Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание, 2018, том 12, № 3

ВЕСТНИК  НОВЫХ  МЕДИЦИНСКИХ  ТЕХНОЛОГИЙ.  ЭЛЕКТРОННЫЙ  ЖУРНАЛ 
Journal  of  New  Medical  Technologies. eJournal 

DOI:10.24411/issn.2075-4094        ISSN 2075-4094 

  
Свидетельство о регистрации средства массовой информации Эл N ФС 77-33559 от 
18.09.2008г. Федеральной службы по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций. Журнал 
представлен в Научной электронной библиотеке - головном исполнителе проекта по созданию 
Российского индекса научного цитирования, а также в Google Scholar и Научной электронной 
библиотеке «КиберЛенинка». Журнал включен в новую редакцию Перечня ведущих 
рецензируемых научных журналов и изданий ВАК РФ №1757 от 27.01.2016 г. 
  
Журнал основан в июле 1994 года в г.Туле. Электронная версия журнала выходит с 2007г. 
Пополняется в течение года.  
 
УЧРЕДИТЕЛЬ И ИЗДАТЕЛЬ ЖУРНАЛА: 
Тульский государственный университет. 
  
ГЛАВНАЯ РЕДАКЦИЯ: 
Главный редактор: 
Хадарцев Александр Агубечирович – д.м.н., проф. (Тула). 
Зам. главного редактора: 
Хромушин Виктор Александрович – д.б.н., к.т.н. (Тула). 
Зав. редакцией Е.В. Дронова. 
Редактор С.Ю. Светлова. 
Перевод И.С. Данилова. 
  
Цель журнала: информирование о научных достижениях. 
Задачи журнала: ознакомление научных работников, преподавателей, аспирантов, 
организаторов здравоохранения, врачей и фармацевтов с достижениями в области новых 
медицинских технологий. 
Тематические направления: технологии восстановительной медицины, спортивной медицины, 
физиотерапии, санаторно-курортного лечения; биоинформатика; математическая биология; 
методологии системного анализа и синтеза в медико-биологических исследованиях; 
нанотехнологии в биомедицине; теоретические вопросы биологии и физиологии человека; 
математическое моделирование функционирования органов и систем; взаимодействие 
физических полей с живым веществом; клиника и методы диагностики, лечения и профилактики 
заболеваний; функциональная и инструментальная диагностика; новые лекарственные формы; 
медицинские аспекты экологии; оздоровительные методы; исследования и разработка лечебнодиагностической аппаратуры и инструментария, систем управления в медицине и биологии; 
программное и техническое обеспечение новых медицинских технологий и экологических 
исследований. В журнале также отражены основные направления деятельности медицинского 
института Тульского государственного университета. 
  
Отрасли науки: 
Медицинские науки (14.00.00), группы: 
    клиническая медицина (14.01.00); 
    профилактическая медицина (14.02.00); 
    медико-биологические науки (14.03.00). 
  
АДРЕС РЕДАКЦИИ: 300028, Тула, ул. Смидович, д.12; ТулГУ, мединститут, тел. (4872)73-44-73,  
e-mail: vnmt@yandex.ru или editor@vnmt.ru, сайт: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/index_e.html. 
 

1

ВЕСТНИК  НОВЫХ  МЕДИЦИНСКИХ  ТЕХНОЛОГИЙ  (ЭЛЕКТРОННЫЙ  ЖУРНАЛ) 
Journal  of  New  Medical  Technologies,  eEdition 

РЕДАКЦИЯ 
 
Свидетельство  о  регистрации  средства  массовой  информации  Эл № ФС 77-33559  от  
18 сентября 2008 г.  Федеральной  службы  по  надзору  в  сфере  связи  и  массовых 
 коммуникаций,  регистрационное  свидетельство  электронного  издания  N 486,  номер 
 госрегистрации  №0421200129  от 20.09.2011 г.  Журнал  представлен  в  Научной  электронной 
 библиотеке - головном  исполнителе  проекта  по  созданию  Российского  индекса  научного 
 цитирования,  а  также  в  Google  Scholar и Научной электронной библиотеке «КиберЛенинка». 
Перечень  ВАКа РФ №1757 от 27.01.2016 г.  

