Признак принадлежности точки к объекту формируется на основе оценки соотношения ее яркости с яркостью фона и анализа ее положения относительно выделенного контура объекта.
В наиболее универсальном учебном варианте диалог ЭВМ с оператором организуется с помощью программы монитора, предоставляющей оператору возможность, произвольного обращения к любому из модулей ПО и организации любой последовательности их работы, включая повторы и возвраты (рис. 40).
Рис. 40. Пример начального диалога на АРМе «Морфометрическии анализ»
Для конкретных исследований компонуется определенный набор необходимых модулей и генерируется управляющая программа, осуществляющая минимально необходимый диалог с оператором, что позволяет повысить скорость процесса обработки Программное обеспечение реализовано на компилирующем языке высокого уровня QUASIC COMPILER — простом и удобном для пользователей и обеспечивающем достаточно высокую скорость расчетов.
Основные технические характеристики АРМа: размер шага сканирования — 0,4 мкм; максимальная скорость сканирования — 400 шаг/с; число уровней дискредитации яркости — 1024; максимальный размер сканируемого кадра — 100X100 шагов.
Одним из основных применений АРМа является морфометрический анализ дрожжевых популяций в процессе их культивирования. При этом определяются физиологически важные параметры клеток, такие, как линейный размер, площадь, форма, средняя плотность, неоднородность плотности (неоднородность цитоплазмы), содержание внутренних включений (см. рис. 39). По совокупности клеток находятся средние значения и дисперсии данных параметров, гистограммы распределения, содержание живых и мертвых клеток. Результаты измерений оформляются в виде распечаток.
После резервирования памяти для массивов информации начинается начальный диалог, в котором пользователь должен определить тип объекта (яркий в темном поле или наоборот); размер интервала, с которым производится измерение; порог, отделяющий объект от фона: пороги, по которым выделяются внутренние включения и разделяются живые и мертвые клетки; минимальный и максимальный размер «полезных» объектов; размеры необходимого кадра. Далее производится сканирование прямоугольного кадра заданных размеров и в памяти формируется цифровая матрица изображения.
Полученная матрица FSC копируется во вспомогательную матрицу FSP, с которой будут выполняться необходимые преобразования. Оператор оценивает полученное изображение и по запросу ЭВМ указывает ей количество и номера объектов, которые он считает не подлежащими обработке. Далее начинает работать программа обработки кадра.
Просматриваются поочередно все элементы кадра и при нахождении первой точки первого объекта начинает работать модуль выделения контура объекта. Затем устанавливается линейный размер объекта (максимальное расстояние между точками контура). Далее все точки контура в изображении заполняются единицами, после чего определяются все точки объекта, лежащие внутри контура, заполняются в изображении единицами, вычисляется площадь объекта и формируется массив координат его точек. Далее проверяется принадлежность объекта границе кадра, допустимость его размеров и объект подвергается дальнейшей обработке.
После обработки объекта и запоминания полученной информации часть цифровой матрицы, соответствующая данному объекту, «стирается», продолжается поиск следующего объекта.
После обработки всех объектов в кадре распечатывается их число и оператору предоставляется возможность либо повторить сканирование нового кадра с сохранением накопленной информации, либо произвести одну из следующих операций: 1) расчет средних и дисперсий измеренных параметров по всем накопленным объектам; 2) возвращение к начальному диалогу для переопределения некоторых параметров; 3) расчет и вывод на дисплей или АЦПУ гистограммы распределения объектов по размерам; 4) вывод на АЦПУ результирующей морфометрической информации (средние значения и дисперсии всех измеренных параметров).
Вид распечатки информации и гистограммы распределения клеток по размерам приведены ниже (общее число клеток равно 50; из них мертвых — 10):
