Статистическая классификация эритроцитов при наследственном сфероцитозе на основе спектральных признаков АСМ-изображений поверхностей клеток

Предложен метод классификации эритроцитов по спектральным признакам изображений (микромасштабных карт физико-механических свойств), полученных сканированием поверхностей клеток на атомно-силовом микроскопе (АСМ). Для расчета признаков каждая линия сканирования исходного АСМ-изображения рассматривалась как реализация случайной последовательности и для нее применялось дискретное преобразование Фурье. После сглаживания по полученной карте спектральных оценок строились информативные характеристики – медианы значений спектрограмм для каждой частоты. Проведена статистическая классификация эритроцитов двух типов (сфероцитов и дискоцитов) пациентов с наследственным сфероцитозом по полученным информативным характеристикам с помощью методов «деревья решений» и «бустинг на деревьях решений». Найден частотный интервал с наилучшей точностью классификации: более 82% для метода «бустинг на деревьях решений».

1. Dokukin, M. Nanoscale compositional mapping of cells, tissues, and polymers with ringing mode of atomic force microscopy / M. Dokukin, I. Sokolov // Scientific Reports. - 2017. - Vol. 7(1). - P. 11828.

2. Суслов, А. А. Сканирующие зондовые микроскопы (обзор) / А. А. Суслов, С. А. Чижик // Материалы, технологии, инструменты. - 1997. - Т. 2, № 3. - С. 78-89.

3. Temperature- and scale-dependent parameters of lateral force maps of cell surface / M. N. Starodubtseva [et al.] // XIX Annual Linz Winter Workshop. Advances in Single-Molecule Research for Biology & Nanoscience, 3-6 Febr. 2017, Linz, Austria. - Linz, 2017. - P. 6-3.

4. Starodubtseva, M. N. Novel fractal characteristic of atomic force microscopy images / M. N. Starodubtseva, I. E. Starodubtsev, E. G. Starodubtsev // Micron. - 2017. - Vol. 96. - P. 96-102.

5. Kharin, Y. Robustness in Statistical Pattern Recognition / Y. Kharin. - Dordrecht : Kluwer, 1996. - 302 p.

6. Jacobs, T. D. Quantitative characterization of surface topography using spectral analysis / T. D. Jacobs, T. Junge, L. Pastewka // Surface Topography: Metrology and Properties. - 2017. - Vol. 5(1). - P. 013001.

7. Nano- and microscale mechanical properties of erythrocytes in hereditary spherocytosis / M. N. Starodubtseva [et al.] // The Journal of Biomechanics. - 2019. - Vol. 83. - P. 1-8.

8. Андерсон, Т. Статистический анализ временных рядов : пер. с англ. И. Г. Журбенко, В. П. Носко / Т. Андерсон. - М. : Мир, 1976. - 755 с.

9. Harrington, P. Machine Learning in Action / P. Harrington. - N. Y. : Manning, 2012. - 382 p.

10. Hastie, T. The Elements of Statistical Learning / T. Hastie, R. Tibshirani, J. H. Friedman. - 2nd ed. - N. Y. : Springer Publ., 2009. - 764 p.