Виды окрашивания на карте: Варианты окрашивания на карте. Холодные оттенки в окрашивании волос. Правильный рыжий цвет волос

Виды окрашивания волос

Сегодня практическая каждая девушка красит волосы. Вариантов окраски волос в наши дни существует огромное множество. Наверное, поэтому выбрать цвет волос для себя без советов специалиста не всегда легко. Узнать какие виды окраски волос существуют, как определить оптимальный цвет в зависимости от типа лица и фигуры вам поможет профессиональный парикмахер, стилист, визажист.

Виды окрашивания волос

Окраска волос – это способ самовыражения. Поэтому по цвету волос зачастую можно говорить о характере человека. Например, спокойные, романтические натуры предпочитают натуральные тёплые оттенки. На счёт брюнеток есть стереотип о горячем характере. Современные девушки смелые и во всём ищут оригинальности. Каждый сезон появляется какая-то новая модная окраска волос. Особенно это заметно среди молодёжи. Когда-то была модна окраска волос в два цвета, затем захлестнула мода на покраску челки, сегодня очень популярна покраска «амбре». Мастер по окрашиванию волос посоветует вам наиболее подходящий вариант.

Каковы сейчас тенденции? Во-первых, каждый год девушки стремятся к осветлению волос. Быть блондинкой всегда модно. Сейчас очень популярно частичное мелирование, в том числе как окраска седых волос. Самые интересные техники мелирования – это калифорнийское мелирование и брондирование волос. Подходит для русоволосых девушек, шатенок. Существуют отдельные техники для коротких волос, для женщин постарше, для уже осветлённых волос. Впрочем, окрашивание волос в блондинку всегда будет актуально. Светлые волосы универсальные, подходят как светлокожим и светлоглазым девушкам, так и приятно загорелым.

Креативное окрашивание волос популярно среди молодых девушек. Интенсивные насыщенные цвета на волосах могут выглядеть шикарно. Даже если вы серьёзная девушка и не хотите фиолетовую чёлку, современная окраска волос делает чудеса. Например, в этом сезоне очень модна техника покраски волос «амбре». Это модная покраска волос, при которой красят только кончики волос или все волосы от середины длины. Можно красить кончики в теплые, близкие к натуральным оттенкам цвета. Однако для любителей креативного окрашивания интересным вариантом станет возможность попробовать самые смелые техники и способы покраски. Например, розовые или красноватые кончики смотрятся смело и необычно.

Следует заметить, что существует безаммиачное окрашивание волос. Это окрашивание волос щадящей краской, которое идеально подходит тем, кто уже помучил красками свои волосы и тем, кто хочет окраситься безопасно. Подходит этот вид и чтобы провести восстановление цвета волос. Окрашивание седых волос, наоборот, не требует никаких специальных знаний. Все современные краски хорошо закрашивают седину, на ваш выбор предоставляется весь ассортимент цветов.

При выборе цвета волос стоит руководствоваться типом вашей кожи и цветом глаз. Например, при загорелой коже и тёмных глазах, выбеленные волосы будет выглядеть нелепо. В этом случае больше подойдёт русые, каштановые и любые теплые натуральные оттенки.

Где в Краснодаре покрасить волосы

Молочный шоколад, сомбре, балаяж, бейбилайт, коламбре… Нет-нет, это не меню кофейни, как можно было подумать. Это виды модного весной 2019 окрашивания волос. В каких салонах города вам сделают это хорошо и правильно, смотрите на карте.

Aldo Coppola

Центр красоты  известного итальянского бренда зарекомендовал себя в Краснодаре давно и по праву считается одним из лучших, неизменно поддерживая высокие стандарты качества и обслуживания.

Посмотреть эту публикацию в Instagram

Публикация от ALDOCOPPOLA_KRASNODAR (@aldocoppola_krasnodar) 29 Ноя 2018 в 12:02 PST

E&C Стандарт

Центр эстетической медицины и врачебной косметологии может по праву гордиться своими стилистами по волосам. Настоящие мастера своего дела сделают вам именно то окрашивание, за которым вы пришли.

Посмотреть эту публикацию в Instagram

Публикация от ecstandart authenticaclub (@ecstandart_authenticaclub) 13 Фев 2019 в 7:45 PST

Striga

Популярная сеть салонов красоты предложит вам все виды парикмахерских услуг любого уровня и, возможно, даже те, о которых вы еще не знаете.  Мастера салонов регулярно повышают свой профессиональный уровень, чтобы предложить вам что-нибудь новое.

Посмотреть эту публикацию в Instagram

Публикация от Салон красоты STRIGA™ (@strigacolorlounge)

11 Янв 2019 в 11:51 PST

Prive7

Новый премиальный салон, расположенный в ЖК Тургенев, самом красивом жилом комплексе нашего города, не может не отличаться изысканностью. Если вы за эстетику, то вам сюда. Подчеркнуть вашу индивидуальность с помощью последних трендов — профессиональное кредо салона.

Посмотреть эту публикацию в Instagram

Публикация от Салон красоты (@prive7_krd) 16 Мар 2019 в 12:18 PDT

Парикмахерская Контора Влад Лисовец

 Когда открывает салон стилист с мировым именем, то предоставляемые в нем услуги, априори будут самого высокого уровня. Высококлассные мастера исполнят любую вашу прихоть и каприз.

Посмотреть эту публикацию в Instagram

Публикация от Парикмахерская Контора VL✂️ (@contora_lisovets_krd) 27 Фев 2018 в 12:00 PST

Весенние обзоры Красноярска:

В каком салоне сделать окрашивание c Color.Me — ищите бьюти-точки своего города на карте-локаторе

МНЕ СКАЗАЛИ, ЧТО КРАСИТЕЛЬ УХАЖИВАЕТ ЗА ВОЛОСАМИ. КАК ТАКОЕ ВОЗМОЖНО?

Формула содержит несколько растительных масел и экстрактов с сильным увлажняющим и питательным действием. Основные из них — мед, экстракт граната и масло ши. Также в составе алоэ вера, масло шиповника и пантенол..

Майкл Юнг

Международный колорист kevin.murphy

«Color.me дает глубокий, живой цвет даже при окрашивании в один тон. Чтобы этого добиться, пигменты в составе краски подсчитывают под микроскопом. а на финальной стадии в лаборатории играет классическая музыка. считается, что так оттенки лучше стабилизируются. но если серьезно, color.me действительно работает по-особенному».

{«type»:»authcustom4″,»title»:»Статья: Чёрный заголовок и текст (слева) и цитата эксперта (справа)»,»fields»:{«title»:{«title»:»Заголовок чёрный»,»name»:»title»,»value»:»МНЕ СКАЗАЛИ, ЧТО КРАСИТЕЛЬ УХАЖИВАЕТ ЗА ВОЛОСАМИ. КАК ТАКОЕ ВОЗМОЖНО?»},»text»:{«title»:»Текст»,»type»:»textarea»,»name»:»text»,»value»:»Формула содержит несколько растительных масел и экстрактов с сильным увлажняющим и питательным действием. Основные из них — мед, экстракт граната и масло ши. Также в составе алоэ вера, масло шиповника и пантенол..»},»q-photo»:{«title»:»Фото эксперта»,»type»:»image»,»name»:»q-photo»,»value»:»https://www.authentica.love/nblog/avatar.bfe9097b.png»},»q-title»:{«title»:»Имя эксперта»,»name»:»q-title»,»value»:»Майкл Юнг»},»q-role»:{«title»:»Должность эксперта»,»name»:»q-role»,»value»:»Международный колорист kevin.murphy»},»q-text»:{«title»:»Цитата»,»type»:»textarea»,»name»:»q-text»,»value»:»«Color.me дает глубокий, живой цвет даже при окрашивании в один тон. Чтобы этого добиться, пигменты в составе краски подсчитывают под микроскопом. а на финальной стадии в лаборатории играет классическая музыка. считается, что так оттенки лучше стабилизируются. но если серьезно, color.me действительно работает по-особенному».»}}}

КАРТОГРАФИЧЕСКИЕ СПОСОБЫ ИЗОБРАЖЕНИЯ • Большая российская энциклопедия

КАРТОГРАФИ́ЧЕСКИЕ СПО́СОБЫ ИЗО­БРАЖЕ́НИЯ, сис­те­мы ус­лов­ных обо­зна­че­ний, при­ме­няе­мые при соз­да­нии карт, для по­ка­за про­стран­ст­вен­но­го раз­ме­ще­ния объ­ек­тов, яв­ле­ний, про­цес­сов, их со­че­та­ний, свя­зей и раз­ви­тия. В этих це­лях ис­поль­зу­ют­ся мно­го­чис­лен­ные и раз­но­об­раз­ные кар­то­гра­фич. сим­во­лы, имею­щие разл. фор­му, раз­мер, цвет, его на­сы­щен­ность, ори­ен­ти­ров­ку и внутр. струк­ту­ру зна­ка и т. п. Они обоб­ще­ны и сис­те­ма­ти­зи­ро­ва­ны в от­но­си­тель­но не­боль­шое чис­ло ос­нов­ных К. с. и. (см. кар­ту Кар­то­гра­фи­че­ские спо­со­бы из­об­ра­же­ния), ко­то­рое уве­ли­чи­ва­ет­ся на ани­ма­ци­он­ных кар­тах за счёт до­бав­ле­ния ди­на­мич. пе­ре­мен­ных: дви­же­ния, ми­га­ния зна­ков, из­ме­не­ния цве­та и т. д. (см. так­же Кар­то­гра­фи­че­ская ани­ма­ция).

Спо­соб знач­ков при­ме­ня­ют для по­ка­за объ­ек­тов, ло­ка­ли­зо­ван­ных в пунк­тах и обыч­но не вы­ра­жаю­щих­ся в мас­шта­бе кар­ты, напр. на­се­лён­ных пунк­тов, ме­сто­ро­ж­де­ний по­лез­ных ис­ко­пае­мых, пром. пред­при­ятий, отд. со­ору­же­ний, ори­ен­ти­ров на ме­ст­но­сти. Для пе­ре­да­чи ха­рак­те­ри­стик кар­то­гра­фи­руе­мых объ­ек­тов ис­поль­зу­ют­ся фор­ма, ве­ли­чи­на и цвет знач­ков. По фор­ме знач­ки бы­ва­ют аб­ст­ракт­ны­ми гео­мет­ри­че­ски­ми (круж­ки, тре­уголь­ни­ки и т. п.), бу­к­вен­ны­ми и на­гляд­ны­ми пик­то­гра­фи­че­ски­ми (кон­тур са­мо­лё­та, жи­вот­но­го и др.). Пло­щадь знач­ков гео­мет­рич. фор­мы мо­жет быть про­пор­цио­наль­на ко­ли­че­ст­вен­но­му по­ка­за­те­лю кар­ти­руе­мых объ­ек­тов.

Спо­соб ли­ней­ных зна­ков ис­поль­зу­ют для изо­бра­же­ния объ­ек­тов ли­ней­но­го про­тя­же­ния, не вы­ра­жаю­щих­ся по ши­ри­не в мас­шта­бе кар­ты (до­ро­ги, гра­ни­цы, ре­ки, раз­ло­мы). Ка­че­ст­вен­ные и ко­ли­че­ст­вен­ные ха­рак­те­ри­сти­ки ли­ней­ных объ­ек­тов пе­ре­да­ют с по­мо­щью ри­сун­ка (разл. пунк­ти­ра), раз­но­го цве­та и ши­ри­ны знач­ков.

Спо­соб изо­ли­ний, ино­гда со­про­во­ж­дае­мый для уси­ле­ния их на­гляд­но­сти по­слой­ной ок­ра­ской, при­ме­ня­ет­ся для пе­ре­да­чи ко­ли­че­ст­вен­ных ха­рак­те­ри­стик не­пре­рыв­ных и по­сте­пен­но из­ме­няю­щих­ся в про­стран­ст­ве яв­ле­ний (рель­е­фа, ат­мо­сфер­ных осад­ков, темп-ры воз­ду­ха и др.), наи­бо­лее по­ка­за­те­лен для не­пре­рыв­ных фи­зич. по­лей. См. так­же Изо­ли­ния.

Спо­соб псев­до­изо­ли­ний при­ме­ня­ет­ся для ана­ло­гич­ных по­лей яв­ле­ний, не имею­щих сплош­но­го рас­про­стра­не­ния (напр., плот­ность на­се­ле­ния, за­бо­ло­чен­ность тер­ри­то­рии).

Спо­соб ка­че­ст­вен­но­го фо­на ис­поль­зу­ет­ся для по­ка­за ка­че­ст­вен­ных яв­ле­ний сплош­но­го рас­про­стра­не­ния на зем­ной по­верх­но­сти. При этом тер­ри­то­рия обя­за­тель­но де­лит­ся на отд. од­но­род­ные в ка­че­ст­вен­ном от­но­ше­нии уча­ст­ки, со­глас­но клас­си­фи­ка­ции кар­ти­руе­мо­го яв­ле­ния, ок­ра­шен­ные раз­ны­ми цве­та­ми или по­кры­тые штри­хов­кой. Для удоб­ст­ва иден­ти­фи­ка­ции под­раз­де­ле­ний (напр., гео­ло­гич. воз­рас­та по­род) ка­че­ст­вен­ный фон со­про­во­ж­да­ют бу­к­вен­ны­ми или циф­ро­вы­ми ин­дек­са­ми.