 
DOI:10.24411/issn.2075-4094        ISSN 2075-4094 

  
 Главный редактор: 
Хадарцев Александр 
Агубечирович 
д.м.н., профессор, директор медицинского института, Тульского государственного университета (Тула) 

Зам. главного редактора: 
Хромушин Виктор 
Александрович 
д.б.н., к.т.н., зам. директора медицинского института, профессор кафедры "Поликлиническая 
медицина" Тульского государственного университета (Тула) 
  
  Редакционная коллегия: 

Агасаров Лев Георгиевич 
д.м.н., профессор, зав. отделом рефлексотерапии НМИЦ «Реабилитация и курортология» Минздрава 
России, профессор кафедры восстановительной медицины Первого МГМУ им. И.М. Сеченова 
(Москва) 

Атлас Елена Ефимовна 
д.м.н., доцент, зав. кафедрой "Анатомия и физиология человека" медицинского института Тульского 
государственного университета (Тула) 

Борсуков Алексей 
Васильевич 

д.м.н., профессор, руководитель Проблемной научно-исследовательской лаборатории 
"Диагностические исследования и малоинвазивные технологии" и профессор кафедры факультетской 
терапии Смоленской государственной медицинской академии, зав. городским отделением 
диагностических и малоинвазивных технологий МЛПУ "Клиническая больница №1" (Смоленск) 
Борисова Ольга 
Николаевна 
д.м.н., доцент, зам. директора медицинского института, зав. кафедрой "Внутренние болезни" 
медицинского института Тульского государственного университета (Тула) 
Беляева Елена 
Александровна 
д.м.н., профессор кафедры "Внутренние болезни" Тульского государственного университета (Тула) 

Булгаков Сергей 
Александрович 
д.м.н., профессор, член Российской гастроэнтерологической ассоциации (Москва), профессор 
кафедры Организации медико-биологических исследований РНИМУ им. Н.И. Пирогова (Москва) 

Волков Валерий 
Георгиевич 
д.м.н., профессор, зав. кафедрой "Акушерство и гинекология" медицинского института Тульского 
государственного университета (Тула) 
Воронцова Зоя 
Афанасьевна 
д.б.н., профессор, зав. кафедрой "Гистология" Воронежской государственной медицинской академии 
им. Н.Н. Бурденко (Воронеж) 

Веневцева Юлия Львовна д.м.н., зав. кафедрой "Пропедевтика внутренних болезней" медицинского института Тульского 
государственного университета (Тула) 
Гонтарев Сергей 
Николаевич 
д.м.н., профессор, зав. кафедрой стоматологии детского возраста и ортодонтии медицинского 
института Белгородского государственного университета (Белгород) 

Гусейнов Ариф Зияд Оглы 
д.м.н., профессор, зав. каф. хирургии и онкологии с курсом клинической маммологии ЧОУ ДПО 
"Академия медицинского образования им. Ф.И. Иноземцева" (Санкт-Петербург),профессор кафедры 
хирургических болезней ФГБОУ ВО "Тульский государственный университет" 

Зилов Вадим Георгиевич 
академик РАН, д.м.н., профессор, зав. каф. интегративной медицины ИПО ФГАОУ ВО Первый МГМУ 
им. И.М. Сеченова Минздрава России (Москва) 

Иванов Денис Викторович д.м.н., ген. директор ООО "Научно-исследовательский институт новых медицинских технологий" 
(Москва), профессор кафедры "Внутренние болезни" Тульского государственного университета (Тула)

Киреев Семен Семенович 
д.м.н., профессор, директор центра повышения квалификации и переподготовки кадров в области 
медицины, зав. кафедрой анестезиологии и реаниматологии медицинского института Тульского 
государственного университета (Тула) 

Китиашвили Ираклий 
Зурабович 

д.м.н., профессор, зав. кафедрой "Анестезиологии и реаниматологии с курсов общего ухода за 
больными" Астраханской медицинской академии, главный анестизиолог-реаниматолог МЗ 
Астраханской области 
Козырев Олег 
Анатольевич 
д.м.н., профессор, проректор по учебной и воспитательной работе ГБОУ ВО "Смоленская 
медицинская академия" Минздрава России (Смоленск) 
Колесников Сергей 
Иванович 
академик РАН, д.м.н., профессор, президент Ассоциации производителей фармацевтической 
продукции и медицинских изделий (Москва) 

Ластовецкий Альберт 
Генрихович 

д.м.н., профессор, главный научный сотрудник отделения развития медицинской помощи и 
профилактики ФГУ "ЦНИИ организации и информатизации здравоохранения", зам. руководителя 
ТК468 при ФГУ "ЦНИИОИЗ", эксперт по стандартизации Ростехрегулирования, эксперт аналитического 
управления при Правительстве РФ (Москва) 

Малыгин Владимир 
Леонидович 

д.м.н., профессор, зав. кафедрой психологического консультирования и психотерапии "Московского 
государственного медико-стоматологического университета", руководитель центра психотерапии 
(Москва) 

