автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Разработка автоматизированной системы обработки оптических изображений для количественной оценки ферментативных и структурных изменений в тканях экcпериментальных животных



На правах рукописи

Жабко Виктор Петрович

"Разработка автоматизированной системы обработки оптических изображений для количественной оценки ферментативных и структурных изменений в тканях экспериментальных животных".

Специальность 05.13.09 - Управление в биологических и медицинских системах (включая применение вычислительной техники)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж -1998

Работа выполнена в Рязанском государственном медицинском университете им. акад. И.П.Павлова.

Заслуженный деятель науки и техники РФ, доктор технических наук, профессор Корячко В.П заслуженный деятель науки РФ, академик РАН, доктор медицинских наук, профессор Строев Е.А. чл-корр. РАЕН, доктор технических наук, профессор Родионов О.В.

кандидат технических наук, доцент Измайлов В.Б. Государственное предприятие ОКБ "Спеюр" при Рязанской государственной радиотехнической академии

Защита состоится 25 сентября 1998 года в 14 часов на заседании диссертационного совета Д063.81.04 Воронежского государственного технического университета по адресу: 394026, г.Воронеж, Московский пр., Г4, конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВГТУ. Автореферат разослан " " 1998 года.

Научный руководитель Научный консультант

Официальные оппоненты: Ведущая организация:

Ученый секретарь диссертационного совета

С.М.Пасмурнов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Современные исследования в области теоретической и экспериментальной медицины требуют проведения большого количества цитологических и гистологических исследований, при этом требуется измерение морфометрических, денситомет-рических и колориметрических характеристик объекта, построение профилей яркости, распознавание образов (например, распознавание изображений хромосом) и др. Вместе с тем, количественный анализ микрообьектов вызывает серьезные затруднения, так как получение параметров для количественной оценки базируется на трудоемких приемах исследования. Для решения перечисленных задач должны быть использованы системы, ориентированные на ввод, обработку и проведение измерений различных параметров изображений. Однако при их использовании сталкиваются со следующими проблемами:

- существующие системы в основном ориентированы на обработку монохромных, а не цветных изображений. Системы, в которых заявлена возможность обработки цветных изображений, решают задачи преобразования информации из формата RGB в формат HSL, HSV и т.п., но не решают задачи идентификации цвета, фильтрации, сегментации, контрастирования цветных изображений;

- программное обеспечение существующих систем чрезвычайно дорого и недоступно для большинства исследователей.

И наши исследования, и исследования других авторов показали, что разнообразие объектов обработки не "позволяет создать универсальные методы обработки изображений, в связи с чем возникает необходимость в разработке нового алгоритмического, программного и методического обеспечения (т.е. новой технологии обработки изображений) для решения поставленных медико-биологических задач.'

Учитывая актуальность данной тематики, по ней был выполнен ряд научно-исследовательских работ. В частности, результаты данной работы были использованы при проведении региональной научно-технической программы "Компьютерная система для оценки цитоге-нетических последствий аварии на ЧАЭС и других неблагоприятных факторов у детского населения Рязанской, области "ХРОМОСКАН", "Оценка неблагоприятного влияния экологических и профессиональных факторов на генетический аппарат детского и взрослого населения Рязанской области "ХРОМОСКАН-2", "Разработка распределенной автоматизированной системы для измерения колориметрических, денситометрических и морфометрических параметров медико-

биологических объектов". НИР "Разработка распределенной автоматизированной системы..." включена в программу информатизации здравоохранения Российской Федерации в 1998-2001 гг. (протокол №18 Ученого Совета Минздрава РФ от 05.12.1997 г.).

Целью работы является разработка системы для проведения колориметрических, морфометрических и денситометрических измерений параметров оптических медико-биологических объектов, разработка алгоритмов и программ обработки изображений хромосом и хромосомных аберраций, внедрение данных разработок в практику. Стоимость разработанной системы должна быть доступной для медицинских учреждений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- проанализировать возможности существующих систем;

- провести анализ существующих моделей описания цвета и соответствующих систем координат;

- провести анализ алгоритмов сегментации изображений по цвету;

- разработать математическую модель описания цвета и соответствующую систему координат, позволяющую решать задачи колориметрического анализа с помощью системы обработки оптических изображений;

- разработать алгоритм сегментации цветных изображений;

- разработать алгоритмы, программы и методики оценки степени повреждения миокарда при экспериментальном инфаркте;

- разработать алгоритм, программу и методику оценки активности кислой фосфатазы в клетках человека и животных;

- разработать алгоритмы, программы и методики оценки уровня ~ хромосомных аберраций, появляющихся при радиационном загрязнении окружающей среды.

