения обработки изображения для выделения структуры твердой фазы.
а — исходное изображение; б — бинаризация; в — выделение контуров; г — градиентное изображение.
После предварительной фильтрации и выравнивания яркости первичных изображений для каждой текстуры ТФ формировали МВРЯ и с ее помощью вычисляли параметры, представляющие статистические характеристики, описывающие текстуру изображения.
Для описания изображений структуры ТФ использовали статистические признаки второго порядка. На рис. 3 показаны МВРЯ для двух изображений ТФ секрета полости носа здорового обследуемого и пациента с ХГРС.

Рис. 3. Визуализация матрицы вероятностного распределения яркости структуры твердой фазы (ТФ) секрета полости носа в норме и при хроническом гнойном риносинусите (ХГРС).
а — исходное изображение структуры ТФ; б — изображение при ХГРС. Матрица вероятностного распределения яркости (слева — первые 32×32 отсчета матрицы; справа — полная матрица 64×64).
При статистической обработке данных было обнаружено присутствие разных типов ТФБЖ. Объективную оценку структур ТФБЖ проводили на основании выявленных характерных для нормы и патологии текстурных признаков.
При текстурном анализе картины ТФ рассматривали шесть признаков (степень однородности изображения — f1, степень контрастности изображения — f2, степень наличия резких границ или инерция — f3, степень статистической зависимости отдельных структур или корреляция — f4, степень равновероятного появления темных и светлых областей или затенение — f5, энтропия Шеннона — f6), а также фрактальную размерность по Херсту (табл. 1). Использовали нормальный закон распределения.
Таблица 1. Значения статистических признаков текстур твердой фазы секрета полости носа
Статистические признаки | Секрет полости носа | ||
норма | ПРС | ХГРС | |
Энтропия Шеннона f6 | 3,17±0,05 | 4,41±0,07 (p<0,05) | 6,58±0,08 (p<0,05) |
Фрактальная размерность по Херсту | 1,06±0,04 | 1,49±0,07 (p<0,05) | 1,58±0,08 (p<0,05) |
Степень однородности f1 | 0,74±0,07 | 0,56±0,08 (p<0,05) | 0,35±0,08 (p<0,05) |
Контраст f2 | 0,25±0,07 | 0,59±0,04 | 0,92±0,05 |
Инерция f3 | 0,38±0,09 | 0,59±0,04 | 0,92±0,09 |
Корреляция f4 | 0,22±0,05 | 0,37±0,08 | 0,52±0,08 |
Затенение f5 | 2,12±0,09 | 2,82±0,05 | 3,38±0,05 |
Для определения сложности структуры был применен метод фрактального анализа с определением фрактальной размерности по Херсту.
Статистический анализ структурных маркеров текстур БЖ слизистой оболочки полости носа в группах здоровых и больных ХРС показал увеличение энтропии и фрактальной размерности текстуры ТФ при ПРС (p<0,05, p<0,05) и ХГРС (p<0,05, p<0,05) по сравнению с группой здоровых. При этом было обнаружено уменьшение степени однородности при ПРС и ХГРС (p<0,05, p<0,05) по сравнению с группой здоровых. Достоверных отличий показателей остальных структурных маркеров между группами здоровых лиц и пациентов с ХРС выявлено не было. На основании полученных при исследовании данных из шести текстурных признаков было выбрано три диагностически значимых текстурных признака, определяющих отличие структурных маркеров нормы и патологии (p<0,05) в виде энтропии, фрактальной размерности и степени однородности (табл. 2).
Таблица 2. Диагностически значимые текстурные признаки хронического риносинусита на изображениях твердой фазы биологических жидкостей (p<0,05)
Структурные маркеры | Секрет полости носа | ||
норма | ПРС | ХГРС | |
Энтропия Шеннона f6 | 3,17±0,05 | 4,41±0,07 (p<0,05) | 6,58±0,08 (p<0,05) |
Фрактальная размерность по Херсту | 1,06±0,04 | 1,49±0,07 (p<0,05) | 1,58±0,08 (p<0,05) |
Степень однородности f1 | 0,74±0,07 | 0,56±0,08 (p<0,05) | 0,35±0,08 (p<0,05) |
На основании автоматизированного анализа текстур ТФБЖ их морфотипы классифицировали как нормальные и патологические.
Заключение
Таким образом, было проведено комплексное исследование текстур ТФБЖ секрета слизистой оболочки полости носа у пациентов с хроническим гнойным и полипозным риносинуситом, которое включало: визуальную микроскопическую оценку характера структур и статистическую компьютерную обработку текстур их ТФ.
Визуальное микроскопическое исследование показало отличие морфотипов текстур фаций пациентов с хроническим гнойным и полипозным риносинуситом от таковых у здоровых. Это проявлялось в нарушении кристаллизации солей в центральной зоне, асимметричности расположения, отсутствии характерных для нормы и появлении патологических структур во всех зонах фаций.
Текстурный анализ ТФБЖ с использованием компьютерной и статистической обработки в автоматизированном режиме, выявил текстурные признаки структурных маркеров ХРС (ХГРС и ПРС): энтропию, фрактальную размерность и степень однородности. Сравнение текстурных признаков нормы и данной патологии позволило осуществить диагностику ХРС.