Спо­соб ко­ли­че­ст­вен­но­го фо­на ис­поль­зу­ет­ся для рай­о­ни­ро­ва­ния тер­ри­то­рий по оп­ре­де­лён­ным ко­ли­че­ст­вен­ным по­ка­за­те­лям, напр. мо­ду­лю сто­ка, гу­сто­те и глу­би­не рас­чле­не­ния рель­е­фа и т. п. На кар­те вы­де­ля­ют­ся от­но­си­тель­но од­но­род­ные уча­ст­ки со­об­раз­но шка­ле, ус­та­нов­лен­ной для кар­то­гра­фи­руе­мо­го по­ка­за­те­ля, ко­то­рые ок­ра­ши­ва­ют­ся или штри­ху­ют­ся.

Спо­соб ло­ка­ли­зо­ван­ных диа­грамм по­зво­ля­ет изо­бра­жать ме­няю­щие­ся, ди­на­мич­ные по­ка­за­те­ли, по­ме­щае­мые в пунк­тах на­блю­де­ния (из­ме­ре­ния) этих яв­ле­ний, напр. гра­фи­ки из­ме­не­ния ме­сяч­ных тем­пе­ра­тур, осад­ков, вет­ров, ло­ка­ли­зо­ван­ные по ме­тео­стан­ци­ям; диа­грам­мы за­гряз­не­ния реч­ных вод, при­уро­чен­ные к гид­ро­по­стам.

То­чеч­ный спо­соб по­ка­зы­ва­ет яв­ле­ния мас­со­во­го, но не сплош­но­го рас­про­стра­не­ния, напр. с.-х. по­се­вы, жи­вот­но­вод­ст­во. Ка­ж­дой точ­ке при­да­ют оп­ре­де­лён­ный вес (напр., од­на точ­ка – 100 га по­се­вов или 500 го­лов круп­но­го ро­га­то­го ско­та). В ре­зуль­та­те на кар­ту на­но­сят не­ко­то­рое ко­ли­че­ст­во то­чек рав­ной ве­ли­чи­ны и оди­на­ко­во­го зна­че­ния, груп­пи­ров­ка (гус­тота) ко­то­рых да­ёт на­гляд­ную кар­ти­ну раз­ме­ще­ния яв­ле­ния, а чис­ло по­зво­ля­ет оп­ре­де­лить его раз­ме­ры (ко­ли­че­ст­во объ­ек­тов). На од­ной кар­те мо­гут быть со­вме­ще­ны точ­ки раз­но­го цве­та (или фор­мы), напр., для изо­бра­же­ния по­се­вов раз­ных куль­тур.

Спо­соб ареа­лов ис­поль­зу­ют для по­ка­за об­лас­ти рас­про­стра­не­ния сплош­но­го или рас­сре­до­то­чен­но­го яв­ле­ния, ча­ще все­го рас­про­стра­не­ния жи­вот­ных и рас­те­ний, бас­сей­нов по­лез­ных ис­ко­пае­мых и т. п. Обо­зна­ча­ют­ся на кар­тах окон­ту­ри­ва­ни­ем уча­ст­ка сплош­ной или пунк­тир­ной ли­ни­ей оп­ре­де­лён­но­го ри­сун­ка, ок­ра­ши­ва­ни­ем или штри­хов­кой ареа­ла и т. д.; мно­го­об­ра­зие приё­мов оформ­ле­ния ареа­лов по­зво­ля­ет со­че­тать на од­ной и той же кар­те ряд ареа­лов, да­же ес­ли они пе­ре­кры­ва­ют друг дру­га. Раз­ли­ча­ют: аб­со­лют­ные ареа­лы, за пре­де­ла­ми ко­то­рых дан­ное яв­ле­ние не встре­ча­ет­ся (напр., уголь­ный бас­сейн), и то­гда от­ме­ча­ют его точ­ный кон­тур; от­но­си­тель­ные ареа­лы, по­ка­зы­ваю­щие лишь мес­та со­сре­до­то­че­ния яв­ле­ния (напр., про­мы­сло­вый аре­ал мор­ско­го зве­ря или ле­кар­ст­вен­но­го рас­те­ния), в этом слу­чае да­ют толь­ко зна­чок цен­тра ареа­ла.

Спо­соб зна­ков дви­же­ния ото­бра­жа­ет на­прав­ле­ния и ско­ро­сти пе­ре­ме­ще­ний яв­ле­ний (напр., дви­же­ние ци­кло­нов, мор­ские те­че­ния, пе­ре­лёт птиц, ми­гра­ции на­се­ле­ния). При­ме­ня­ют век­то­ры дви­же­ния, т. е. стрел­ки раз­но­го цве­та, фор­мы или ши­ри­ны, ха­рак­те­ри­зую­щие ско­рость, на­прав­ле­ние, ус­той­чи­вость и др. осо­бен­но­сти яв­ле­ний; по­ло­сы (лен­ты) дви­же­ния раз­ной ши­ри­ны, от­ра­жаю­щие внутр. струк­ту­ру и мощ­ность (на­пря­жён­ность) по­то­ков.

Для кар­то­гра­фич. изо­бра­же­ния ста­ти­стич. по­ка­за­те­лей при­ме­ня­ют два спо­со­ба: кар­то­грам­мы и кар­то­диа­грам­мы, при этом на кар­те все­гда при­сут­ст­ву­ет сет­ка тер­ри­то­ри­аль­но­го де­ле­ния, по ко­то­рой и про­из­во­дит­ся сбор ста­ти­стич. све­де­ний. Кар­то­диа­грам­мы пе­ре­да­ют аб­со­лют­ные ста­ти­стич. по­ка­за­те­ли по еди­ни­цам тер­ри­то­ри­аль­но­го де­ле­ния с по­мо­щью столб­ча­тых, пло­щад­ных, объ­ём­ных и др. диа­грамм­ных зна­ков. Они позво­ля­ют на­гляд­но со­пос­та­вить рай­оны, к ко­то­рым они от­не­се­ны, по аб­со­лют­ным по­ка­за­те­лям. Кар­то­грам­мы пе­ре­да­ют от­но­си­тель­ные ста­ти­стич., все­гда рас­чёт­ные по­ка­за­те­ли, напр. чис­ло дет­ских уч­ре­ж­де­ний на 1000 жит., уро­жай­ность в рас­чё­те на 100 га об­ра­ба­ты­вае­мых зе­мель, про­цент ле­со­по­кры­той пло­ща­ди. Как пра­ви­ло, кар­то­грам­ма име­ет ин­тер­валь­ную шка­лу, в ко­то­рой ин­тен­сив­ность цве­та или плот­ность штри­хов­ки за­ко­но­мер­но ме­ня­ет­ся со­от­вет­ст­вен­но на­рас­та­нию или убы­ва­нию зна­че­ния кар­то­гра­фи­руе­мо­го по­ка­за­те­ля.

Окрашивание волос АirTouch: техника модного окрашивания с фото

Ваши волосы — ваш статус, и чем он выше, тем больше требований к цвету, укладке и к качеству волос… И с возрастом это понимает каждая девушка, мы перестаем экспериментировать с цветом, стрижкой и начинаем просто подчеркивать естественную красоту волос и понимаем, что главное — это здоровье волос.

Сегодня на пике популярности во всем бьюти мире естественность и окрашивание волос, это тоже не обошло. Чтобы добиться естественности в окрашивании, нужно приложить руку опытного мастера. Именно в умении создавать на волосах красивый рисунок, в полной мере проявляется профессионализм стилиста, как при технике окрашивания АirTouch. Идеальное окрашивание АirTouch получается с максимально размытыми границами, переход от неокрашенной части головы к светлым концам плавный и совершенно не резкий.

«Прикосновение воздуха», именно так переводится окрашивание АirTouch, суть его заключается в том же. То есть окрашивание делают при помощи воздуха (фена), который выдувает из пряди более тонкие и короткие волосы. При такой технике окрашивания нет четких линий, таких как при выполнении окрашивания в технике мелирование или омбре.

Суть технологии и этапы окрашивания АirTouch

Многие говорят, что АirTouch — это усовершенствована техника мелирования, я бы сказала, что это переплетение техник окрашивания: мелирования, балаяж и шатуш. И если говорить о результате, то волосы, окрашенные этими техниками, будут выглядеть практически одинаково (кроме мелирования). Для наглядности, все модные виды окрашивания, можете посмотреть в статье: Модное окрашивание волос 2019: виды и техника с фото

Само окрашивание предполагает осветление натуральных волос или тех, которые ранее окрашивались, то есть в любом случаи идет осветление волос. А  мы знаем, что после осветления волосы нуждаются в особом уходе, который основан на восстановлении, питании и увлажнении волос. Более подробно об уходе за окрашенными волосами читайте здесь.

1 этап. Волосы перед окрашиванием разделяют на зоны, каждая из которых делиться на небольшие пряди. Чем тоньше пряди разделения, тем качественней будет осветление.  Потом обдувают волосы струей воздуха из фена так, чтобы от каждой из прядок осталось примерно 30-50% первоначального объема, чтобы убрать все короткие или слабые пряди, а оставить только самые длинные. Воздух фена должен быть холодным. Начинают подготовку волос с височной области.

Без фена, руками так волосы не переберешь. Волосы, окрашенные в этой технике, буквально переливаются.

2 этап. Волосы, которые остались прокрашивают с тщательной растушевкой границ. Затем каждую из прядей заворачивают в фольгу или прозрачную пленку, чтобы избежать смешивания. Краску наносят с отступом от корней, максимально размывая линию перехода сухой кистью.

3 этап. Корни при таком окрашивании остаются темными, мастер их просто тонирует.

В целом окрашивание АirTouch занимает от 3 до 8 часов, в зависимости от длины волос и мастерства парикмахера. Не делайте такое окрашивание в домашних условиях, потому что добиться качественного окрашивания вам вряд ли удастся.

Преимущества окрашивания АirTouch

Главная задача современного окрашивания волос — это подчеркнуть природную красоту волос, а не испортить волосы!

• Окрашивание АirTouch выглядит естественно (как бы выгоревшие волосы на солнце, после отпуска).
• Окрашивание АirTouch считается щадящим, сводит к минимуму вред волосам.
• Такая техника окрашивания не требует частой коррекции, окрашивание делается один раз в 5-6 месяцев.
• Окрашивание придает визуальный объем волосам.
• Окрашивание создает мягкие переливы цветов на волосах.
• При окрашивании АirTouch на волосах создаются как бы блики (высветленные участки волос) и волосы очень красиво блестят.
• Окрашивания АirTouch можно делать на светлых и на темных волосах, а также разной длины и структуры (даже кудрявые).

Из недостатков можно выделить стоимость окрашивания, оно довольно дорогое и зависит, в первую очередь, от мастерства парикмахера и стоимости материалов, которыми он пользуется, а также сопутствующих восстанавливающих процедур при окрашивании. Но, стоимость себя оправдывает, поскольку окрашивания АirTouch хватает на пол года, а то и дольше. Отрастающие корни при таком окрашивании выглядят естественно и уместно.

Фото окрашивания АirTouch на светлых и темных волосах

На светлых волосах можно добиться более светлого тона блонда, а на темных волосах – более светлого  карамельного оттенка.

Окрашивание АirTouch: фото до и после

Будьте всегда красивы и неотразимы!

Парикмахерские услуги | Салон красоты на Таганке (м. Таганская)

Мы предлагаем:

• Различные виды стрижек, в том числе и горячими ножницами;
• Полный спектр окрашивающих процедур. Самые популярные из них:
• Омбре Акция
• Балаяж Акция
• Шатуш Акция
• Любые виды укладок и химической завивки;
• Вечерние и свадебные прически;
• Плетение косичек;
• Различные программы восстановления волос с использованием материалом класса “Люкс”

Телефон для записи: 8(495)915-56-36. Онлайн запись

Балаяж — техника сложного окрашивания волос. В отличии от остальных видов окрашивания волос, балаяж более щадящая. Подходит как для светлых оттенков так и для темных. Существует несколько видов окрашивания балаяж:

• Классический: волосы окрашиваются в два тона, граница между которыми — размывается.
• Окрашивание кончиков.
• Окрашивание с четкой границей.
• Окрашивание прядей возле лица.
• Ассиметричное колорировани

Плюсы окрашивания балаяж

• Подходит для всех типов волос
• Хорошо смотриться на различной длине
• Не травмирует волос
• Долгий период волосы выглядят ухоженными

Узнать цену по акции

Омбре — голливудское окрашивание волос. Суть окрашивания омбре — растяжка цвета и  создание эффекта натурально выгоревших прядей.

Плюсы окрашивания омбре:

• Максимальная натуральность
• Возможность с помощью окрашивания омбре, скорректировать овал лица
• Не затрагивается корневая зона, волосы растут здоровыми.