Методы исследования основываются на теоретической колориметрии, теории воспроизведения цвета, уравнениях преобразования координат основных систем определения цвета и на моделировании RGB координат основных цветов.

Научная новизна работы заключается в следующем: 1. Разработана система, позволяющая одновременно проводить мор-фометрические, денситометрические и колориметрические измерения параметров любых медико-биологических объектов, видимых на оптическом уровне.

2. Разработана математическая модель описания цвета, опирающаяся на психофизические параметры цвета (яркость, длина волны цвета, насыщенность) и упрощающая переход к психологическим параметрам (цветовой тон).

3. Разработаны цилиндрические системы координат ТЖУху2, иКУщ*» ЦКУиь, позволяющие решать задачи колориметрического анализа изображений более точно по сравнению с описанными преобразованиями и за время меньшее в 10-100 раз, описывающие как основные цвета, так и дополнительные; данные системы координат позволяют создать стандарт цвета для задач компьютерной графики, упрощают алгоритмы сегментации, фильтрации и контрастирования цветных изображений.

4. Разработан алгоритм сегментации изображений по цвету, нечувствительный к изменению уровня освещенности в диапазоне 10%-90% от уровня максимальной освещенности.

5. Разработана методика тестирования систем координат описания цвета, позволяющая сравнивать их точностные характеристики.

6. Разработан интерактивный алгоритм сегментации по контуру изображения с сильно изрезанными границами, позволяющий выделять только один объект в отличие от алгоритмов высокочастотной фильтрации.

7. Выполнение работы по компьютерной обработке изображений хромосом показало возможность создания принципиально нового направления в цитогенетике - количественного оптического цитогенети-ческого анализа, позволяющего определить точные количественные значения параметров хромосом и их разброс, численные значения параметров при хромосомных аберрациях, видимых на оптическом уровне, создать стандарт хромосомного набора, используемый для компьютерной обработки изображений, выявлять любые аберрации, видимые на оптическом уровне, либо имеющие отклонения в гистограммах распределения оптической плотности, диагностировать некоторые заболевания.

Практическая ценность работы заключается в следующем: 1. Разработана распределенная аппаратно-независимая система ввода, обработки и измерения параметров оптических изображений, позволяющая значительно снизить стоимость исследований и перейти к более широкому использованию количественных методов при проведении цитологических и гистологических исследований.

з

2. Теоретически разработаны и экспериментально подтверждены алгоритмы измерения параметров цвета.

3. На основе разработанных алгоритмов обработки цветных и монохромных изображений создана распределенная автоматизированная система ввода, обработки и измерения параметров оптических медико-биологических изображений, которая была использована при проведении работ по экспериментальному инфаркту миокарда и по изучению влияния неблагоприятной окружающей среды на хромосомный аппарат детей, проживающих в районах, пострадавших от аварии на Чернобыльской АЭС.

4. Научные результаты, изложенные в диссертации, используются при проведении научно-исследовательских работ на кафедре биохимии и в Центральной научно-исследовательской лаборатории Рязанского государственного медицинского университета, а также в учебном процессе.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Всероссийской конференции "Компьютерные системы в медицине КОСМ-93" 25-29 мая 1993 г. в городе Переславль-Залесский; международной конференции «Технологии и системы сбора, обработки и представления информации МФИ-93», 15-18 сентября 1993 г. в г.Рязани; областной научно-практической конференции "Медицинские последствия аварии на Чернобыльской АЭС для детского населения Рязанской области", 23-24 мая 1996 г., п.Солотча Рязанской области; международном конгрессе "Медицинские технологии на рубеже веков: медицина - биология - техника - экономика (МБТЭ-97)", 9-31 декабря 1997 года, г.Тула.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 152 страницах машинописного текста, списка литературы из 120 наименований, приложения, содержит 42 рисунка и 69 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

, Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, ее научная новизна, описывается ее краткая характеристика, сформулированы цели и задачи исследования, приведены основные положения, выносимые на защиту.

Рис.1 а. Диаграмма цветности в системе координат .

Рис.1 б. Определение параметров 1ШУ на основании данных координат цвеггности.

