Cистема поляризаційної автофлуоресцентної діагностики біологічних шарів з нечіткою логікою підтримки прийняття рішення
DOI:
https://doi.org/10.26642/ten-2025-1(95)-219-227Ключові слова:
система діагностики біологічних шарів, поляризація, автофлуоресценція, нечітка логіка, підтримка прийняття рішенняАнотація
У статті розглядається новий підхід до вирішення проблеми підвищення достовірності діагностики біологічних тканин на основі поєднання азимутально-інваріантного та флуоресцентного методів діагностування структури оптико-анізотропних тканинних зразків. Удосконалений метод діагностики передбачає вимірювання розподілів інтенсивностей автофлуоресцентної поляриметрії та азимутально незалежних мюллер-матричних зображень оптично тонких тканинних зразків на довжинах хвиль 450, 550, 650 нм, що відповідають максимумам спектрів емісії власних флуорофорів біологічних шарів після збудження поляризованим пучком. Подальше статистичне оброблення виміряних розподілів, яке проводиться в удосконаленій системі лазерної поляризаційної автофлуоресцентної діагностики, дозволяє сформувати вектор інформативних ознак із оцінок їх середнього, дисперсії, асиметрії та ексцесу, сформований на кожній із трьох визначених довжинах хвиль. На основі вектора інформативних ознак та розроблених моделей підтримки прийняття рішення на нечіткій логіці, отриманих на трьох довжинах хвиль, сформовано рекомендоване діагностичне рішення. Проведено експериментальне дослідження удосконаленого методу діагностики на вибірці зі 160 зразків біологічних тканин міокарда, утвореній трьома групами: (контрольна група – 20 зразків; ішемія – 70 зразків; гостра коронарна недостатність – 70 зразків). Показано досягнення високого (достовірність 90–92 %) та відмінного (достовірність 95–95,7 %) якісного рівня оцінки діагностики. Отримано підвищення достовірності діагностики стану міокарда від 2,5 до 3,7 % за удосконаленим методом порівняно з аналогами.
Посилання
He, C., He, H., Chang, J. et al. (2021), «Polarisation optics for biomedical and clinical applications: a review», Light: Science & Applications, Vol. 10, 194 р., [Online], available at: https://www.nature.com/articles/s41377-021-00639-x
Ma, H., He, H. and Ramella-Roman, J.C. (2024), «Mueller matrix microscopy», Polarized Light in Biomedical Imaging and Sensing, pp. 281–320, doi: 10.1007/978-3-031-04741-1_11.
Lee, H.R., Li, P., Yoo, T.S. et al. (2019), «Digital histology with Mueller microscopy: how to mitigate an impact of tissue cut thickness fluctuations», Journal of Biomedical Optics, Vol. 27, Issue 7.
Khan, S., Qadir, M., Khalid, A. et al. (2023), «Characterization of cervical tissue using Mueller matrix polarimetry», Lasers in Med Science, Vol. 38, No. 1, doi: 10.1007/s10103-023-03712-6.
Tumanova, K., Serra, S., Madumdar, A. et al. (2023), «Mueller matrix polarization parameters correlate with local recurrence in patients with stage III colorectal cancer», Sci Rep, Vol. 13, No. 1.
Kim, M., Lee, H.R., Ossikovskii, R. et al. (2022), «Optical diagnosis of gastric tissue with Mueller microscopy and statistical analysis», European Optical Society-Rapid Publications, Vol. 18, No. 2, doi: 10.1051/jeos/2022011.
Zabolotna, N.I., Sholota, V.V. and Okarskyi, H.H. (2020), «Methods and systems of polarization reproduction and analysis of the biological layers structure in the diagnosis of pathologies», Proceedings of SPIE, Vol. 11369, pp. 501–513.
Sdobnov, A., Ushenko, V.A., Trifonyuk, L. et al. (2023), «Mueller-matrix imaging polarimetry elevated by wavelet decomposition and polarization-singular processing for analysis of specific cancerous tissue pathology», Journal of Biomedical Optics, Vol. 28, No. 10, doi: 10.1117/1.JBO.28.10.102903.