Узнать цену по акции

Шатуш — идеальное щадящее окрашивание для шатенок и брюнеток. Поможет создать натуральные мягкие переливы на волосах.

• Отлично закрашивает седину
• Не требует частого окрашивания
• Добавляет объёма
• Омолаживает образ

Узнать цену по акции

 

Тенденции модного окрашивания волос 2019

Омбре, шатуш, балаяж

В 2019 году в моде остаётся брондирование, а именно методы окрашивания шатуш, омбре и балаяж. Ну не могут женщины распрощаться с этими французами, слишком уж они запали в любительницам натуральных оттенков волос. Естественность и оригинальность всегда будут в моде, поэтому эти техники окрашивания ещё не скоро исчезнут из запросов клиенток салонов красоты.

Несмотря на отдалённую схожесть эффекта, это три разных способа окрашивания, которые отличаются не только результатом, но также количеством оттенков и, естественно, техникой нанесения краски.

Козий пух на волосах

Шатуш – это разновидность козьего пуха наивысочайшего качества, из которого делают тончайшие кашемировые платки. Казалось бы, при чём здесь окрашивание волос? Дело в том, что краска наносится на предварительно начёсанные пряди, напоминающие пушистую шерсть коз. Если этого не сделать, то нужный акварельный эффект не получится. Время ожидания действия краски варьируется, в зависимости от задуманного образа, однако в любом случае это — один из самых щадящих методов окрашивания волос.

Для любительниц естественных бликов, похожих на выгорелые на солнце кончики, хватит и десяти минут, для более глубокого блонда время действия краски должно быть продлено. Шатуш визуально делает волосы объёмнее, и даже улучшает их структуру. Кроме того, с помощью этой техники, можно скрыть результат неудачного мелирования.

Окрашивание полотна волос средней длины может занять около часа, и это очень удобно. Может, именно поэтому без ума от этой техники голливудские красотки Дженнифер Лопес , Дженнифер Энистон, Камерон Диаз и другие очень занятые знаменитые особы, которым трудно найти лишнюю минутку в плотном рабочем графике.

Обладательницам светлых волос надо помнить о том, что осветлённые прядки не будут слишком заметны, а вот брюнетки и шатенки могут выбирать любой оттенок от медового золотистого до жемчужного или пепельного. Чем темнее волосы, тем более выигрышно на нём смотрится так называемое калифорнийское мелирование, которое, по сути, и есть разновидностью шатуш, только в этом случае оно имеет больше насыщенных и многоцветных прядей.

Всем выйти из тени!

Омбре в переводе с французского языка означает тень, а это значит, что границы перехода тёмных оттенков в светлые будут более ощутимы. Самостоятельно окрасить волосы в этой технике не получится, далеко не каждый мастер может сделать переход плавным, что уж говорить о доморощенных стилистах без предварительного опыта.

Вариаций омбре существует огромное количество. Для классического вида окрашивания разница между основным цветом в прикорневой зоне и осветлёнными кончиками – один-два тона, при этом граница перехода должна оставаться плавной.

Технология нанесения краски следующая: окрашенные пряди закрывают фольгой, выжидают необходимое время, после чего смывают краску и снова наносят краситель, сместив линию окрашивания вверх. По достижению нужного эффекта, краску смывают.

Омбре с контрастной полосой – техника, во время которой разделённые на три горизонтальные части волосы окрашиваются следующим образом: верхняя и нижняя полосы окрашиваются монохромно, а посредине остаётся полоса, которая имеет контрастный цвет (как правило, яркий)

Обратное омбре варьируется, исходя из имеющегося цвета волос. Если изначально клиентка блондинка, то корни затемняют, оставляя светлые концы, с тёмными волосами поступают соответственно.

При монохромном омбре используют светлый и тёмный контрастный оттенок, сохраняя границу перехода заметной. Для яркого омбре используют все яркие оттенки – розовый, фиолетовый, изумрудный. Такую технику окрашивания очень любят поп-звёзды, чьё творчество ориентировано на молодёжную аудиторию. Например, Майли Сайрус, Рианна и другие голосистые красотки.

В частичном омбре окрашивают лишь выборочные пряди, подчёркивая градиент стрижки. Хайлайтинг или бликующее омбре используют для светловолосых девушек. Осветлённые на несколько тонов пряди придают эффект солнечных бликов в волосах.

Пламенное омбре. Для этой техники используют все оттенки красного цвета – от рыжевато-медного до насыщенного бордового. Преимущественно исходный цвет волос тёмный, а пряди выбираются хаотически.

Обратное брондирование – это омбре, для которого на волосы наносят краску нескольких оттенков, близких к изначальному, при этом прикорневая зона остаётся нетронутой, либо же её затемняют. С помощью этой техники можно получить мягкое деграде с плавными переходами.

Помните! Это окрашивание достаточно агрессивно и не рекомендуется тем, чьи волосы имеют секущиеся кончики.

Новая метла по-новому метёт

Балаяж (balayage). Это слово звучит, очень вкусно, как название изысканного десерта. По-французскиязыке оно означает глагол «мести^‘» или «подметать». Почему метод окрашивания получил своё название? Потому, что краску наносят на волосы размашистыми «метущими» движениями.

Результат балаяжа чем-то похож на омбре – окрашенные прядки словно бликуют на солнце и кажутся немного выгоревшими, но техника выполнения окрашивания очень отличается.

Фольгу в этом случае не используют, вместо неё используют специальную плёнку, а если количество окрашенных прядей небольшое, им позволяют окраситься на воздухе. Граница между изначальным цветом (как правило, это естественный цвет) и прядями практически незаметная. Именно поэтому балаяж идеально подойдёт тем, кто хочет добавить изюминку к своему образу, но не готов к радикальным переменам, а использование безаммиачных красок делает такое окрашивание максимально щадящим. Кроме того, эта техника окрашивания эффективно скрывает начинающуюся седину.

Из голливудских красоток без ума от балаяжа Дженнифер Лоуренс, Сара-Джессика Паркер, Джессика Альба и другие. Супермодель Жизель Бундхен, к слову, уже несколько лет не изменяет этому методу окрашивания.

Различают два вида балаяжа – в виде буквы «Ш» и буквы «V», и в том, и в другом случае перелив цветов получается плавным и размытым. В отличие от омбре, где пряди осветляют от средины, в этом случае краска наносится по всей длине полотна волос.

Выбирая способ брондирования, ориентируйтесь на результат, который вы хотите видеть в итоге – должны это быть отдельные малозаметные блики, или же вы хотите яркого и контрастного окрашивания, готовы ли вы обновлять цвет каждые 2 месяца или нет. На эти и другие вопросы вам ответит ваш опытный стилист.

---

PS: В статье использовались фотографии работ мастеров салонов красоты «Маки»

специальных красителей — Отделение патологии и лабораторной медицины

Существует множество специальных красителей для демонстрации патологических процессов. Обычно они используют краситель или химическое вещество, которое демонстрирует сродство к конкретному компоненту ткани. Доступны специальные красители:

1. Пятна соединительной ткани

Массоны Трихром

Окрашивание трихромом помогает выделить поддерживающую коллагеновую строму на срезах различных органов.Это помогает определить характер повреждения тканей. Трихром также помогает в выявлении нормальных структур, таких как соединительнотканные капсулы органов, собственная пластинка желудочно-кишечного тракта и бронховаскулярные структуры в легких.

Эластичное пятно Верхоффа

Пятно на эластичной ткани помогает очертить артерии, потому что эластичная пластинка мышечных артерий и среда аорты содержат эластические волокна. Метод Ван Гизона для эластичных волокон обеспечивает хороший контраст

Пятно ретикулина

Окрашивание ретикулином полезно для паренхиматозных органов, таких как печень и селезенка, для определения структуры.Видны тонкие ретикулярные волокна, которые являются аргирофильными. Окрашивание ретикулином иногда помогает выделить характер роста новообразований.

Пятно Гимзы

Существует множество пятен «типа Романовского» со смесями метиленового синего, лазурного и эозиновых соединений. Среди них пятно Гимзы и пятно Райта (или пятно Райта-Гимзы). Последний используется для окрашивания мазков периферической крови. Пятно Гимзы может быть полезно для идентификации компонентов в различных тканях.Одним из свойств красителей метиленового синего и толуидинового синего является метахромазия. Это означает, что компонент ткани окрашивается в другой цвет, чем сам краситель. Например, крупинки тучных клеток, хрящ, муцин и амилоид будут окрашиваться в фиолетовый, а не синий цвет, что помогает идентифицировать эти компоненты.

2. Микроорганизмы

Браун и хмель

Бактерии появляются на H и E как синие палочки или кокки независимо от граммовой реакции. Колонии выглядят как нечеткие голубые кластеры. Окрашивание по грамму ткани в основном такое же, как в микробиологической лаборатории, за исключением того, что вместо сафранина используется нейтральный красный цвет.Грамположительные организмы обычно хорошо окрашиваются, а грамотрицательные — нет (поскольку липид бактериальных стенок удаляется при обработке тканей).

Окраска AFB (кислотоустойчивые бациллы)

Это краситель использует карбол-фуксин для окрашивания липидных стенок кислотоустойчивых организмов, таких как M. tuberculosis. Чаще всего используется метод Циля-Нильсена, хотя существует также метод Киньюна. Модификация этого пятна известна как пятно Фите и содержит более слабую кислоту для якобы более деликатных M.leprae bacilli. Тем не менее, большая часть липидов микобактерий удаляется при обработке тканей, поэтому это пятно иногда может быть очень неприятным и заставлять вас тщательно искать организмы, которые, как вы уверены, находятся в большой гранулеме. Наиболее чувствительным пятном для микобактерий является пятно аурамина, для просмотра которого требуется флуоресцентный микроскоп. Есть и другие продукты, кроме микобактерий, которые обладают кислотоустойчивостью. Включены криптоспоридиумы, изоспоры и крючки цистицерков.

Гомори метенамин, морилка

Этот краситель, часто обозначаемый аббревиатурой «GMS», используется для окрашивания грибков и Pneumocystis carinii.Стенки клеток этих организмов окрашены, поэтому организмы выделяются коричневым или черным пятном. Это пятно имеет тенденцию вызывать множество артефактов из-за фонового окрашивания, поэтому важно быть уверенным в морфологии исследуемого организма.

PAS (периодическая кислота-Шифф)

Это универсальное пятно для многих вещей. Он окрашивает гликоген, муцин, мукопротеин, гликопротеин, а также грибы. Этап предварительного переваривания амилазы устранит окрашивание на гликоген.PAS полезен для выделения структур тканей — базальных мембран, капсул, кровеносных сосудов и т. Д. Он окрашивает многие предметы и, следовательно, может иметь высокий фон. Это очень деликатно, но конкретность зависит от интерпретации.

3. Углеводные пятна

Коллоидное железо («AMP»)

Частицы железа стабилизируются аммиаком и глицерином и притягиваются к кислым мукополисахаридам. Требуется формалиновая фиксация. Также могут окрашиваться фосфолипиды и свободные нуклеиновые кислоты.Фактический синий цвет возникает из-за реакции берлинской синевы. Ткань может быть предварительно переварена гиалуронидазой для обеспечения большей специфичности.

Альцианский синий

Для большей специфичности pH этого красителя можно отрегулировать.

PAS (пероидная кислота-Шифф)

Окрашивает и гликоген, и муцины, но ткань может быть предварительно переварена диастазой для удаления гликогена.

Муцикармин

Очень специфичен для эпителиальных муцинов.

4.Пигменты, минералы и цитоплазматические гранулы

Фонтана-Массон для меланина

Этот метод основан на использовании гранул меланина для восстановления аммиачного нитрата серебра (но аргентафин, хромаффин и некоторые пигменты липохромов также окрашиваются в черный цвет).

Меланин отбеливатель

Методы отбеливания удаляют меланин, чтобы лучше изучить морфологию клеток. В них используется сильный окислитель, такой как перманганат калия или перекись водорода. Для обесцвечивания глазного меланина требуется несколько часов, а для отбеливания кожи — минуты.

Железное пятно

Классический метод демонстрации железа в тканях. Срез обрабатывают разбавленной соляной кислотой, чтобы высвободить ионы трехвалентного железа из связывающих белков. Затем эти ионы реагируют с ферроцианидом калия с образованием нерастворимого соединения синего цвета (реакция берлинской синей). Похоже, что ртутные фиксаторы лучше сохраняют железо в костном мозге, чем формалин.

Пятно VonKossa

Метод восстановления серебра, демонстрирующий фосфаты и карбонаты, но они обычно присутствуют вместе с кальцием.

5. Пятна жира

Масло Красное О (ORO)

Пятно Определяет нейтральные липиды и жирные кислоты в мазках и тканях. Свежие мазки или криостатные срезы тканей необходимы, потому что фиксаторы, содержащие спирты, или обычная обработка тканей с очисткой удаляют липиды. ORO — быстрое и простое пятно. Это может быть полезно для выявления жировых эмболов в легочной ткани или сгустков периферической крови.