Первая глава посвящена медико-биологической постановке задачи анализа изображений, классификации существующих систем ввода и обработки изображений, обзору аппаратного и программного обеспечения существующих АСОИз, анализу параметров изображений, анализу возможностей системы VIDAS фирмы Kontron Elektronik (ФРГ) для решения задач анализа ферментативных и структурных изменений в тканях человека и экспериментальных животных. На основании анализа сделан вывод о необходимости постоянной модернизации системы, об огромной сложности замены отдельных компонентов АСОИз.

Во второй главе проанализированы математические модели, используемые для решения задач колориметрических измерений, в компьютерной графике и для распознавания областей определенного цвета. Рассмотрены модели цвета на основании рекомендаций CIE, RGB-модель описания цвета, модель цвета Манселла и др. Приведено математическое обеспечение для преобразования информации между различными системами координат описания цвета. Показано, что существующие системы координат не всегда обеспечивают точное решение задач сегментации и фильтрации цветных изображений, идентификации цвета. На основе обзора делается вывод о том, что существующие модели описания цвета не позволяют проводить измерения цветового тона. Для решения данной проблемы разработана математическая модель цвета URY, которая упрощает решение ряда задач компьютерной обработки изображений. Данная модель объединяет принципы, заложенные в моделях CIE, Манселла и Ylcp. От модели Манселла и Yltp следует взять общий принцип цилиндрической системы координат, вместе с тем, принципиально исключив деление окружности на равные сегменты для отображения основных цветов. От моделей CIE (XYZ, Luv, Lab) следует взять методы проведения колориметрических расчетов, а также привязку координат цветности к ■ длине волны цвета. Данная система координат базируется на интенсивности цвета Y, длине волны цвета WL и насыщенности цвета R. Т.к. вычисление длины волны цвета достаточно трудоемко и к тому же описание неспектральных цветов через длину волны дополнительного цвета явно неудобно при компьютерной обработке, поэтому вместо длины волны цвета предлагаем использовать угол наклона вектора на диаграмме цветности, выходящий из точки равного контраста и проходящий через текущую точку (рис.1 а,б). Результаты эксперимен-

тального исследования различных систем координат для решения задач сегментации цветных изображений приведены в табл. 1,2.

В третьей главе предложено проводить построение систем ввода, обработки и измерения параметров оптических изображений на основе принципа функционального распределения задач, рассмотрены вопросы калибровки системы, расчета максимального разрешения, сегментации изображений с помощью разработанной системы координат 1ЖУхуг. алгоритмы выделения 4-х связного контура изображения и формирования маски для решения задач измерения параметров изображения.

Мы считаем, что система будет работать более эффективно, значительно проще будут решаться проблемы замены компьютеров, если АСОИз разбить на три подсистемы - подсистему ввода, подсистему обработки и подсистему вывода. Т.к. скорость изменения технических характеристик системы ввода значительно ниже скорости изменения технических характеристик системы обработки, поэтому мы сможем постоянно модернизировать систему обработки, не затрагивая систему ввода, что дает значительный экономический эффект. Создание распределенной аппаратно-независимой системы может найти самое широкое распространение в ВУЗах, т.к. не требует наличия дорогостоящих систем ввода, а также для решения проблем телемедицины.

Разработанная система позволяет вводить изображения с разрешением не менее 0,25 мкм. Разработанное программное обеспечение допускает изменение освещенности объекта в пределах 30%, при этом возможности распознавания цветового тона не изменяются (за исключением диапазонов максимальной и минимальной освещенности). Для сегментации изображения по цвету предлагаем использовать табл. 3.

Для измерения параметров медико-биологических структур (клетка, ядро, срез препарата и т.п.) разработаны алгоритм автоматического выделения контура однородной области и алгоритм «заливки» выделенной области. Данные алгоритмы повышают точность измерения параметров сильно изрезанных участков изображений (например, изображений миокарда, семенных канальцев и т.п.).

Для анализа цветных препаратов, наряду с диаграммой цветности, предлагаем использовать спектрограммы (для анализа спектральных цветов) или гистограммы распределения и системы координат ШУХУ2 (рис.2,3).

В данной главе приведены результаты колориметрического анализа ряда стандартных препаратов, которые показали высокую точ-

WL R G В Н (HSL1) Н (HSL2) Н (HSL3) Нне2 (Luv, ист.С) Ние2 (Lab, ист.С)

1 Фиолетовый 380-430 - - - - - - .

