Лазерна система та метод трихвильового картографування та аналізу поляризаційних зображень біологічних шарів у диференціації фізіологічних станів біооб’єктів

Abstract

The method and laser system for polarization mapping of biological layers have been improved through the use of a multi-wavelength approach and multi-parameter analysis of the coordinate distributions of azimuths and ellipticities. Based on statistical and autocorrelation analysis of measured maps of histological sections of the skin dermis (the “papilloma” and “melanoma” groups), objective informative features of optical anisotropy were identified. Using the obtained comprehensive array of features, an automatic binary classification of the physiological states of the samples was performed based on the Random Forest ensemble machine learning algorithm. The functional capabilities of the BT laser polarimetry system have been expanded by introducing a third semiconductor laser into the polarization irradiation unit in combination with the modernization of the binary classifier for differentiating the "melanoma" and "papilloma" states of the skin dermis.

Удосконалено метод та лазерну систему поляризаційного картографування біологічних шарів за рахунок застосування багатохвильового підходу та багатопараметричного аналізу координатних розподілів азимутів і еліптичностей. На основі статистичного та автокореляційного аналізу виміряних мап гістологічних зрізів дерми шкіри (групи «папілома» та «меланома») визначено об&039;єктивні інформативні ознаки оптичної анізотропії. За отриманим комплексним масивом ознак виконано автоматичну бінарну класифікацію фізіологічних станів зразків на базі ансамблевого алгоритму машинного навчання Random Forest. Розширено функціональні можливості  системи лазерної поляриметрії БТ за рахунок введення третього напівпровідникового лазера в блок поляризаційного опромінення в комплексі із модернізацією бінарного класифікатора при диференціації станів «меланома»-«папілома» дерми шкіри.