Цифровой синтез гистологических красителей с использованием микроструктурированного и мультиплексного виртуального окрашивания ткани без меток

Сбор данных

Неокрашенные фиксированные формалином и залитые парафином ткани почек (FFPE) были разрезаны на тонкие срезы размером 2 мкм и зафиксированы на них. стандартные предметные стекла для микроскопа.Набор данных для обучения и проверки для каждого пятна состоял из изображений, полученных из 12-ти тонких срезов тканей, полученных от уникальных пациентов. Набор тестовых данных состоял из четырех срезов тканей дополнительных уникальных пациентов. Соседние срезы тканей каждого из этих пациентов были использованы для каждого из трех пятен. Этическое разрешение на использование этих срезов тканей было получено под номером UCLA IRB 18–001029. Используя обычный широкопольный флуоресцентный микроскоп (IX83, Olympus), оборудованный 20 × / 0.Линза объектива 75 NA (Olympus UPLSAPO) и два отдельных куба фильтра, DAPI (OSFI3-DAPI-5060C, EX 377/50 нм, EM 447/60 нм, Semrock) и Texas Red (OSFI3-TXRED-4040C, EX 562/40 нм EM 624/40 нм, Semrock) была выполнена автофлуоресцентная визуализация этих немеченых срезов ткани. Срезы тканей не подвергали депарафинизации и не покрывали покровным стеклом перед визуализацией с помощью флуоресцентной микроскопии. Время экспозиции для канала DAPI составляло 50 мс, а для канала Texas Red — 300 мс. После получения автофлуоресцентных изображений слайды гистохимически окрашивали с использованием стандартных красок H&E, серебра Джонса или трихрома Массона и затем покрывали покровным стеклом.Окрашивание слайдов было выполнено Центральной лабораторией трансляционной патологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (TPCL). Затем гистохимически окрашенные слайды были отображены с помощью сканирующего микроскопа (Aperio AT, Leica Biosystems, объектив 20 × / 0,75NA с адаптером 2 ×) для создания целевых меток, используемых для обучения, проверки и тестирования наших моделей нейронных сетей.

Мы использовали два немаркированных автофлуоресцентных изображения одного и того же образца ткани в сочетании с цифровой окрашивающей матрицей, чтобы выбрать пятно или набор пятен, которые будут сгенерированы в качестве входных данных для нейронной сети.Эти входные данные были преобразованы условно-классовой генеративной враждебной сетью в эквивалентное изображение окрашенного среза ткани с тем же полем зрения.

Предварительная обработка изображений и совместная регистрация

Поскольку целью глубокой нейронной сети было изучение преобразования немаркированных автофлуоресцентных изображений образца ткани в изображение окрашенного образца, было крайне важно, чтобы поле зрения было точным. выровнен. Кроме того, поскольку в качестве входа сети использовалось более одного канала автофлуоресценции, необходимо было выровнять разные каналы фильтра.Чтобы использовать три разных окрашивания (H&E, трихром Массона и серебро Джонса), мы реализовали предварительную обработку изображений и выравнивание для каждой пары входных и целевых изображений из трех наборов данных окрашивания по отдельности.

Шаги регистрации для сопоставления автофлуоресценции и изображений в светлом поле следовали процессу, описанному Rivenson et al. ¹⁵ . Одним из важных дополнений является то, что когда несколько каналов автофлуоресценции (например, DAPI и Texas Red) используются в качестве сетевого входа, они должны быть выровнены, даже если изображения в обоих каналах получены с использованием одного и того же микроскопа; соответствующие FOV из двух каналов не выровнены точно на уровне субпикселей, особенно на краях FOV.Поэтому мы применили алгоритм эластичной пирамидальной регистрации для точного совмещения нескольких каналов автофлуоресценции. Этот алгоритм эластичной регистрации сопоставляет локальные особенности двух каналов изображения, иерархически разбивая изображение на все более мелкие блоки, а затем сопоставляя соответствующие блоки ¹⁰ . Алгоритм эластичной регистрации начинается с разделения изображения на сетку из блоков 5 × 5 и вычисления взаимных корреляций по блокам. Расстояние между местоположением с максимальной корреляцией и центром блока используется для вычисления сдвига, поскольку область с максимальной корреляцией является точкой с максимальным сходством между двумя изображениями.Используя средневзвешенное значение вектора трансляции для каждого блока, была сгенерирована карта трансляции размером 2048 × 2048 пикселей. Затем эта карта перевода была применена к изображению Texas Red, чтобы учесть различия между ним и изображением DAPI. Для достижения точной совместной регистрации изображение итеративно разбивалось на все более мелкие блоки, пока не был достигнут размер блока 100 × 100 пикселей. Затем окончательная рассчитанная карта преобразования была применена к изображениям Texas Red, чтобы убедиться, что они выровнены с соответствующими изображениями в канале DAPI.Пример использования этой карты эластичного преобразования можно увидеть на рис. 5. Наконец, мы сшили выровненные изображения из обоих каналов, чтобы получить полные изображения слайдов образцов, которые содержали каналы DAPI и Texas Red.

Рис. 5: Пример совместной регистрации каналов изображений DAPI и Texas Red.

Карта трансляции была рассчитана с использованием алгоритма эластичной пирамидальной регистрации и затем применена к каналу изображения Texas Red. Этот процесс гарантировал, что два канала изображения были точно совмещены относительно друг друга.

Совместная регистрация между флуоресцентным и светлопольным изображениями началась с глобальной регистрации и продолжалась с постепенным выравниванием в меньших масштабах до совместной регистрации на субпиксельном уровне. было достигнуто.Этот первый шаг этого процесса заключался в том, чтобы найти приблизительное совпадение путем извлечения области светлого поля изображения с наивысшей взаимной корреляцией с версией изображения DAPI с обратной контрастностью. Затем эти изображения были дополнительно выровнены с использованием функции совмещения мультимодальных изображений MATLAB ²³ . После этого процесса регистрации нейронная сеть была обучена с использованием фрагментов этих грубо сопоставленных изображений. Затем с помощью этой сети изображения автофлуоресценции были виртуально окрашены. Однако, поскольку на этом этапе была достигнута только грубая совместная регистрация, точность результатов виртуального окрашивания не могла быть удовлетворительной.Поэтому затем применялась совместная регистрация эластичных пирамид, чтобы сопоставить гистохимически окрашенные изображения с исходными виртуально окрашенными изображениями, что привело к согласованной паре изображений.

Перед подачей выровненных пар в нейронную сеть, мы реализовали нормализацию на изображениях целого слайда, сгенерированных из изображений DAPI и Texas Red. Эта нормализация всего слайда была выполнена путем вычитания среднего значения всего образца ткани и деления на стандартное отклонение значений пикселей (обратите внимание, что фоновые области были исключены при вычислении среднего и стандартного отклонения).

Глубокая архитектура нейронной сети, обучение и валидация

В этом исследовании мы использовали условную архитектуру GAN, чтобы изучить преобразование входных неокрашенных автофлуоресцентных изображений без меток в соответствующее изображение в светлом поле с использованием трех различных красителей (H&E , Трихром Массона и серебро Джонса). После совместной регистрации автофлуоресцентных изображений и изображений в светлом поле точно выровненные поля обзора были случайным образом разделены на перекрывающиеся участки размером 256 × 256 пикселей и дополнительно увеличены за счет вращения и переворачивания.Затем патчи использовались для обучения GAN. Во время процесса обучения этот условный класс GAN использовал набор матриц с горячим кодированием, вместе называемых матрицей цифрового окрашивания, которая была объединена с входными фрагментами изображения / стека изображений 256 × 256 сети, причем каждой матрице соответствует к другому пятну. Один из способов представить эту обусловленность:

$$ \ tilde c = \ left [{c_1, c_2, c_3} \ right] $$

(2)

, где [·] обозначает конкатенацию, а c _i представляет собой матрицу 256 × 256 этикеток для пятен i -го типа (в данном примере H&E, трихром Массона или серебро Джонса).Для пары входных и целевых изображений из набора данных о пятнах i , c _i был установлен как матрица «все единица», в то время как всем остальным матрицам были присвоены нулевые значения.

GAN состоит из двух глубоких нейронных сетей, генератора и дискриминатора (рис. 6). Во время обучения GAN генератор учится выполнять статистическое преобразование для создания виртуально окрашенного изображения, в то время как дискриминатор пытается отличить гистохимически окрашенные изображения от их виртуально окрашенных аналогов.Сети улучшаются, обучаясь друг у друга, улучшая качество виртуально окрашенных изображений. Для этой задачи мы определили функции потерь генератора и дискриминатора как:

$$ \ begin {array} {l} \ ell _ {\ mathrm {generator}} = L_1 \ left \ {{{\ it {z }} _ {\ mathrm {label}}, G \ left ({x _ {\ mathrm {input}}, \ tilde c} \ right)} \ right \} + \ lambda \ times {\ mathrm {TV}} \ left \ {{G \ left ({{x} _ {\ mathrm {input}}, \ tilde c} \ right)} \ right \} + \ alpha \ times \ left ({1 — D ({G ({ x _ {\ mathrm {input}}, \ tilde c}), \ tilde c})} \ right) ^ 2 \\ \ ell _ {\ mathrm {discinator}} = D \ left ({G ({x _ {\ mathrm {input}}, \ tilde c}), \ tilde c} \ right) ^ 2 + \ left ({1 — D ({z _ {\ mathrm {label}}, \ tilde c})} \ right) ^ 2 \ end {array} $$

(3)

, где оператор полной вариации (TV) и средняя абсолютная ошибка ( L ₁ -norm) используются для регуляризации выхода генератора и обеспечения его высокой точности.Оператор TV и норма L ₁ определяются как:

$$ {\ mathrm {TV}} \ left (z \ right) = \ mathop {\ sum} \ limits_p \ mathop {\ sum} \ limits_q | z_ {p \, + \, 1, q} — z_ {p, q} | + | z_ {p, q + 1} — z_ {p, q} | $$

(4)

$$ L_1 \ left ({z, G} \ right) = \ frac {1} {{\ mathrm {P} \ times {\ mathrm {Q}}}} \ mathop {\ sum} \ limits_p \ mathop {\ sum} \ limits_q | z_ {p, q} — G \ left ({x _ {\ mathrm {input}}, \ tilde c} \ right) _ {p, q} | $$

(5)

, где D (·) и G (·) относятся к выходам схем дискриминатора и генератора соответственно; z _метка обозначает светлопольное изображение гистохимически окрашенной ткани; и x _вход представляет вход в нейронную сеть.P и Q представляют количество пикселей по вертикали и горизонтали, соответственно, фрагмента изображения, а p и q представляют собой местоположения пикселей. Параметры регуляризации ( λ и α ) были установлены равными 0,02 и 2000, соответственно, чтобы учесть общий член потерь вариации приблизительно 2% от потерь L ₁ и член потерь дискриминатора 98% от общие потери генератора.

Рис. 6: Схема, показывающая сетевая архитектура GAN, используемая для выполнения преобразования.

a Генераторная сеть. b Дискриминаторная сеть

Для генератора была принята модифицированная версия архитектуры U-net ²⁴ , как показано на рис. 6a. Эта U-сеть состоит из четырех «нижних блоков», за которыми следуют четыре «восходящих блока». Каждый из понижающих блоков состоит из трех сверточных слоев и их функций активации, которые вместе удваивают количество каналов. За этими сверточными слоями следует средний объединяющий слой с шагом и размером ядра два, который эффективно понижает дискретизацию изображения.Блоки увеличения сначала билинейно изменяют размер тензоров, увеличивая их выборку в два раза. Далее следуют три сверточных слоя и их функции активации. Эти сверточные слои вместе сокращают количество каналов в четыре раза. Между каждым из блоков вверх и вниз одного уровня используется пропускное соединение. Эти пропускаемые соединения объединяют вывод понижающих блоков со значениями повышающей дискретизации, позволяя передавать данные на каждом уровне. После этих блоков вниз и вверх используется сверточный слой для уменьшения количества каналов до трех, которые соответствуют трем цветовым каналам в изображении с ярким полем.

Дискриминаторная сеть, изображенная на рис. 6b, принимает шесть входных каналов. Три канала (цветовая карта YCbCr) поступают либо от выхода генератора, либо от мишени / метки, а три — от цифровой матрицы окрашивания с горячим кодированием. Архитектура дискриминатора содержит сверточный слой, который преобразует эти входные данные в 64-канальную карту характеристик, которая, в свою очередь, проходит через набор из пяти блоков, каждый из которых состоит из двух сверточных слоев и соответствующих им функций активации.Второй из этих сверточных слоев удваивает количество каналов и имеет шаг два. За этими пятью блоками следуют два полностью связанных слоя, которые уменьшают размерность до одного канала, на который действует функция активации сигмоида.