2 Синий 430-470 , 000 000 255 67 4 84 10.4 332.5

3 Голубой 470-500 ' 000 255 255 50 3 64 76.2 74.7

4 Зеленый 500-560 000 •255 000 33 2 100 132.5 123.4

5 Желтый 560-590 255 255 000 17 1 66 190.4 171.7

6 Оранжевый 590-605 - - - ■ - - - - -

7 Красный 605-780 255 000 000 100 0 66 256.2 214.5

8 Пурпурный (Magenta) - 255 000 255 83 5 62 312.5 296.2

9 Белый - 255 255 255 25 0 50 279.7 272.4

10 Черный - 000 000 000 75 0 50 0 0

N Н (Ш1Л) Н (ШЬ2) но; (ШЬ2) Н ШЬЗ Ние2 (Ьиу,С) Ние2 (ЬаЬ,С)

1 Фиолетовый N380-430 70095 67 4 83 54-83 9-11 330-343

2 , Синий N430-470 710967 67-63 4 егг=45294 83 50-84 10-25 0-4,332360

3 Голубой N470-500 2789749 63-46 3,4 егг=176374 67,83 50-81 25-90 2-85

4 Зеленый N500-560 3424806 46-26 2,3; еп=216506 50,67 50-100 84-158 83-149

5 Желтый N560-590 3409066 26-5 0,1,2; егг=215600 17,33,50, 101(1ед)? 50-84 113-237 136-225

6 Оранжевый N590-605 499163 5-2,75(1) 0; егг=31535 17,101(1) 50-64 236-249 204-240

7.1 Красный и=о- 3.284ёгаё Я605-780_1 95351 2 0; еп^=6034 17 51-65 249-251 213-242

7.2 Красный и=350.381- 360 №05-780_2 307451 2-0, 89,93, 96-100 0; егг=20472 17 50-66 0-40, 251-359 214-250

Красный N605-780 402801 2-0, 89, 93, 96100 0; егг=26506 17 50-66 0-40,249359 213-250

Неспектраль ные цвета N000 5470312 67-100 0, 4,5,361 егг=344776 0, 17, 83, 100 50-83 0-19,256360 222-342

150000.» ' 135000-o-

l2oooo.o-

105000.090000.0 ' 75000.0 -

«оооао -

45000.0 -

зоооао -10000.0 -0.0 - -

Рис.2. Спектрограмма тестового изображения.

—1—

•К10

■»50

-Г-

«50

Рис.3. Гистограмма распределения значений и.

ность разработанных методов.

В четвертой главе описано использование предложенных в диссертационной работе систем координат, алгоритмов и методов в прикладных задачах анализа ферментативных и структурных изменений в тканях экспериментальных животных и человека. Данные алгоритмы, модели и системы координат использовались для обработки результатов моделирования инфаркта миокарда у экспериментальных животных, для определения активности кислой фосфатазы в лизосо-мальных клетках щитовидной железы. Сегментация изображений ли-зосом выполнялась в интерактивном режиме путем измерения Я-, С-, В-координат исследуемых областей исходных цитологических или гистологических препаратов и вычислении соответствующих значений яркости У и параметра и системы координат ТЖУхуг- Сегментация изображения выполнялась либо на основе значений 1ШВ-координат и яркости У, либо на основе пороговых значений и и значений яркости У. На основании результатов сегментации, вычислялась площадь, формировалась гистограмма оптической плотности, вычислялись соотношения площадей (например, пораженных и непораженных областей, ядерно-цитоплазматическое соотношение и т.п.).

11 н 1 |п I )И) 1-111-11 И 111111111111111111111111111

Рис.4. Оптический профиль яркости хромосомы.

В данной работе также разработано программное обеспечение

для анализа хромосом и хромосомных аберраций у детей, проживающих в экологически неблагоприятных районах Рязанской области. Обработка изображений хромосом является исключительно сложной задачей и по сложности сопоставима с задачей обработки снимков Земли из космоса. Это связано с исключительно малыми размерами хромосом человека (от 2-3 до 11-13 мкм). Выделение и обработка эте-ро- и гетерохроматиновых зон вызывает еще больше проблем, т.к. их размеры в несколько раз меньше размеров хромосом. Разработанные алгоритмы позволяют выявлять, артефакты, аномальные хромосомы и хромосомные аберрации на основании оптического профиля каждой из хромонем (рис.4), размеров хромосом и значения центромерного индекса. Для увеличения изображений хромосом использован метод билинейной интерполяции.