2

Наумова Эльвина 
Муратовна 
д.б.н., профессор кафедры внутренних болезней медицинского института Тульского государственного 
университета (Тула) 
Никитюк Дмитрий 
Борисович 
член-корресп. РАН, д.м.н., профессор, директор ФГБУН "Федеральный исследовательский центр 
питания, биотехнологии и безопасности пищи" (Москва) 
Несмеянов Анатолий 
Александрович 
д.м.н., профессор, директор ООО "НОРДМЕД" (Санкт-Петербург) 

Павлов Олег Георгиевич 
д.м.н., зам. директора медицинского института, профессор кафедры "Акушерство и гинекология" 
Тульского государственного университета (Тула) 
Пальцев Михаил 
Александрович 
академик РАН, д.м.н., начальник отдела Курчатовского института (Москва) 

Полунина Ольга 
Сергеевна 
д.м.н., профессор, заведующий кафедрой внутренних болезней педиатрического факультета 
Астраханского государственного медицинского института (Астрахань) 
Сапожников Владимир 
Григорьевич 
д.м.н., профессор, зав. кафедрой "Педиатрия" медицинского института Тульского государственного 
университета (Тула) 
Сороцкая Валентина 
Николаевна 
д.м.н., профессор кафедры "Внутренние болезни" Тульского государственного университета (Тула) 

Субботина Татьяна 
Игоревна 
д.м.н., профессор, зав. кафедрой "Общая патология" медицинского института Тульского 
государственного университета (Тула) 
Тутельян Виктор 
Александрович 
академик РАН, д.м.н., профессор, научный руководитель ФГБУН "Федеральный исследовательский 
центр питания, биотехнологии и безопасности пищи" (Москва) 

Фудин Николай Андреевич 
Член-корр. РАН, д.б.н., профессор, зам директора и зав. лабораторией системных механизмов 
спортивной деятельности ГУ "Научно-исследовательский институт нормальной физиологии им. П.К. 
Анохина" (Москва) 
Хадарцева Кызылгуль 
Абдурахмановна 
д.м.н., профессор кафедры "Акушерство и гинекология" Тульского государственного университета 
(Тула) 
Хритинин Дмитрий 
Федорович 
член-корр. РАН, д.м.н., профессор, профессор кафедры "Психиатрия и наркология" Первого 
медицинского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова (Москва) 
Цыганков Борис 
Дмитриевич 
академик РАН, д.м.н., профессор, зав. кафедрой психиатрии, наркологии и психотерапии ФДПО 
МГМСУ им. А.И.Евдокимова (Москва) 
Честнова Татьяна 
Викторовна 
д.б.н., зав. кафедрой "Санитарно-гигиенические и профилактические дисциплины" медицинского 
института Тульского государственного университета (Тула) 
Чучалин Александр 
Григорьевич 
академик РАН, д.м.н., профессор, зав. кафедрой пульмонологии РНИМУ им. Н.И. Пирогова (Москва) 

Юргель Николай 
Викторович 

д.м.н., профессор, заслуженный врач РФ, профессор кафедры управления здравоохранением и 
лекарственного менеджмента Первого медицинского государственного медицинского университета 
им. И.М. Сеченова (Москва) 

E. Fitzgerald 
профессор, доктор медицинских наук, professor and Chair Department of Epidemiology and Biostatistics, 
University at Albany (USA, Albany) 
Зав. редакцией: Е.В. Дронова 
Редактор: С.Ю. Светлова, Перевод: И.С. Данилова 
  
 Редакционный совет: 
Айламазян Эдуард 
Карпович 
академик РАН, д.м.н., профессор, директор Научно-исследовательского института акушерства и 
гинекологии имени Д.О.Отта (Санкт-Петербург) 
Жеребцова Валентина 
Александровна 
д.б.н., директор Центра детской психоневрологии, профессор кафедры "Пропедевтика внутренних 
болезней" медицинского института Тульского государственного университета 

Зарубина Татьяна 
Васильевна 

д.м.н., профессор, зав. кафедрой медицинской кибернетики и информатики ГБОУ ВО "Российский 
научный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова" Минздрава (Москва), 
зам. директора по информатизации в здравоохранении ЦНИИОИЗ Минздрава России (Москва) 
Марийко Владимир 
Алексеевич 
д.м.н., профессор кафедры "Хирургические болезни" медицинского института Тульского 
государственного университета (Тула) 