Ushenko, Y.A., Koval, G.D., Ushenko, A.G. et al. (2016), «Mueller-matrix of laser-induced autofluorescence of polycrestalline films of dried peritoneal fluid in diagnostics of endometriosis», Journal of Biomedical Optics, Vol. 21, No. 7.
Vasyuk, V.L., Kalashnikov, A.V., Ushenko, A.G. et al. (2023), Digital Information Methods of Polarization, Mueller-Matrix and Fluorescent Microscopy, Springer Nature, Singapore, 102 p.
Majumdar, A., Lad, J., Tumanova, K. et al. (2024), «Machine learning based local recurrence prediction in colorectal cancer using polarized light imaging», Journal of Biomedical Optics, Vol. 29, No. 15, doi: 10.1117/1.JBO.29.5.052915.
Zabolotna, N.I., Bisikalo, O.V. and Sholota, V.V. (2020), «Pidtrymka pryiniattia rishen v systemi poliaryzatsiinoi zobrazhalnoi diahnostyky histolohichnykh zriziv za analizom yikh parametriv anizotropii», Optyko-elektronni informatsiino-enerhetychni tekhnolohii, Vol. 40, No. 2, рр. 29–40, doi: 10.31649/1681-7893-2020-40-2-29-40.
Ghosh, N., Kumar, N.D. and Dey, R. (2016), «Mueller matrix approach for multifractality in the underling anisotropic connective tissue», Journal of Biomedical Optics, Vol. 21, No. 9.
Duboazov, A., Peyvasteh, M., Tryfonyuk, L. et al. (2020), «Mueller-matrix-based azimuthal invariant tomography of polycrystalline structure within benign and malignant soft-tissue tumours», Laser Physics Letters, Vol. 17, No. 11.
Qianru, Yu. and Heikal, A. (2009), «Two-photon autofluorescence dynamics imaging reveals sensitivity of intracellular NADH concentration and conformation to cell physiology at the single-cell level», Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology, Vol. 95, No. 1, pp. 46–57.
Duboazov, A., Sidor, M. and Karachevtsev, A. (2015), «Statistical and fractal analyses of autofluorescence of meocardium tissue images in diagnostics of acute coronary insufficiency», Semiconductor physics, Quantum electronics and Optoelectronics, Vol. 18, No. 2, pp. 152–157.
Ushenko, Yu.A., Sidor, M.I., Pashkovskaia, N. et al. (2014), «Laser polarization-variable autofluorescence of the network of optically anisotropic biological tissues: diagnostics and differentiation of early stages of cancer of cervix uteri», Journal of Innovative Optical Health Sciences, Vol. 7, No. 03.
Zabolotna, N.I., Sholota, V.V., Maslovskyi, V.Iu. and Zhumahulova, Sh. (2023), «Nechitki modeli pryiniattia rishennia pry lazernii poliaryzatsiino invariantnii diahnostytsi ishemii miokarda», Optyko-elektronni informatsiino-enerhetychni tekhnolohii, No. 1, рр. 97–105, doi: 10.31649/1681-7893-2023-45-1-97-105.
Zabolotna, N., Sholota, V., Satymbekov, M. et al. (2022), «Azimuthally invariant system of Mueller-matrix polarization diagnosis of biological layers with fuzzy logical methods of decision-making», Proceedings of SPIE, Vol. 12476, doi: 10.1117/12.2659208.
Pavlov, S.V., Mezhiievska, I.A., Wójcik, W. et al. (2023), «Perspectives of the application of medical information technologies for assessing the risk of anatomical lesion of the coronary arteries», Science, Technologies, Innovations, No. 1 (25), pp. 44–55.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Наталія Іванівна Заболотна, Владислава Владиславівна Шолота
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Автор, який подає матеріали до друку, зберігає за собою всі авторські права та надає відповідному виданню право першої публікації, дозволяючи розповсюджувати даний матеріал із зазначенням авторства та джерела первинної публікації, а також погоджується на розміщення її електронної версії на сайті Національної бібліотеки ім. В.І. Вернадського.