Для построения оптического профиля хромосом используется следующая методика:

1. На изображении метафазной пластинки или на изображении результатов ориентировочного кариотидирования выделяется интересующая нас хромосома, копируется в отдельный файл выделенный участок изображения и изображение увеличивается в 4-5 раз.

2. Выполняется фильтрация изображения с помощью медианного фильтра 3*3.

3. В интерактивном режиме или с помощью морфологических методов выделяются опорные точки на средних линиях хромонем и с помощью 8-связного алгоритма построения линии между двумя точками вычисляются координаты всех промежуточных точек.

4. Из массива исходного изображения выбирается значение интенсив-ностей из точек с выбранными координатами и полученные значения заносятся в массив, на основе которого строится график профиля яркости.

5. Для улучшения качества допускается фильтрация массива интен-сивностей с помощью линейного медианного фильтра размером 3*1 или 5*1.

При разработке программного обеспечения учитывались основные требования, предъявляемые к программному обеспечению автоматизированных систем, такие, как универсальность, модульность и т.д. Основой программного обеспечения является диалоговый интерфейс, обеспечивающий интерактивный процесс взаимодействия пользователя с системой. Обмен информацией между различными программами осуществляется через файловую систему.

Для разработки программного обеспечения использовались алгоритмические языки Delphi 3, Borland Pascal v.7.0 и его более ранние версии. Разработка программного обеспечения осуществляется для операционной системы Windows 95 (в более ранних версиях - для MS DOS 7.0 - MS DOS 3.30). В настоящее время система функционирует на ПЭВМ PentiumMMX/166Mhz. Системе необходимо 16Mb RAM, адаптер монитора должен обеспечить отображение 800*600 точек в режиме TrueColor. Для нормального функционирования подсистемы вывода необходим цветной струйный принтер типа Epson Stylus Foto. В заключении делаются выводы по результатам проведенных в диссертационной работе исследований.

В результате лроведенных теоретических и экспериментальных исследований по теме диссертации и опытной эксплуатации системы получены следующие основные научные и практические результаты:

1. Разработаны принципы построения алпаратно-независимой системы ввода, обработки и измерения параметров оптических медико-биологических изображений. Разработанная система обладает значительно меньшей стоимостью в сравнении с зарубежными системами и может быть легко модифицирована при замене аппаратуры ввода изображений или системы обработки.

2. Разработанная система позволяет проводить измерения колориметрических-параметров цитологических или гистологических препаратов размером от 2 нм до 20 мм в проходящем или отраженном свете с помощью сертифицированных 3 CCD телекамеры и фреймграббера. Результатом измерения могут быть данные в системах координат XYZ, Luv, Lab или значения длин волн спектральных компонент, измеренные с точностью 0.5-1 нм.

3. Проведен анализ существующих алгоритмов сегментации изображений по цвету и моделей описания цвета и разработан более точный метод выделения областей одного цвета.

4. Разработаны алгоритмы, программы и методики оценки степени повреждения миокарда при экспериментальном инфаркте миокарда.

5. Разработаны алгоритм, программа и методика оценки активности кислой фосфатазы в клетках человека и животных:

6. Разработаны алгоритмы, программы и методики измерения параметров хромосом и хромосомных аберраций.

Достоверность результатов обработки цветных изображений подтверждается сравнением полученных данных с данными, полученными с помощью другой аппаратуры (спектрофотометр).

Результаты теоретических и экспериментальных исследований позволяют сделать следующие выводы:

1. Разработана система колориметрического анализа медико-биологических изображений цитологических или гистологических препаратов размером от 2 нм до 200 мм. Проведение таких измерений для медико-биологических препаратов с заданными размерами с помощью другой аппаратуры (колориметры, спектрофотометры н т.п.) при заданной точности в принципе невозможно.

2.: Разработана математическая модель описания цвета и цилиндрические системы координат ШУхуг. иИУ^, Ш1Уиь, адекватно описывающие физические характеристики цвета.

3. Проведенный анализ показал преимущество разработанной системы координат 1ЖУ по сравнению с существующими системами и показал возможность использования данной системы координат для решения задач фильтрации помех, сегментации и контрастирования цветных изображений.

4. Разработана таблица идентификации цвета (оттенка) на основании параметра и системы координат ЬЖУхуг, и таблица соответствия длины волны цвета параметру и.

