Телевизионная визуализация и обработка изображений люминесцирующих объектов в криминалистике, молекулярной биологии и медицине (стр. 9 )

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Рис. 1.15. Изображение геля с молекулярным маркером (дорожка 8)

Как правило, фрагменты молекулярного маркера имеют нелинейное распределение в геле. При этом отношения координат фрагментов маркера в геле являются инвариантными к условиям электрофореза.

Методы детекции результатов элекрофореза

Можно выделить три основных метода детекции результатов электрофореза: визуальный, фотографический и телевизионный.

При визуальном методе гель просматривают непосредственно в УФ, субъективно оценивая результат.

При фотографическом методе полученный гель фотографируют, проводя дальнейшую диагностику по фотоснимкам. С помощью сканера возможна передача фотоснимков в компьютер с целью обработки и создания базы данных. Метод весьма чувствителен при применении специальных фотографических материалов, но требует определенных затрат времени на фотосъемку и обработку, что часто исключает возможность повторной съемки из-за относительно короткой жизни геля.

При телевизионном методе изображения гелей получают с помощью телевизионной камеры или цифрового фотоаппарата с последующим вводом в компьютер. Метод позволяет получать изображения в реальном времени, использовать цифровую обработку изображений, а также автоматизировать процесс определения количественных показателей (напр., количество и размер ДНК в полосе свечения) и диагностики, осуществлять ведение базы данных.

Нижний предел количества ДНК, при котором возможна денситометрия, определяется используемым методом детекции. Если применяется окрашивание ЭБ, то предел визуального обнаружения соответствует 10 ng. Что касается верхнего предела, то слишком большое количество ДНК на дорожке приводит к заниженным оценками (точность совсем низкая, начиная приблизительно с 0,5 µg). Оптимальный диапазон для денситометрического определения: 0,02–0,15 µg на полоску. При денситометрии следует также иметь ввиду, что ДНК легко теряет ЭБ особенно при повышении температуры [26].

Чувствительность фотографического и телевизионного метода детекции сопоставимы и составляют 0,1–1 нг ДНК при окрашивании ЭБ. Высокая чувствительность этих методов обусловлена применением специальных фотоматериалов и длительной экспозиции (до нескольких минут) или специальных преобразователей свет/сигнал.

4. Электролюминесценция (газоразрядное свечение) в медицинской диагностике

Основные виды газового разряда. Процесс визуализации. Количественные характеристики газоразрядных изображений. Области применения и перспективы биоэлектрографии.

Свечение объектов в электромагнитных полях (ЭМП) высокой напряженности (эффект Кирлиан) вызывает большой практический интерес как метод экспериментальных исследований изменений уровня и характера физиологической и психоэмоциональной активности организма человека под влиянием ряда воздействий: аллопатических и гомеопатических препаратов, терапии, аутотренинга и т. п. При описании результатов исследований биологических объектов применяется термин биоэлектрография, а также термин газоразрядная визуализация (ГРВ), введенный в практику и развитый как самостоятельный метод .

Изображения формируются за счет свечения газового разряда, возникающего вблизи поверхности объекта. Объект вносит вклад в инициирование и развитие газоразрядного свечения за счет собственных эмиссионных, электрофизических и энергоинформационных характеристик. Существуют два основных вида газового разряда: лавинный, возникающий в узком зазоре, ограниченном диэлектриком и поверхностный, скользящий по поверхности диэлектрика. На рис. 1.16 приведены примеры газоразрядного свечения некоторых объектов, представляющие собой различные динамические структуры, устойчиво образующиеся возле точек локализации – участков, имеющих поверхностные неоднородности.

1 2 3

4 5 6

Рис. 1.16. 1 – газоразрядное свечение пальца руки; 2 – капли жидкости;
3 – листа растения; 4 – минерала; 5 – монеты; 6 – куриного яйца

Принцип формирования изображения заключается в следующем. Исследуемый объект размещается на диэлектрической пластине с нанесенным с обратной стороны прозрачным токопроводящим покрытием – электродом, на который подаются импульсы высокого напряжения от генератора ЭМП. При высокой напряженности поля в газовой среде пространства контакта объекта и пластины развивается лавинный и/или скользящий газовый разряд (ГР), характеристики которого определяются свойствами объекта. Газоразрядное свечение с помощью оптической системы и телевизионной камеры преобразуется в видеосигнал, который через устройство видеозаписи вводится в компьютер в виде одиночных или avi-файлов для последующей обработки с целью вычисления количественных параметров и диагностической интерпретации.

Сущность процесса визуализации может быть сведена к следующей теоретической схеме (рис. 1.17).

