RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2023, том 47, выпуск 6, страницы 958–967 (Mi co1199)

Эта публикация цитируется в 1 статье

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Алгоритм определения групп крови по изображениям серологических планшетов

С. А. Корчагинab, Е. Е. Зайченковаac, Д. А. Шараповac, Е. И. Ершовac, Ю. В. Буторинabd, Ю. Ю. Венгеровab

a Институт проблем передачи информации им. А. А. Харкевича Российской академии наук, г. Москва
b Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова
c Московский физико-технический институт
d ООО «СИНТЭКО-КОМПЛЕКС», 142530, Россия, Московская область, г. Электрогорск, ул. Будёного, д. 1а

Аннотация: В работе рассматривается алгоритм для автоматизации системы медицинской экспресс-диагностики, предназначенной для определения группы крови путем анализа реакции агглютинации (склеивания эритроцитов). После забора крови и заполнения серологического планшета лаборанту достаточно разместить его в специальном сканере для последующего автоматического определения группы крови. Оцифровка данных и помощь лаборанту в распознавании планшетов позволяет решить сразу две критически важные задачи: хранение результатов анализа и контроль человеческого фактора. Предлагаемый алгоритм распознавания позволяет точно определить границы лунок и оценить степень агглютинации посредством легковесной свёрточной нейронной сети. Был собран уникальный набор данных с независимой оценкой степени агглютинации медицинскими экспертами. Наивысшая достигнутая точность оценки степени агглютинации на собранном наборе данных из 3231 изображения лунок оказалась сопоставима с оценкой среднего эксперта и составила 98,2%.

Ключевые слова: агглютинация, группа крови, классификация, преобразование Хафа, глубокое обучение

Поступила в редакцию: 10.05.2023
Принята в печать: 20.06.2023

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1339



© МИАН, 2024