Таблица 3

Цвет Длина волны \J_XYZ

Красный 780..605 000.000-003.284 350.381-360.000

Оранжевый^ 605..590 003.284-020.601

Желтый 590..560 020.601-082.222

Зеленый 560..500 082.222-147.760

Голубой 500..470 147.760-232.790

Синий 470..430 232.790-243.262

Фиолетовый 430..380 243.262-244.132

Неспектральные цвета 244.132-350.381

5. Обобщенным показателем распределения цвета изображения может быть гистограмма распределения значения и или спектрограмма, которые более приспособлены для компьютерной обработки изображений по сравнению с диаграммой цветности.

6. Разработана методика тестирования систем координат описания цвета; позволяющая провести сравнительный анализ использования различных систем координат для решения задач сегментации цветных изображений с помощью порогового метода.

7. Результаты, полученные при обработке изображений хромосом, показали, что при использовании разработанного программно-алгоритмического обеспечения может быть создан стандарт хромосомного набора, используемый для компьютерной обработки изображений, возможно выявление любых аберраций, видимых на оптическом уровне, либо имеющих отклонения в гистограммах распределения оптической плотности, а также диагностика некоторых заболеваний. Выполнение данной работы показало возможность созданий принципиально нового направления в цитогенетике - количественного оптического цитогенетического анализа, позволяющего определить точные количественные значения параметров хромосом и их разброс, а также численные значения параметров при хромосомных аберрациях.

Основное содержание диссертации, опубликовано в следующих работах:

1. Строев Е.А., Жабко В.П., Астраханцев А.Ф. Система обработки гистоморфологических изображений на базе "Микровидео-22". //Международ, конф. "Технологии и системы сбора, обработки и представления информации", 15-18 сентября 1993. Тез. докл. Рязань, Русское слово, 1993 С.119-120.

2. Строев Е.А., Жабко В.П., Астраханцев А.Ф. Обзор систем ввода и обработки медико-биологических изображений. //Проектирование ЭВМ: Межвуз. сб. науч. тр. Рязань, 1994 С.64-67.

3. Строев Е.А., Жабко В.П., Астраханцев А.Ф. Программное обеспечение системы ввода, измерения и обработки оптической медико-биологической информации. //Проектирование ЭВМ: Межвуз. сб. науч."тр. Рязань, 1994 С.67-72.

4. Строев Е.А., Жабко В.П., Астраханцев А.Ф., РыжкинаИВ. Использование системы обработки изображений при цитологическом анализе хромосомных аберраций. //V Российский съезд специалистов по лабораторной диагностике. Москва 24-26 мая 1995г. Тез. докл., часть 2. Москва, 1995. С.276. Ред. проф. В.В.Долгов, проф. О.ГЫИолохова. Мин-во здравоохранения и мед. пр-ти, Всероссийское

научное медицинское общество врачей-лаборантов, Российская медицинская академия последипломного образования.

5. Компьютерная система для оценки цитогенетических последствий аварии на ЧАЭС и других неблагоприятных экологических факторов у детского населения Рязанской области "ХРОМОСКАН": Отчет по научной программе. МЗиМП РФ, РязГМУ, 1995. № ГР 02.9.50 004240

6. Строев Е.А., Жабко В.П., Астраханцев А.Ф. Алгоритм сегментации и измерения площади изображения. //Гормональная регуляции метаболизма в норме и патологии. Сб. науч. тр. Отв. ред. акад. РАН, проф. Е.А.Строев. Рязань, РязГМУ, 1996 С.85-87.

7. Строев Е.А., Жабко В.П., Астраханцев А.Ф. Базовая автоматизированная система обработки изображений. //Новые технологии в диагностике и лечении детей в условиях стационара и поликлиники. Рязань, 1997 С. 100-102.

8. Жабко В.П., Строев Е.А., Астраханцев А.Ф. Некоторые вопросы использования колориметрических систем координат при автоматизированной обработке цветных изображений. Тез. докл. //Вестник новых медицинских технологий, 1998 T.V, № 1

9. Жабко В.П. Система координат URYXyz Для автоматизированной обработки цветных медико-биологических изображений. Тез. докл. //Вестник новых медицинских технологий, 1998 t.V, №1.

10. Строев Е.А., Жабко В.П., Астраханцев А.Ф. Автоматизированная система .анализа изображений хромосом и хромосомных аберраций. //Всерос. конф. "Генетика человека". Тез. докл. Москва, 1998 (в печати) _