Размер сверточного фильтра в сети GAN установлен на 3 × 3; на выходы этих фильтров воздействует функция активации Leaky ReLU, которая описывается как:

$$ {\ mathrm {LeakyReLU}} \ left (x \ right) = \ left \ {{\ begin {array} { * {20} {c}} \! \! \! \! \! {X \; \ mathrm {for} \; {\ it {x}} \,> \, 0} \\ {0.1x \; \ mathrm {иначе}} \ end {array}} \ right. $$

(6)

Во время обучения обучаемые параметры были обновлены с помощью оптимизатора оценки адаптивного момента (Adam) со скоростью обучения 1 × 10 ⁻⁴ для сети генератора и 2 × 10 ⁻⁶ для сети дискриминатора. Для каждого шага обучения дискриминатора выполнялось десять итераций обучения генераторной сети. Размер пакета для обучения был установлен на 8.

Виртуальное окрашивание немаркированных изображений ткани одним пятном

После обучения сети метка с горячим кодированием одного \ (\ тильда c \) использовалась для кондиционирования сети для создания желаемых окрашенных изображений. Другими словами, чтобы генерировать только i -ое пятно, матрица c _i была установлена ​​как матрица «все единица», а остальные матрицы были установлены как все нули.

Смешивание пятен и микроструктурированное виртуальное окрашивание немаркированных изображений тканей

После процесса обучения модели нейронной сети мы можем использовать условные матрицы способами, отличными от того, в котором модель была обучена, для виртуального создания новых типов пятен .{N _ {\ mathrm {пятна}}} c_i, _j, _k = 1 $$

(7)

Другими словами, для данного набора индексов j и k сумма по количеству пятен, на которых обучалась сеть ( N _пятен = 3 в нашем примере), должна быть равна 1. Изменяя матрицы кодирования классов для использования смеси нескольких классов, можно смешивать различные пятна, создавая уникальные пятна с характеристиками, унаследованными от различных пятен, изученных искусственной нейронной сетью.{N _ {\ mathrm {пятна}}} c_i, _j, _k = 1 \, \ quad \ mathrm {for} \; {\ it {j, k}} \ substeq \ mathrm {ROI} $$

(8)

, где ROI — это определенная область интереса в поле обзора образца. Множественные неперекрывающиеся области интереса могут быть определены в поле зрения, при этом разные пятна наносятся на разные области интереса или микроструктуры. Они могут быть либо определены пользователем, либо сгенерированы алгоритмически. Например, пользователь может вручную определять различные области ткани через графический интерфейс пользователя и окрашивать их различными пятнами.Это приведет к разному окрашиванию различных компонентов ткани, как показано на рис. 1 и 3. Мы реализовали эту функцию ROI-селективного окрашивания (микроструктурированное окрашивание) с помощью пакета сегментации Python Labelme ²⁵ . Используя этот пакет, мы можем генерировать логические маски в соответствии с помеченными областями интереса, которые затем обрабатываются в метки \ (\ tilde c_ {ROI} \) для конкретных микроскопических областей. Другие ручные, программные или гибридные подходы также могут использоваться для реализации выбора определенных тканевых структур.

Сеть с одним пятном, используемая для расчетов SSIM

Для создания виртуально окрашенных изображений с использованием сети с одним окрашиванием использовалась сеть с той же архитектурой, но без цифровой матрицы окрашивания. Отдельная сеть была обучена для каждого из трех пятен с использованием части набора данных, специфичной для этого пятна. Эта одноокрашенная сеть была реализована в соответствии с ранее описанным подходом ¹⁵ .

Подробности реализации

Виртуальная сеть окрашивания была реализована с использованием Python версии 3.6.0, с фреймворком TensorFlow версии 1.11.0. Мы реализовали программное обеспечение на настольном компьютере с процессором Intel Xeon W-2195 @ 2,30 ГГц и 256 ГБ оперативной памяти под управлением операционной системы Microsoft Windows 10. Обучение и тестирование сети проводились с использованием одного графического процессора NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti. Сеть была обучена 21000 шагов обучения дискриминатора за 47 часов. Используя один графический процессор, логический вывод может выполняться со скоростью 3,9 с на 1 мм ² немаркированной ткани.

PhaseStain: цифровое окрашивание изображений количественной фазовой микроскопии без этикеток с использованием глубокого обучения

Подготовка образцов и визуализация

Все образцы, которые использовались в этом исследовании, были получены из основной лаборатории трансляционной патологии (TPCL) и подготовлены Лаборатория гистологии в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе.Они были получены после деидентификации информации о пациенте и подготовлены на основе существующих образцов. Таким образом, эта работа не противоречила стандартной практике ухода или процедур сбора образцов.

После заливки в парафин, фиксирующего формалин, тканевый блок делится с помощью микротома на срезы толщиной ~ 2–4 мкм. Этот шаг необходим только на этапе обучения, когда преобразование фазового изображения в изображение светлого поля должно быть статистически изучено.Затем эти тканевые срезы депарафинизируют с использованием ксилола и помещают на стандартное предметное стекло с использованием CytosealTM (Thermo-Fisher Scientific, Уолтем, Массачусетс, США) с последующим запечатыванием образца покровным стеклом. В процессе обучения / обучения этот этап запечатывания дает несколько преимуществ: защита образца во время визуализации и обработки образцов и уменьшение артефактов, таких как колебания толщины образца.

После подготовки образца изображение образца было визуализировано с помощью встроенного в кристалл голографического микроскопа для получения количественного фазового изображения (подробно описано в следующем подразделе).После процесса QPI предметные стекла без этикеток помещали в ксилол на ~ 48 ч, пока покровное стекло не могло быть удалено без искажения ткани. После удаления покровного стекла его несколько раз окунули в абсолютный спирт и 95% спирт, а затем промыли в D.I. вода в течение ~ 1 мин. После этого тканевые слайды окрашивали H&E (кожная ткань), красителем Джонса (ткань почек) и трихромом Массона (ткань печени), а затем закрывали покровные стекла. Затем эти образцы ткани были визуализированы с использованием автоматического слайд-сканирующего микроскопа с ярким полем (Aperio AT, Leica Biosystems) с 20 × / 0.Объектив 75NA (Plan Apo), оснащенный адаптером 2-кратного увеличения, что обеспечивает эффективный размер пикселя ~ 0,25 мкм.

Количественная фазовая визуализация

Установка безлинзовой визуализации

Количественные фазовые изображения образцов ткани без этикеток были получены с использованием поточной безлинзовой голографической установки ⁴¹ . В качестве источника освещения использовался источник света (WhiteLase Micro, NKT Photonics, Дания) с центральной длиной волны 550 нм и спектральной шириной полосы ~ 2,5 нм.Неколлимированный свет, излучаемый одномодовым волокном, использовался для создания квазиплоской волны, освещающей образец. Образец помещался между источником света и чипом датчика изображения CMOS (IMX 081, Sony Corp., Минато, Токио, Япония, размер пикселя 1,12 мкм) с расстоянием от источника до образца ( z ₁ ) 5–10 см и расстояние от образца до датчика ( z ₂ ) 1–2 мм. Этот голографический микроскоп без линз на кристалле имеет субмикронное разрешение с эффективным размером пикселя 0.37 мкм, покрывая образец FOV ~ 20 мм ² (что составляет всю активную площадь сенсора). Стадия позиционирования (MAX606, Thorlabs Inc., Ньютон, штат Нью-Джерси, США), на которой находился датчик CMOS, позволила выполнить трехмерное преобразование чипа имидж-сканера для выполнения пиксельного сверхвысокого разрешения (PSR) ^5,41,42 и мультивысоты- на основе итеративного восстановления фазы ^41,43 . Все оборудование для обработки изображений автоматически контролировалось LabVIEW (National Instruments Corp., Остин, Техас, США).

Метод пиксельного сверхвысокого разрешения (PSR)

Для синтеза голограммы высокого разрешения (с размером пикселя ~ 0.37 мкм), используя только канал G1 шаблона Байера (R, G1, G2 и B), был применен алгоритм PSR на основе сдвига и сложения ^42,44 . Этап трансляции, на котором находится датчик изображения, был запрограммирован на сдвиг в поперечном направлении на сетке 6 × 6 с интервалом между субпикселями на каждом расстоянии от образца до датчика. Голограмма с низким разрешением была записана в каждой позиции, и поперечные смещения были точно оценены с использованием алгоритма оценки смещения ⁴¹ . Результатом этого шага является шесть неперекрывающихся панелей, каждая из которых была дополнена до размера 4096 × 4096 пикселей и индивидуально восстановлена ​​по фазе, что подробно описано ниже.

Многовысотное восстановление фазы

Были сняты поточные голограммы без линз на восьми расстояниях от образца до сенсора. Размер шага осевого сканирования был выбран равным 15 мкм. Точные z -шагов были получены путем применения алгоритма голографической автофокусировки на основе критерия разреженности краев («Тамура градиента», то есть ToG) ⁴⁵ . Нулевая фаза была назначена измерению интенсивности объекта в качестве начального предположения фазы для начала итераций. Затем использовался итерационный алгоритм восстановления фазы с несколькими высотами ⁴⁶ путем распространения комплексного поля вперед и назад между каждой высотой с использованием передаточной функции свободного пространства ⁴⁷ .Во время этого итеративного процесса фаза оставалась неизменной в каждой осевой плоскости, а амплитуда обновлялась с использованием квадратного корня из измерения интенсивности объекта. Одна итерация была определена как распространение голограммы с восьмой высоты (наиболее удаленной от сенсорного чипа) до первой высоты (ближайшей к датчику) с последующим обратным распространением комплексного поля до восьмой высоты. Обычно фаза восстанавливается после 10–30 итераций. На заключительном этапе реконструкции комплексная волна, определяемая сведенными амплитудой и фазой в данной плоскости голограммы, распространялась на плоскость объекта ⁴⁷ , из которой была извлечена фазовая составляющая образца.

Предварительная обработка данных и регистрация изображений

Важным шагом в нашем процессе обучения является выполнение точной регистрации изображения между двумя модальностями визуализации (QPI и светлое поле), что включает этапы как глобального сопоставления, так и локального выравнивания. Поскольку сеть нацелена на изучение преобразования от изображения, полученного без меток, полученного по фазе, в изображение с гистологически окрашенным светлым полем, крайне важно точно выровнять FOV для каждой пары входного и целевого изображений в наборе данных.Мы выполняем эту процедуру согласования кросс-модальности в четыре этапа; шаги 1, 2 и 4 выполняются в MATLAB (The MathWorks Inc., Натик, Массачусетс, США), а шаг 3 включает TensorFlow.

Первый шаг — найти примерно совпадающую FOV между QPI и соответствующим изображением светлого поля. Это делается путем первого бикубического понижения дискретизации всего изображения слайда (WSI) (~ 60 на 60 тыс. Пикселей), чтобы соответствовать размеру пикселя изображения, полученного по фазе. Затем каждое фазовое изображение размером 4096 × 4096 пикселей было обрезано на 256 пикселей с каждой стороны (в результате получилось изображение с размером 3584 × 3584 пикселей), чтобы удалить заполнение, которое используется для процесса восстановления изображения.После этого шага как светлое поле, так и соответствующие фазовые изображения извлекаются по краям с использованием метода Кэнни ⁴⁸ , который использует двойной порог для обнаружения сильных и слабых краев на градиенте изображения. Затем вычисляется матрица оценок корреляции путем корреляции каждого фрагмента размером 3584 × 3584 пикселей результирующего краевого изображения с тем же размером, что и изображение, извлеченное из краевого изображения светлого поля. Изображение с наивысшим показателем корреляции указывает на совпадение между двумя изображениями, и соответствующее изображение светлого поля вырезается из WSI.После этой процедуры первоначального согласования количественное фазовое изображение и изображения, полученные с помощью светлопольного микроскопа, грубо согласовываются.

Второй шаг используется для корректировки возможных поворотов между этими грубо согласованными парами изображений, которые могут быть вызваны небольшим несоответствием в размещении образца во время двух экспериментов по получению изображений (которые выполняются на разных системах формирования изображений, голографических или светлых полях). ). Этот шаг регистрации на основе интенсивности коррелирует пространственные шаблоны между двумя изображениями; фазовое изображение, которое преобразовано в формат целого числа без знака, и компонент яркости изображения светлого поля использовались для этой мультимодальной структуры регистрации, реализованной в MATLAB.Результатом этой цифровой процедуры является матрица аффинного преобразования, которая применяется к фрагменту изображения светлопольного микроскопа, чтобы сопоставить его с количественным фазовым изображением того же образца. После этого шага регистрации фазовое изображение и соответствующее изображение светлого поля глобально совмещаются. Дополнительная обрезка по 64 пикселя с каждой стороны для выровненных пар изображений используется для корректировки возможного угла поворота.