Статистический анализ текстур ТФБЖ в автоматизированном режиме может быть использован в клинической оториноларингологической практике для экпресс-диагностики ХРС при проведении скрининговых исследований.
Участие авторов:
Концепция и дизайн исследования — Г.П. Захарова
Сбор и обработка материала — Г.П. Захарова, В.В. Шабалин
Статистическая обработка — В.В. Шабалин
Написание текста — Г.П. Захарова, В.В. Шабалин, О.С. Донская
Редактирование — А.А. Кривопалов, Н.И. Иванов, О.С. Донская
Авторы заявляют об отсутствии конфликтов интересов.
- Алексеенко С.И. Взаимосвязь нарушений мукоцилиарного клиренса и морфологии слизистой оболочки носа у детей с различными формами риносинусита. Folia Otorhinolaryngologiae et Pathologiae Respiratoriae. 2021;27(2):4-12. https://doi.org/10.33848/foliorl23103825-2021-27-2-4-12
- Дворянчиков В.В., Куц Б.В., Ушаков В.С., Припорова Ю.Н., Лисовская Т.Л., Морозов А.Д. Применение современных технологий в диагностике, выборе объема хирургического лечения и послеоперационного мониторинга у пациентов с предраковыми и злокачественными новообразованиями гортани. Российская оториноларингология. 2022;21(3):47-52. https://doi.org/10.18692/1810-4800-2022-3-47-52
- Булкина Н.В., Брилль Г.Е., Постнов Д.Э., Поделинская В.Т. Количественная характеристика кристаллографической картины ротовой жидкости в норме и при воспалительных заболеваниях пародонта. Вестник новых медицинских технологий. 2013;1:1-7.
- Симонова Ж.Г. Особенности структуризации биологических жидкостей пациентов с сочетанной патологией кардиоваскулярной системы и желудочно-кишечного тракта. Современные технологии в медицине. 2014;6(3):64-71.
- Hozman J. Biomedical Image Processing Applications. Biomedical Engineering & Biotechnology. Publishing House of the Czech Technical University. 1994.
- Аристов А., Евтушенко Г., Рафальский А. Система исследований капельных проб биожидкостей. Фотоника. 2009;6:32-35.
- Маркевич В.Э. Методы клиновидной дегидратации биологических жидкостей. Морфология. 2014;8(1):113-117.
- Шабалин В.Н., Шатохина С.Н. Морфология биологических жидкостей человека. М.: Хризопраз; 2001.
- Максимов С.А. Морфология твердой фазы биологических жидкостей как метод диагностики в медицине. Бюллетень сибирской медицины. 2007;4:18-21.
- Бузоверя М.Э. Количественная оценка микроструктурной неоднородности фаций биожидкостей. ЖТФ. 2014;84(10):133-138.
- Шатохина С.Н., Кокорева С.Н., Самбулов В.И., Шабалин В.Н., Зенгер В.Г. Прогностическое значение текстур раневого отделяемого при хирургических оториноларингологических вмешательствах. Российская ринология. 2002;1:97-98.
- Шатохина С.Н., Чугунова О.Л., Голубева Н.Г., Шабалин В.Н. Новый метод диагностики кандидоза органов мочевой системы у детей неонатального периода. Педиатрия. 2001;3:65-68.
- Шатохина С.Н. Новый способ диагностики гипоксическиишемического поражения почек у новорожденных детей. Вопросы современной педиатрии. 2002;1(3):18-21.
- Мартусевич А.К. Биокристалломика в России: краткий очерк этапов становления. Вятский медицинский вестник. 2011;3(4):54-60.
- Камакин Н.Ф. Тезиокристаллоскопическое исследование биологических субстратов: методические рекомендации. Киров: Издательство КГМА; 2005.
- Родионова Н.В. Текстурная RGB ‒ сегментация одноканальных TerraSAR-X изображений. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014;11(1):301-307.
Рекомендуем статьи по данной теме:
Частота встречаемости остеита околоносовых пазух при хроническом риносинусите.Российская ринология. 2026;34(2):6-12
Спектроскопия комбинационного рассеяния света в диагностике хронического риносинусита.Российская ринология. 2026;34(1):36-46
Качество жизни пациентов детского возраста после перенесенного COVID-19.Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2026;48(1):59-68
Оптимизация диагностики хронического риносинусита с помощью искусственного интеллекта.Российская ринология. 2025;33(4):38-43
Синоназальная патология у пациентов с первичной цилиарной дискинезией.Российская ринология. 2025;33(3):223-232
Влияние возраста и пола на значения доменов синоназального теста SNOT-22 у детей и подростков с бронхиальной астмой.Российская ринология. 2025;33(3):197-204
Рандомизированное контролируемое исследование, сравнивающее назальные спреи будесонид и мометазона фуроат для лечения хронического риносинусита с полипозом носа: оценка симптомов и качества жизни.Российская ринология. 2025;33(1):12-17
Алгоритм диагностики эндотипов хронического риносинусита у детей.Российская ринология. 2024;32(3):181-188