Рис. 1.17. Теоретическая схема процесса визуализации

Первичным процессом является процесс взаимодействия ЭМП с объектом исследования. При этом набор свойств объекта отражает множество {X}бо, в котором определяющую роль играют физико-химические и эмиссионные процессы, а также процессы газовыделения, которые зависят от активных и пассивных свойств биологических тканей, их структурных и эмиссионных свойств. Изменения параметров проявляются на наружном покрове биологического объекта (коже) за счет рефлексогенных зон и биологически активных точек.

Набор параметров ЭМП – множество {X}п. В результате взаимодействия {X}п с {X}бо происходит искажение ЭМП за счет поверхностных и объемных свойств объекта, а при определенных значениях напряженности ЭМП возникает эмиссия поверхностью объекта заряженных частиц, участвующих в инициировании начальных фаз ГР {X}гр. Неоднородности поверхности и объема, процессы эмиссии заряженных частиц или выделения газов оказывают влияние на параметры ЭМП, за счет чего изменяются параметры свечения ГР. Такими параметрами являются характеристики тока разряда и оптического излучения.

ГР в свою очередь может влиять на состояние объекта, вызывая вторичные эмиссионные, деструктивные и тепловые процессы.

Основная информация извлекается из характеристик излучения, которое представляет собой пространственно распределенную группу участков различной яркости. Приемник излучения (телевизионная камера) преобразует пространственное распределение яркости в изображение, а анализ амплитудных характеристик видеосигнала приводит к формированию набора параметров, по которым строится диагностическое заключение о состоянии биологического объекта. В изображениях газоразрядного свечения проявляется комплекс параметров и особенностей организма, связанных как с процессами гомеостаза, так и с локальными электрохимическими явлениями, протекающими на ограниченных участках кожного покрова.

Можно выделить следующие факторы, позволяющие получить в изображениях газоразрядного свечения информацию о состоянии биологического объекта (БО):

1.  Импеданс электрической цепи, зависящей от электрофизических свойств БО (БО включен в цепь протекания электрического тока в системе связанных LC контуров, поэтому изменения комплексного сопротивления БО за счет физиологических процессов приводит к перераспределению токов в контурах и влияет на параметры ГР).

2.  Факторы, влияющие на распределение электрического поля в разрядном зазоре (БО представляет собой объект с неоднородным распределением элементов различной проводимости, например, кровеносные и лимфатические сосуды, соединительная ткань и т. п., что приводит к формированию неоднородного рельефа ЭМП и влияет на развитие ГР).

3.  Пространственно-временная неоднородность собственного газовыделения или испарения поверхности БО (наличие влажности, выделение газов влияют на условия развития разряда).

4.  Эмиссионные процессы поверхности БО являются факторами, инициирующими ГР (от особенностей эмиссионных свойств зависят интенсивность и частота следования разрядов).

Информативной является видимая область спектра газоразрядного свечения, несмотря на присутствии в нем ультрафиолетовой (от 250 нм) составляющей. Это обстоятельство позволяет использовать обычную оптику и преобразователи свет/сигнал.

Для возбуждения свечения рекомендуется использовать пачки импульсов с длительностью 10 мкс, частотой следования 1 кГц и напряжением 3–20 кВ. Форма импульсов не оказывает существенного влияния на информативность получаемых изображений. Скважность импульсов, получаемая при указанных выше параметрах, обеспечивает достаточное время релаксации объекта после каждого импульса [27–30].

Минимальное время съемки, определяемое, в основном, временем возбуждения газового разряда и быстродействием стандартных устройств видеозаписи изображения в компьютер, может составлять от 100 мс. При этом общее время воздействия на объект высоковольтным напряжением составит 1 мс. Максимальное время съемки определяется допустимым временем воздействия, при котором сохраняются информационные свойства объекта. Так, например, при ограничении общего времени высоковольтного воздействия на объект до 1 с общее время съемки может быть увеличено до 1,5 мин. Исходя из этих соображений, в программном обеспечении, управляющем режимами работы аппаратуры, предусматривается блокировка процесса непрерывной съемки.

В отличие от распространенных способов медицинской визуализации в биоэлектрографии заключение дается не путем изучения анатомических структур организма, а на основании конформных преобразований и математической оценки многопараметрических образов, параметры которых зависят от психофизиологического состояния организма. Функциональные особенности БО проявляются в основном в вариабельности и динамике картин свечения ГР, что позволяет использовать для их анализа широкий спектр аналитических и графических моделей. Так, например, на основе уточнения зон Питера Манделя разработан ряд моделей, позволяющих строить секторные диаграммы, отображающие распределение площадей свечения отдельных зон пальцев рук, являющихся проекциями соответствующих органов и систем организма человека, а также синтезирующих картину распределения физического поля вокруг тела человека в трех проекциях. В соответствии с этими моделями создано программное обеспечение GDV-Diagram, GDV-Chakra, GDV-Aura. На рис. 1.18 показаны примеры построения таких моделей с помощью программ GDV-Aura и GDV-Diagram.