Третий шаг включает обучение отдельной нейронной сети, которая примерно обучается преобразованию количественных фазовых изображений в окрашенные изображения светлого поля, что может помочь в коррекции искажений между двумя модальностями изображения на четвертом / последнем этапе.Другими словами, чтобы сделать локальную регистрацию управляемой, мы сначала обучаем глубокую сеть с глобально зарегистрированными изображениями, чтобы уменьшить энтропию между изображениями, полученными с помощью двух методов визуализации (то есть QPI по сравнению с изображением окрашенной ткани в светлом поле). Эта нейронная сеть имеет ту же структуру, что и сеть, которая использовалась для окончательного процесса обучения (см. Следующий подраздел об архитектуре GAN и ее обучении) с входными и целевыми изображениями, полученными на втором этапе регистрации, о котором говорилось ранее.Поскольку пары изображений еще не выровнены должным образом, обучение останавливается на раннем этапе всего на ~ 2000 итерациях, чтобы избежать структурных изменений на выходе, которые должны быть изучены сетью. Выходные и целевые изображения сети затем используются в качестве пар регистрации на четвертом этапе, который представляет собой алгоритм регистрации эластичного изображения, используемый для корректировки регистрации локальных признаков ¹⁶ .

Архитектура и обучение GAN

Архитектура GAN, которую мы использовали для PhaseStain, подробно описана на рис.6 и дополнительная таблица 1. После регистрации количественных фазовых изображений без меток с изображениями светлого поля гистологически окрашенных срезов ткани эти точно выровненные поля обзора были разделены на перекрывающиеся участки размером 256 × 256 пикселей, которые затем были используется для обучения модели GAN. GAN состоит из двух глубоких нейронных сетей, генератора и дискриминатора. Функция потерь дискриминаторной сети определяется выражением:

$$ \ ell _ {{\ mathrm {discnator}}} = D (G (x _ {{\ mathrm {input}}})) ^ 2 + (1 — D ( z _ {{\ mathrm {label}}})) ^ 2 $$

(3)

где D (.) и G (.) относятся к операторам дискриминатора и генератора, соответственно, x _вход обозначает вход генератора, который представляет собой количественное фазовое изображение без меток, а z _метка обозначает светлопольное изображение гистологически окрашенной ткани. Сеть генератора, G , пытается сгенерировать выходное изображение с теми же статистическими характеристиками, что и метка z _{, метка} , в то время как дискриминатор, D , пытается различить целевое изображение и выходное изображение генератора.Идеальный результат (или состояние равновесия) будет, когда выходные данные генератора и целевые изображения имеют одинаковое статистическое распределение, где в этом случае D ( G ( x _{входной} )) должно сходиться к 0,5. Для глубокой сети генератора мы определили функцию потерь как:

$$ \ ell _ {{\ mathrm {generator}}} = L_1 \ left \ {{z _ {{\ mathrm {label}}}, G \ left ({x _ {{\ mathrm {input}}}} \ right)} \ right \} + \ lambda \\ \ times {\ mathrm {TV}} \ left \ {{G \ left ({x _ {{\ mathrm {input}}}} \ right)} \ right \} + \ alpha \ times \ left ({1 — D \ left ({G \ left ({x _ {{\ mathrm {input}}}} \ right)} \ right)} \ right) ^ 2 $$

(4)

, где L ₁ {.} термин относится к абсолютной попиксельной разнице между выходным изображением генератора и его целевым изображением, TV {.} означает регуляризацию общей вариации, которая применяется к выходному сигналу генератора, а последний член отражает штраф, связанный с к предсказанию дискриминаторной сети выхода генератора. Параметры регуляризации ( λ , α ) были установлены на 0,02 и 2000, так что общий член потерь вариации, λ × TV { G ( x _вход )}, составлял ~ 2 % от параметра потерь L ₁ и члена потерь дискриминатора α × (1 — D ( G ( x _вход ))) ² составлял ~ 98% от общие потери генератора, л _{генератор} .

Фиг.6

Архитектура сетей генератора и дискриминатора в рамках GAN

Для генерации глубокой нейронной сети мы адаптировали архитектуру U-net ⁴⁹ , которая состоит из канала понижающей и повышающей дискретизации, причем каждый путь содержит четыре блока, образующих четыре различных уровня (см. Рис. 6 и дополнительную таблицу 1). . В тракте понижающей дискретизации каждый остаточный блок состоит из трех сверточных слоев и трех блоков линейного выпрямления с утечкой (LReLU), используемых в качестве функции активации, которая определяется как:

$$ {\ mathrm {LReLU}} (x) = \ left \ {{\ begin {array} {* {20} {c}} x & {{\ mathrm {for}} \; x> 0} \\ {0.1x} & {{\ mathrm {else}}} \ end {array}} \ right. $$

(5)

На выходе каждого блока количество каналов увеличивается в 2 раза (за исключением первого блока, который увеличивается с 1 входного канала до 64 каналов). Блоки соединены слоем объединения средних значений шага два, который понижает дискретизацию выходного сигнала предыдущего блока в два раза как для горизонтального, так и для вертикального измерения (как показано на рис. 6 и в дополнительной таблице 1).

В канале повышающей дискретизации каждый блок также состоит из трех сверточных слоев и трех функций активации LReLU, которые уменьшают количество каналов на его выходе в четыре раза. Блоки соединены билинейным слоем повышающей дискретизации, который увеличивает размер выходных данных предыдущего блока в два раза для обоих боковых измерений. Функция конкатенации с соответствующей картой характеристик из тракта понижающей дискретизации того же уровня используется для увеличения количества каналов на выходе предыдущего блока на два.Два пути соединены на первом уровне сети сверточным слоем, который поддерживает количество карт характеристик из выходных данных последнего остаточного блока в пути понижающей дискретизации (см. Рисунок 6 и дополнительную таблицу 1). Последний слой представляет собой сверточный слой, который отображает выходные данные пути повышающей дискретизации в 3 канала цветовой карты YCbCr.

Дискриминаторная сеть состоит из одного сверточного слоя, пяти блоков дискриминатора, слоя среднего пула и двух полностью связанных слоев.Первый сверточный слой получает 3 канала (цветовую карту YCbCr) либо от выхода генератора, либо от цели и увеличивает количество каналов до 64. Блоки дискриминатора состоят из двух сверточных слоев, причем первый слой поддерживает размер карты признаков, а количество каналов, а второй слой увеличивает количество каналов в два раза и уменьшает размер карты функций в четыре раза. Уровень объединения средних значений имеет размер фильтра 8 × 8, что приводит к матрице с размером ( B , 2048), где B относится к размеру пакета.Выходные данные этого слоя с объединением средних значений затем передаются в два полностью связанных слоя, причем первый слой сохраняет размер карты признаков, а второй уровень уменьшает выходной канал до 1, в результате чего выходной размер составляет ( B , 1). Выход этого полностью связанного слоя проходит через сигмовидную функцию, указывающую на вероятность того, что вход трехканального дискриминатора получен из гистологически окрашенного изображения светлого поля. Для дискриминаторной сети все сверточные слои и полносвязные слои связаны функциями нелинейной активации LReLU.

На протяжении всего обучения размер фильтра свертки был установлен равным 3 × 3. Для генерации фрагментов мы применили увеличение данных, используя перекрытие фрагментов 50% для изображений ткани печени и кожи и 25% перекрытия фрагментов для ткани почек. изображения (см. Таблицу 1). Обучаемые параметры, включая фильтры, веса и смещения в сверточных слоях и полностью связанных слоях, обновляются с помощью оптимизатора адаптивной оценки момента (Adam) со скоростью обучения 1 × 10 ⁻⁴ для сети генератора и 1 × 10 ⁻⁵ для дискриминаторной сети.

Таблица 1 Детали обучения виртуальному окрашиванию различных типов тканей с помощью PhaseStain. После обучения слепой вывод занимает ~ 0,617 с для поля зрения ~ 0,45 мм ² , что соответствует ~ 3,22 мегапикселя (см. Раздел «Обсуждение»)

Для каждой итерации дискриминатора было v итераций генераторная сеть; для тренировки ткани печени и кожи v = max (5, floor (7 — w /2)), где мы увеличивали w на 1 на каждые 500 итераций ( w было инициализировано как 0).Для тренировки почечной ткани мы использовали v = max (4, floor (6 — w /2)), где мы увеличивали w на 1 на каждые 400 итераций. Это помогло нам обучить дискриминатор не подгонять под целевые изображения светлого поля. Мы использовали партии размером десять для тренировки срезов ткани печени и кожи и пять для срезов ткани почек. Все записи сверточного ядра инициализируются с использованием усеченного нормального распределения. Все члены смещения сети инициализируются равными нулю.Обучение сети остановилось, когда потери набора проверки L ₁ не уменьшились после 4000 итераций. Типичный график сходимости нашей тренировки показан на рис. 7.

Рис. 7: Графики сходимости PhaseStain для набора проверки цифрового окрашивания H&E кожной ткани .

a L 1-потеря по количеству итераций. b Потери генератора, l _{генератор} относительно количества итераций

Детали реализации

Количество фрагментов изображения, которые использовались для обучения, количество эпох и расписания обучения показаны в таблице 1 .Сеть была реализована с использованием Python версии 3.5.0 и фреймворка TensorFlow версии 1.7.0. Мы реализовали программное обеспечение на настольном компьютере с процессором Core i7-7700K @ 4,2 ГГц (Intel Corp., Санта-Клара, Калифорния, США) и 64 ГБ ОЗУ, работающим под управлением операционной системы Windows 10 (Microsoft Corp., Редмонд, Вашингтон, США). СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ АМЕРИКИ). После обучения для каждого среза ткани соответствующая сеть была протестирована с 4 фрагментами изображения размером 1792 × 1792 пикселей с перекрытием ~ 7%. Затем выходные данные сети были сшиты, чтобы сформировать окончательное выходное изображение сети размером 3456 × 3456 пикселей (FOV ~ 1.7 мм ² ), как показано, например, на рис. 2. Обучение и тестирование сети проводились с использованием двух графических процессоров GeForce GTX 1080Ti (NVidia Corp., Санта-Клара, Калифорния, США).

Как генетики указывают местоположение гена ?: MedlinePlus Genetics

Генетики используют карты для описания местоположения конкретного гена на хромосоме. Один тип карты использует цитогенетическое местоположение для описания положения гена. Цитогенетическая локализация основана на характерном паттерне полос, создаваемых при окрашивании хромосом определенными химическими веществами.Другой тип карты использует молекулярное расположение, которое является точным описанием положения гена на хромосоме. Расположение молекул основано на последовательности строительных блоков ДНК (нуклеотидов), составляющих хромосому.

Цитогенетическая локализация

Генетики используют стандартизированный способ описания цитогенетического местоположения гена. В большинстве случаев местоположение описывает положение определенной полосы на окрашенной хромосоме:

17q12

Его также можно записать как диапазон полос, если о точном местонахождении известно меньше:

17q12-q21

Комбинация цифр и букв обеспечивает «адрес» гена на хромосоме.Этот адрес состоит из нескольких частей:

• Плечо хромосомы. Каждая хромосома делится на два участка (плеча) в зависимости от расположения сужения (перетяжки), называемого центромерой. По соглашению, более короткое плечо называется p, а более длинное — q. Плечо хромосомы — это вторая часть адреса гена. Например, 5q — длинное плечо хромосомы 5, а Xp — короткое плечо Х-хромосомы.

• Положение гена на плече p или q.Положение гена основано на характерном узоре светлых и темных полос, которые появляются, когда хромосома окрашивается определенным образом. Положение обычно обозначается двумя цифрами (представляющими область и полосу), за которыми иногда следует десятичная точка и одна или несколько дополнительных цифр (представляющих поддиапазоны в светлой или темной области). Число, указывающее положение гена, увеличивается с удалением от центромеры. Например: 14q21 представляет позицию 21 на длинном плече хромосомы 14.14q21 находится ближе к центромере, чем 14q22.

Иногда для описания цитогенетической локализации гена также используются сокращения «cen» или «ter». «Cen» указывает на то, что ген находится очень близко к центромере. Например, 16pcen относится к короткому плечу хромосомы 16 возле центромеры. «Ter» означает конец, что указывает на то, что ген находится очень близко к концу плеча p или q. Например, 14qter относится к кончику длинного плеча или самому концу хромосомы 14.

Молекулярное расположение

Проект «Геном человека» — международное исследовательское мероприятие, завершенное в 2003 году, — определило последовательность нуклеотидов для каждой хромосомы человека. Эта информация о последовательности позволяет исследователям предоставить более конкретный адрес, чем цитогенетическое расположение многих генов. Молекулярный адрес гена указывает местоположение этого гена в единицах нуклеотидов. Он описывает точное положение гена на хромосоме и указывает размер гена. Знание молекулярного местоположения также позволяет исследователям точно определить, насколько далеко ген находится от других генов на той же хромосоме.

Различные группы исследователей часто представляют несколько разные значения молекулярного местоположения гена. Исследователи интерпретируют последовательность генома человека с помощью различных методов, что может привести к небольшим различиям в молекулярном адресе гена.

Гисто- (микроскопическая) патология — Johne’s Information Center — UW-Madison

---

Эти изображения предназначены для повышения осведомленности о болезни Джона. Они распространяются в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе, при условии, что источник, johnes.org, зачисляется.

Если требуются версии этих изображений с более высоким разрешением, пожалуйста, свяжитесь с автором сайта: M.T. Коллинз. Коммерческих пользователей могут попросить внести плату за коммерческое использование изображений высокого качества.

