Б.С.Гуревич1, Ф.Л.Владимиров2, Д.А.Грибова3

1–3 Институт аналитического приборостроения РАН (Санкт-Петербург, Россия)
1 bgurevich48@gmail.com

Постановка проблемы. Развитие современных методов диагностики различных патологий, в том числе таких социально опасных, как онкологические, требует выявления заболеваний на ранней стадии его развития. В последнее время получают распространение оптические методы диагностики. Анализ показывает, что именно метод многоспектральной обработки позволяет обеспечить максимум информации о спектре отражения от новообразования и тем самым повысить достоверность диагностики. Для подтверждения этого нужно провести комплекс экспериментов с подопытными животными.

Цель. Разработать и опробовать на подопытных животных многоспектральный метод обработки изображений злокачественных либо доброкачественных новообразований, искусственно привитых животным, а также проверить его эффективность при осуществлении диагностики.

Результаты. Проведено научное исследование, связанное с многоспектральной обработкой изображений новообразований у подопытных животных, с использованием специально разработанного источника света с перестраиваемой длиной волны. Описана экспериментальная установка для реализации многоспектральной обработки. Приведены и обсуждены результаты исследований субизображений новообразований, полученных в ходе обработки.

Практическая значимость. Предложенный и реализованный в работе метод позволил выявить тонкие различия в спектральных составляющих отраженного от кожи подопытных животных света, у которых были индуцированы злокачественные, доброкачественные новообразования, и, для сравнения, от кожи здоровых животных. Показано, что применение многоспектрального метода позволяет реализовать надежную диагностику различных патологий.

Гуревич Б.С., Владимиров Ф.Л., Грибова Д.А. Применение многоспектральной обработки к изображениям новообразований у подопытных животных // Биомедицинская радиоэлектроника. 2025. T. 28. № 5. С. 105−108. DOI: https://doi.org/10.18127/j156 04136-202505-21

1. Zhao J., Lui H., Kalia S., Zeng H. Real-time Raman spectroscopy for automatic in vivo skin cancer detection: an independent validation. Analytical and Bioanalytical Chemistry. 2015. V. 407. № 5. P. 8373–8379.
2. Austin L.A., Osseiran S., Evans C.L. Raman technologies in cancer diagnostics. Analyst. 2016. V. 141. P. 476–503.
3. Kalchenko V., Ziv K., Addadi Y., Madar N. et al. Combined application of dynamic light scattering imaging and fluorescence intravital microscopy in vascular biology. Laser Phys. Lett. 2010. V. 7. № 8. P. 603–606.
4. Bratchenko I., Artemyev D., Myakinin O. et al. Combined Raman and autofluorescence ex vivo diagnostics of skin cancer in near infrared and visible regions. J. Biomed. Opt. 2017. V. 22. № 2. P. 027005.
5. Khristoforova Y.A., Bratchenko I.A., Myakinin O.O. et al. Portable spectroscopic system for in vivo skin neoplasms diagnostics by Raman and autofluorescence analysis. J. Biophotonics. 2019. V. 12. № 4. P. e201800400.
6. Borisova E., Ivanov D., Kolev B. et al. Autofluorescence spectroscopy of cutaneous neoplasm under ultraviolet, visible and near infrared excitation. Proc. SPIE. 2020. V. 11363. P. 113630Z-1 – 113630Z-5.
7. Зайченко К.В., Гуревич Б.С. Многоспектральная обработка изображений биологических объектов с помощью акустооптических устройств // Биомедицинская радиоэлектроника. 2013. № 9. С. 70–76.
8. Zaichenko K., Gurevich B., Galagudza M. et al. Application of multispectral imaging for early diagnosis of malignant skin neoplasms. Proceedings of the 2023 International Conference on Systems and Technologies of the Digital HealthCare. STDH 2023. 2024. P.132–134.
9. Spigulis J., Oshina I., Potapovs P., Lauberts K. Snapshot multi-spectral-line imaging for applications in dermatology and forensics. Proceedings of SPIE. 2019. V. 10881. P. 1088114.
10. Lukinsone V., Kuzmina I., Veilande R. et al. Multispectral and autofluorescence RGB imaging for skin cancer diagnostics. Proceedings of SPIE. 2019. V.11065. P. 110650A.