---

Срез ткани подвздошной кишки крупного рогатого скота с кислотостойкой окраской по Цилю-Нельсону, увеличенный ~ 400 раз. Бактерии MAP (красный цвет) сгруппированы внутри макрофагов. Мононуклеарные воспалительные клетки, макрофаги и лимфоциты окружают инфицированные макрофаги.У крупного рогатого скота с поздней стадией болезни Джона бактерии MAP обычно многочисленны, как показано здесь. Это так называемый «мультибациллярный» или «лепроматозный» (что означает сходный с запущенными формами лепры) тип инфекции. Реакция хозяина называется диффузным гранулематозным воспалением, аналогичным тому, что наблюдается при лепре человека и болезни Крона (хотя кислотоустойчивые бактерии обычно не наблюдаются при болезни Крона). Это воспаление отличается от того, что наблюдается при туберкулезе, где воспаление организовано в виде гранулемы с стенками.

---

Срез брыжеечных лимфатических узлов крупного рогатого скота, окрашенный кислотостойким красителем Циля-Нильсена (увеличение в 250 раз), демонстрирующий крошечные красные бактерии MAP внутри макрофагов. Присмотритесь и посмотрите ниже, чтобы увидеть большее увеличение.

---

Увеличение изображения выше с высоким увеличением (1000x), показывающее, насколько важно использовать специальные кислотостойкие красители и изучать гистопатологию при увеличении, обеспечиваемом масляной иммерсионной линзой, чтобы четко увидеть бактерии MAP в поражениях.

---

Окрашенный H&E срез кишечника крупного рогатого скота, показывающий гранулематозное воспаление, характерное для болезни Джона.

---

Многоядерная гигантская клетка, обычно обнаруживаемая при гранулематозном воспалении, вызванном MAP у крупного рогатого скота.

---

Атлас человеческого белка

АНДНО

Поле
Все название гена Класс белка Uniprot ключевое слово Хромосома Внешний идентификатор Оценка надежности ткань (IHC) Оценка надежности мышиный мозг Оценка надежности клеток (ICC) Белковый массив (PA) Вестерн-блоттинг (WB) Иммуногистохимия (IHC) Иммуноцитохимия (ICC) Местоположение секретома Субклеточная аннотация (ICC) Расположение клеток Субклеточная аннотация (ICC) (ICC) Фаза пика субклеточного клеточного цикла Экспрессия ткани (IHC) Категория ткани (РНК) Категория типа клеток (РНК) Категория линии клеток (РНК) Категория рака (РНК) Категория области мозга (РНК) Категория клеток крови (РНК) Категория клеток крови (РНК) Категория мозга мыши (РНК) Категория головного мозга свиньи (РНК) Прогностический рак Метаболический путьСводка доказательств Доказательства UniProt Доказательства HPA Доказательства MSС антителами Имеются данные о белках Сортировать по

Класс
, антигенные белки группы крови, гены, связанные с раком, гены-кандидаты, гены сердечно-сосудистых заболеваний, маркеры CD, белки, связанные с циклом лимонной кислоты, гены, связанные с заболеваниями, ферменты, одобренные FDA лекарственные мишени, рецепторы, сопряженные с G-белками, сопоставленные с neXtProt, сопоставленные с UniProt, SWISS-PROT, ядерные рецепторы, белки, связанные с плазматической мембраной, прогнозируемые белки, секретируемые через мембрану, прогнозируемые белки, секретирующие лекарственные средства, прогнозируемые белки, секретируемые через мембрану, протеины, секретируемые с помощью RAS. Белки Рибосомные белки Белки, родственные РНК-полимеразе Факторы транскрипции Транспортеры Ионные каналы, управляемые напряжением

Подкласс

Класс
Биологический процесс Молекулярная функция Болезнь

Ключевое слово

Хромосома
12345678910111213141516171819202122MTUnmappedXY

Надежность
ПовышеннаяПоддерживается УтвержденоНеопределено

Надежность
Поддерживается Одобрено

Надежность
ПовышеннаяПоддерживается УтвержденоНеопределено

Проверка
Поддерживается УтвержденоНеопределено

Проверка
Enhanced — CaptureEnhanced — GeneticEnhanced — IndependentEnhanced — OrthogonalEnhanced — РекомбинантнаяПоддерживаемаяПодтвержденнаяНеопределенная

Проверка
Enhanced — IndependentEnhanced — OrthogonalSupportedApprovedUncertain

Проверка
Enhanced — GeneticEnhanced — IndependentEnhanced — РекомбинантнаяПоддерживается УтвержденоНеопределено

Аннотация
Внутриклеточно и мембранно, секретно — неизвестное местоположение, секретируется в головном мозге, секретируется в женской репродуктивной системе, секретируется в мужской репродуктивной системе, секретируется в других тканях, секретируется в кровь, выделяется в пищеварительную систему, секретируется во внеклеточный матрикс

Расположение
актина filamentsAggresomeCell JunctionsCentriolar satelliteCentrosomeCleavage furrowCytokinetic bridgeCytoplasmic bodiesCytosolEndoplasmic reticulumEndosomesFocal адгезия sitesGolgi apparatusIntermediate filamentsKinetochoreLipid dropletsLysosomesMicrotubule endsMicrotubulesMidbodyMidbody ringMitochondriaMitotic chromosomeMitotic spindleNuclear bodiesNuclear membraneNuclear specklesNucleoliNucleoli фибриллярный centerNucleoli rimNucleoplasmPeroxisomesPlasma membraneRods & RingsVesicles

Поиски
УлучшеноПоддерживаетсяПодтвержденоНеизвестноВариация интенсивностиПространственная вариацияКорреляция интенсивности клеточного циклаПространственная корреляция клеточного циклаБиологический клеточный циклПользовательские данные, зависящие от клеточного циклаЗависимый от клеточного цикла белокНезависимый от клеточного цикла белокЗависимый от клеточного цикла транскриптСтранскрипт, не зависящий от клеточного циклаМультилокализацияЛокализация 1Локализация 2Локализация 3Локализация 4Обеспечение местоположения 9

Расположение
AnyActin filamentsAggresomeCell JunctionsCentriolar satelliteCentrosomeCleavage furrowCytokinetic bridgeCytoplasmic bodiesCytosolEndoplasmic reticulumEndosomesFocal адгезия sitesGolgi apparatusIntermediate filamentsKinetochoreLipid dropletsLysosomesMicrotubule endsMicrotubulesMidbodyMidbody ringMitochondriaMitotic chromosomeMitotic spindleNuclear bodiesNuclear membraneNuclear specklesNucleoliNucleoli фибриллярный centerNucleoli rimNucleoplasmPeroxisomesPlasma membraneRods & RingsVesicles

Клеточная линия
анйа-431A549AF22ASC TERT1BJCACO-2EFO-21FHDF / TERT166GAMGHaCaTHAP1HBEC3-KTHBF TERT88HDLM-2HEK 293HELHeLaHep G2HTCEpiHTEC / SVTERT24-BHTERT-HME1HTERT-RPE1HUVEC TERT2JURKATK-562LHCN-M2MCF7NB-4OE19PC-3REHRH-30RPTEC TERT1RT4SH-SY5YSiHaSK-MEL-30SuSaTHP-1U-2 ОСУ-251 МГ

Тип
ProteinRna

Фаза
G1SG2M

Ткань
AnyAdipose tissueAdrenal glandAppendixBone marrowBreastBronchusCartilageCaudateCerebellumCerebral cortexCervix, uterineChoroid plexusColonDorsal rapheDuodenumEndometriumEpididymisEsophagusEyeFallopian tubeGallbladderHairHeart muscleHippocampusHypothalamusKidneyLactating breastLiverLungLymph nodeNasopharynxOral mucosaOvaryPancreasParathyroid glandPituitary glandPlacentaProstateRectumRetinaSalivary glandSeminal vesicleSkeletal muscleSkinSmall intestineSmooth muscleSoft tissueSole из footSpleenStomachSubstantia nigraTestisThymusThyroid glandTonsilUrinary bladderVagina

Тип ячейки

Выражение
Не обнаружено Низкое Среднее Высокое

Ткань
AnyAdipose tissueAdrenal glandBloodBone marrowBrainBreastCervix, uterineDuctus deferensEndometriumEpididymisEsophagusFallopian tubeGallbladderHeart muscleIntestineKidneyLiverLungLymphoid tissueOvaryPancreasParathyroid glandPituitary glandPlacentaProstateRetinaSalivary glandSeminal vesicleSkeletal muscleSkinSmooth muscleStomachTestisThyroid glandTongueUrinary bladderVagina

Категория
Обогащенная ткань Обогащенная группа Улучшенная ткань Низкая тканевая специфичность Не обнаружено Обнаружено у всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено

Тип клетки
AnyAlveolar клетки типа 1Alveolar клетки типа 2B-cellsBasal железистой cellsBasal keratinocytesBipolar cellsCardiomyocytesCholangiocytesCiliated cellsClub cellsCollecting канал cellsCone фоторецептор cellsCytotrophoblastsDistal трубчатой ​​cellsDuctal cellsEarly spermatidsEndothelial cellsEnterocytesErythroid cellsExocrine железистой cellsExtravillous trophoblastsFibroblastsGlandular cellsGranulocytesHepatocytesHofbauer cellsHorizontal cellsIntestinal эндокринного cellsIto cellsKupffer cellsLate spermatidsLeydig cellsMacrophagesMelanocytesMonocytesMucus-секретирующее cellsMuller глии cellsPancreatic эндокринных cellsPaneth cellsPeritubular cellsProximal трубчатых клетки стержневые фоторецепторные клетки клетки сертоли гладкомышечные клетки сперматоциты сперматогонии супрабазальные кератиноциты синцитиотрофобласты Т-клетки недифференцированные клетки уротелиальные клетки

Категория
Тип клеток обогащенный Группа обогащенный Тип клетки улучшенный Низкая специфичность типа клеток Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено

Клеточная линия
анйа-431A549AF22AN3-CAASC diffASC TERT1BEWOBJBJ hTERT + BJ hTERT + SV40 большой Т + BJ hTERT + SV40 большой Т + RasG12VCACO-2CAPAN-2DaudiEFO-21FHDF / TERT166GAMGHaCaTHAP1HBEC3-KTHBF TERT88HDLM-2HEK 293HELHeLaHep G2HHSteCHL-60HMC-1HSkMCHTCEpiHTEC / SVTERT24-BHTERT-HME1HTERT- RPE1HUVEC TERT2JURKATK-562Karpas-707LHCN-M2MCF7MOLT-4NB-4NTERA-2OE19PC-3REHRH-30RPMI-8226RPTEC TERT1RT4SCLC-21HSH-3-SY5YSiHaSK-25-MGU-1 MGU-138-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217 / 70U-266 / 84U-698U-87 MGU-937WM-115

Категория
Клеточная линия обогащена Группа обогащена Линия клеток улучшена Низкая специфичность клеточной линии Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночных Наибольшая экспрессия

Рак
любой

Категория
Обогащенный рак Обогащенный группойРак усиленный Низкая специфичность рака Не обнаружено Обнаружено у всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено

Область мозга
Любая Амигдала Базальные ганглии Мозжечок Кора головного мозга Формирование гиппокампа Гипоталамус Средний мозг Обонятельная область Мосты и продолговатый мозг Таламус

Категория
Обогащенная по региону Обогащенная по группе Улучшенная по региону Низкая специфичность по региону Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено

Тип клеток
AnyBasophilClassical monocyteEosinophilGdT-cellIntermediate monocyteMAIT T-cellMemory B-cellMemory CD4 T-cellMemory CD8 T-cellMyeloid DCNaive B-cellNaive CD4 T-cellNaive CD8 T-cellNeutrophilas DC-monacyteonNeutrophilas DC-monacyteon0001

Категория
Тип клеток обогащенный Группа обогащенный Тип клетки улучшенный Низкая специфичность типа клеток Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено

Клеточная линия
AnyB-клетки Дендритные клетки Гранулоциты МоноцитыNK-клетки Т-клетки

Категория
Линия обогащена Группа обогащена Линия расширена Низкая специфичность линии Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в одиночной Наивысшей экспрессии

Область мозга
AnyAmygdalaБазальные ганглии мозжечокКора большого мозга мозолистое тело Формирование гиппокампа Гипоталамус Средний мозг Обонятельная область Гипофиз Мосты и продолговатый мозг РетинаТаламус

Категория
Обогащенная по региону Обогащенная по группе Улучшенная по региону Низкая специфичность по региону Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено

Область мозга
AnyAmygdalaБазальные ганглии мозжечокКора большого мозга мозолистое тело Формирование гиппокампа Гипоталамус Средний мозг Обонятельная область Гипофиз Мосты и продолговатый мозг Ретина Спинной мозг Таламус

Категория
Обогащенная по региону Обогащенная по группе Улучшенная по региону Низкая специфичность по региону Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено

Рак
Рак молочной железы Рак шейки матки Рак ободочной и прямой кишки Рак эндометрия Глиома Рак головы и шеи Рак печени Рак легких Рак легкихМеланома Рак яичников Рак поджелудочной железы Рак предстательной железы Рак почки Рак почки Рак почки Рак желудка Рак рака щитовидной железы Рак уротелия

Прогноз
Благоприятный Неблагоприятный

Путь
Гидролиз ацил-КоА Метаболизм ацилглицеридов Аланин; метаболизм аспартата и глутамата, метаболизм аминосахаров и нуклеотидных сахаров, биосинтез аминоацил-тРНК, метаболизм андрогенов, метаболизм арахидоновой кислоты, метаболизм аргинина и пролина, метаболизм скорбатов и альдаратов, — бета-окисление жирных кислот с разветвленной цепью (митохондриальные) (митохондриальные), бета-окисление бета-ненасыщенных жирных кислот — бета-ненасыщенные 6 диоксидных кислот. диненасыщенные жирные кислоты (n-6) (пероксисомальные) Бета-окисление жирных кислот с четной цепью (митохондриальные) Бета-окисление жирных кислот с четной цепью (пероксисомальные) Бета-окисление жирных кислот с нечетной цепью (митохондрии) Бета-окисление фитановых кислот кислотное (пероксисомальное) Бета-окисление полиненасыщенных жирных кислот (митохондрии) Бета-окисление ненасыщенных жирных кислот (n-7) (митохондриальное) Бета-окисление ненасыщенных жирных кислот (n-7) (пероксисомальное) Бета-окисление ненасыщенных жирных кислот ( n-9) (митохондрии) Бета-окисление ненасыщенных жирных кислот (n-9) (пероксисомальный) Метаболизм бета-аланина Биосинтез желчных кислот Рециклинг желчных кислот Биоптерин me таболизм, метаболизм биотина, биосинтез группы крови, метаболизм бутаноатов, метаболизм С5-разветвленной двухосновной кислоты, карнитиновый челнок (цитозольный), карнитиновый челнок (эндоплазматический ретикуляр), карнитиновый челнок (митохондриальный), карнитиновый челнок (пероксисомальный), холестериновый, метаболический путь, биосинтез холестерина, биосинтез холестерина, биосинтез холестерина, путь биосинтеза, метаболизм, биосинтез холестерина, метаболизм, биосинтез холестерина, метаболизм, метаболизм Биосинтез гепарансульфата Деградация хондроитинсульфата Синтез CoA Метаболизм цистеина и метионина Метаболизм лекарственных препаратов Метаболизм эстрогенов Метаболизм эфирных липидов Реакции обмена / спроса биосинтез (ненасыщенные) Десатурация жирных кислот (четная цепь) Десатурация жирных кислот (нечетная цепь) Удлинение жирных кислот (четная цепь) Удлинение жирных кислот (нечетная цепь) Окисление жирных кислот Метаболизм жирных кислот Формирование d гидролиз эфиров холестерина, метаболизм фруктозы и маннозы, метаболизм галактозы, биосинтез глюкокортикоидов, метаболизм глутатиона, метаболизм глицеролипидов, метаболизм глицерофосфолипидов, глицин; серин и треонин metabolismGlycolysis / GluconeogenesisGlycosphingolipid биосинтез-ganglio seriesGlycosphingolipid биосинтез-Globo seriesGlycosphingolipid биосинтез-лакто и neolacto seriesGlycosphingolipid metabolismGlycosylphosphatidylinositol (GPI) -anchor biosynthesisHeme degradationHeme synthesisHeparan сульфат degradationHistidine metabolismInositol фосфат metabolismIsolatedKeratan сульфат biosynthesisKeratan сульфат degradationLeukotriene metabolismLinoleate metabolismLipoic кислота metabolismLysine metabolismMetabolism из другой аминокислоты acidsMetabolism ксенобиотиков пути цитохром P450 Разное Метаболизм N-гликанов Метаболизм никотинатов и никотинамидов Метаболизм азота Метаболизм нуклеотидов Метаболизм O-гликанов Метаболизм жирных кислот омега-3 Метаболизм жирных кислот Омега-6 Метаболизм жирных кислот Окислительное фосфорилированиеПантотенат и КоА Биосинтез Пуронинатный путь метаболизм глюконатина тирозин и триптофан biosynthesisPhosphatidylinositol фосфат metabolismPool reactionsPorphyrin metabolismPropanoate metabolismProstaglandin biosynthesisProtein assemblyProtein degradationProtein modificationPurine metabolismPyrimidine metabolismPyruvate metabolismRetinol metabolismRiboflavin metabolismROS detoxificationSerotonin и мелатонина biosynthesisSphingolipid metabolismStarch и сахароза metabolismSteroid metabolismSulfur metabolismTerpenoid магистральная biosynthesisThiamine metabolismTransport reactionsTriacylglycerol synthesisTricarboxylic цикл кислота и глиоксилат / дикарбоксилат metabolismTryptophan metabolismTyrosine metabolismUbiquinone synthesisUrea cycleValine; лейцин; Метаболизм витамина A Метаболизм витамина B12 Метаболизм витамина B2 Метаболизм витамина B6 Метаболизм витамина C Метаболизм витамина D Метаболизм витамина E Метаболизм ксенобиотиков

Категория
Доказательства на уровне белка Доказательства на уровне транскрипта Нет доказательств человеческого белка / транскрипта

Оценка
Доказательства на уровне белка Доказательства на уровне транскрипта Нет доказательств человеческого белка / транскрипта

Оценка
Доказательства на уровне белка Доказательства на уровне транскрипта Нет доказательств человеческого белка / транскрипта

Оценка
Доказательства на уровне белка Доказательства на уровне транскрипта Нет доказательств человеческого белка / транскрипта

Оценка
Доказательства на уровне белка Доказательства на уровне транскрипта Нет доказательств человеческого белка / транскрипта

В атласе
TissueCellPathologyBrainBlood — конц.иммуноферментный анализ Кровь — конц. масс-спектрометрия кровь — горох детектированный

Столбец
Положение гена Оценка, специфичная для ткани Прогностическая надежность (IF) Надежность (IH)

Глубокое обучение точно окрашивает слайды цифровой биопсии | MIT News

Предметные биопсии ткани, окрашенные красителями гематоксилином и эозином (H&E), являются краеугольным камнем гистопатологии, особенно для патологов, которым необходимо диагностировать и определять стадию рака.Исследовательская группа, возглавляемая учеными Массачусетского технологического института в Media Lab, в сотрудничестве с клиницистами из Медицинской школы Стэнфордского университета и Гарвардской медицинской школы, теперь показывает, что цифровые отсканированные изображения этих биоптатов могут быть окрашены вычислительными методами с использованием алгоритмов глубокого обучения, обученных на данных, полученных физически. крашеные слайды.

Патологоанатомы, изучавшие компьютерно окрашенные изображения слайдов H&E в слепом исследовании, не могли отличить их от традиционно окрашенных слайдов, используя их для точной идентификации и классификации рака простаты.Более того, слайды также можно «очистить» с помощью вычислений, чтобы вернуть их в исходное состояние для использования в будущих исследованиях, заключают исследователи в своем исследовании от 20 мая, опубликованном в JAMA Network .

Этот процесс компьютерного цифрового окрашивания и обесцвечивания позволяет сохранить небольшие объемы биопсии тканей онкологических больных и позволяет исследователям и клиницистам анализировать слайды для различных диагностических и прогностических тестов без необходимости извлечения дополнительных срезов ткани.

«Наша разработка инструмента для удаления пятен может позволить нам значительно расширить наши возможности по проведению исследований миллионов заархивированных слайдов с известными клиническими данными», — говорит Аларис Лоу, доцент кафедры патологии и директор Лаборатории циркулирующих опухолевых клеток. в Стэнфордском университете, который был соавтором статьи. «Возможности применения этой работы и тщательной проверки результатов действительно безграничны».

Исследователи также проанализировали шаги, с помощью которых нейронные сети глубокого обучения окрашивали слайды, что является ключевым моментом для клинической трансляции этих систем глубокого обучения, говорит Пратик Шах, главный научный сотрудник Массачусетского технологического института и старший автор исследования.

«Проблема в тканях, решение — в алгоритмах, но нам также нужна ратификация результатов, полученных с помощью этих обучающих систем», — говорит он. «Это дает объяснение и подтверждение рандомизированных клинических испытаний моделей глубокого обучения и их результатов для клинического применения».

Другие участники Массачусетского технологического института — первый автор и технический сотрудник Аман Рана (сейчас в Amazon) и постдок Массачусетского технологического института Акрам Баят из лаборатории Шаха. Патологоанатомы из Гарвардской медицинской школы, больницы Бригама и женщин, Медицинской школы Бостонского университета и отдела по делам ветеранов Boston Healthcare провели клиническую проверку результатов.

Создание «родственных» слайдов

Для создания компьютерно окрашенных слайдов Шах и его коллеги обучили глубокие нейронные сети, которые обучаются, сравнивая пары цифровых изображений слайдов биопсии до и после окрашивания H&E. По словам Шах, эта задача хорошо подходит для нейронных сетей, «поскольку они достаточно мощны в обучении распределению и отображению данных таким образом, что люди не могут научиться хорошо».

Шах называет пары «братьями и сестрами», отмечая, что процесс обучает сеть, показывая им тысячи одноуровневых пар.По его словам, после обучения сети нужен только «недорогой и широко доступный, простой в управлении брат» — неокрашенные изображения биопсии — для создания новых изображений с компьютерным окрашиванием H&E или наоборот, когда окрашены H&E красителем. изображение практически не оставляет пятен.

В текущем исследовании исследователи обучили сеть, используя 87 000 участков изображений (небольшие участки всех цифровых изображений), отсканированных из биопсийной ткани простаты 38 мужчин, проходивших лечение в Бригаме и женской больнице в период с 2014 по 2017 год.Ткани и электронные истории болезни пациентов были деидентифицированы в рамках исследования.

Когда Шах и его коллеги сравнили изображения, окрашенные обычным красителем, и изображения, окрашенные с помощью вычислений, пиксель за пикселем, они обнаружили, что нейронные сети выполняли точное виртуальное окрашивание H&E, создавая изображения, которые были на 90-96 процентов похожи на окрашенные версии. Алгоритмы глубокого обучения также могут обратить процесс вспять, с аналогичной степенью точности возвращая цветные слайды, окрашенные в расчете на вычисления, в их исходное состояние.

«Эта работа показала, что компьютерные алгоритмы способны надежно брать неокрашенную ткань и выполнять гистохимическое окрашивание с использованием H&E», — говорит Лоу, который сказал, что этот процесс также «закладывает основу» для использования других красителей и аналитических методов, которые регулярно используются патологами.

Компьютерное окрашивание слайдов может помочь автоматизировать трудоемкий процесс окрашивания слайдов, но Шах сказал, что способность удалять пятна и сохранять изображения для будущего использования является реальным преимуществом методов глубокого обучения.«На самом деле мы не просто решаем проблему окрашивания, мы также решаем проблему сохранения тканей», — сказал он.

Программное обеспечение как медицинское устройство

В рамках исследования четыре сертифицированных и обученных эксперта-патолога пометили 13 наборов компьютерно окрашенных и традиционно окрашенных слайдов для выявления и классификации потенциальных опухолей. В первом раунде двум случайно выбранным патологам были предоставлены изображения с компьютерным окрашиванием, в то время как изображения, окрашенные красителем H&E, были переданы двум другим патологам.Через четыре недели патологоанатомы обменивались наборами изображений, и был проведен еще один раунд аннотаций. Аннотации, сделанные патологами на двух наборах слайдов, перекрывались на 95 процентов. «Человеческие читатели не могли отличить их друг от друга», — говорит Шах.

Оценки патологоанатомов на слайдах, окрашенных компьютерным способом, также совпадали с большинством первоначальных клинических диагнозов, включенных в электронные медицинские карты пациента. Исследователи обнаружили, что в двух случаях компьютерно окрашенные изображения опровергли первоначальный диагноз.

«Тот факт, что диагнозы с более высокой точностью можно было поставить на изображениях, окрашенных цифровым способом, говорит о высокой точности качества изображения», — говорит Лоу.

Другая важная часть исследования заключалась в использовании новых методов для визуализации и объяснения того, как нейронные сети собирают окрашенные и обесцвеченные изображения с помощью вычислений. Это было сделано путем создания попиксельной визуализации и объяснения процесса с использованием карт активации моделей нейронных сетей, соответствующих опухолям и другим функциям, используемым клиницистами для дифференциальной диагностики.

Этот тип анализа помогает создать процесс проверки, который необходим при оценке «программного обеспечения как медицинского устройства», — говорит Шах, который работает с Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США над способами регулирования и перевода компьютерной медицины в клинические приложения.

«Возникает вопрос, как реализовать эту технологию в клинических условиях, чтобы получить максимальную пользу для пациентов и врачей?» Шах говорит. «Процесс внедрения этой технологии включает в себя все эти этапы: высококачественные данные, информатика, объяснение модели и производительность сравнительного анализа, визуализация изображений и сотрудничество с клиницистами для проведения нескольких раундов оценок.”

Исследование сети JAMA было поддержано Консорциумом Media Lab и Отделением патологии Бригама и женской больницы.

.