Мидленко Владимир 
Ильич 

д.м.н., профессор, директор Института медицины, экологии и физической культуры, заведующий 
кафедрой госпитальной хирургии, анестезиологии и реанимации, травматологии и ортопедии, 
урологии ФГБОУ УлГУ (Ульяновск) 
Чамсутдинов Наби 
Умматович 
д.м.н., профессор, зав. кафедрой факультетской терапии Дагестанского государственного 
университета (Махачкала) 
Bredikis Jurgis Juozo 
Эмерит-профессор Вильнюсского университета (Литва) 

Kofler Walter Wolgan 
доктор медицины, профессор, Медицинский университет Инсбрук, Австрия; Социальная медицина и 
школа здравоохранения, профессор кафедры нормальной физиологии МГМУ им. И.М.Сеченова 
Weidong Pan 
PhD (UTS), MeD (NAAU, China), BSc (WU, China), Learning Management Systems Developer (Китай) 
M.Taborsky 
PhD, зав. кардиологической клиникой г.Оломоуц (Чехия) 
 
АДРЕС РЕДАКЦИИ: 
300028, Тула, ул. Смидович, 12; Мединститут Тульского государственного университета 
Телефон: (4872) 73-44-73   Факс: (4872) 73-44-73 
E-mail: vnmt@yandex.ru или editor@vnmt.ru     http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/index_e.html 

3

ВЕСТНИК  НОВЫХ  МЕДИЦИНСКИХ  ТЕХНОЛОГИЙ  (ЭЛЕКТРОННЫЙ  ЖУРНАЛ) 
Journal  of  New  Medical  Technologies,  eEdition 

2018,  Volume 12,  issue 3;            DOI 10.24411/issn.2075-4094            Том 12,  N 3  за 2018  г. 
  
СОДЕРЖАНИЕ 
 
КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА 
CLINICAL MEDICINE 
 
СЫСОЕВ С.А., НАРКЕВИЧ А.Н., ШЕЛОМЕНЦЕВА И.Г., ВИНОГРАДОВ К.А., 
СОБОЛЕВ П.М. 
СЕГМЕНТАЦИЯ 
САМООРГАНИЗУЮЩЕЙСЯ 
КАРТОЙ 
КОХОНЕНА 
ЦИФРОВЫХ 
МИКРОСКОПИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ МОКРОТЫ, ОКРАШЕННОЙ ПО МЕТОДУ  
ЦИЛЯ-НИЛЬСЕНА 
SYSOEV S.A., NARKEVICH A.N., SHELOMENCEVA I.G., VINOGRADOV K.A., 
SOBOLEV P.M. 
SEGMENTATION OF DIGITAL MICROSCOPIC IMAGES OF SPUTUM STAINED BY THE 
ZIEHL-NIELSEN METHOD USING THE KOHONEN SELF-ORGANIZING MAP 

8 

ПАРХОМЕНКО А.Н., МОТОРКИНА Т.В., ШЕМОНАЕВ В.И. 
ИЗУЧЕНИЕ ВЛИЯНИЯ РАЗЛИЧНЫХ АЛГОРИТМОВ ПРЕПАРИРОВАНИЯ ЗУБОВ ПОД 
КОРОНКИ НА ИСХОД ОРТОПЕДИЧЕСКОГО ЛЕЧЕНИЯ 
PARKHOMENKO A.N., MOTORKINA T.V., SHEMONAEV V.I. 
INVESTIGATION OF INFLUENCE OF VARIOUS TEETH PREP ALGORITHMS ON 
OUTCOMES OF PROSTHETIC TREATMENT 

15 

ЛЕЩЕВА Е.А., ФЕДОРОВ Д.А., СОЛОВЬЕВА А.Л., МАШКОВА Н.Г. 
ОРТОПЕДИЧЕСКОЕ ЛЕЧЕНИЕ БОЛЬНЫХ С ХРОНИЧЕСКИМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ 
СЛИЗИСТОЙ ОБОЛОЧКИ ПОЛОСТИ РТА СЪЕМНЫМИ КОНСТРУКЦИЯМИ ПРОТЕЗОВ 
НА ФОНЕ ИММУНОЛОГИЧЕСКОЙ КОРРЕКЦИИ 
LESHCHEVА E.A., FEDOROV D.A., SOLOVIЕVA A.L., MASHKOVА N.G. 
ORTHOPEDIC TREATMENT OF PATIENTS WITH CHRONIC DISEASES OF THE 
MUCOUS MEMBRANE OF THE ORAL CAVITY OF REMOVABLE CONSTRUCTIONS OF 
THE DENTURES ON THE BACKGROUND OF IMMUNOLOGICAL CORRECTION 

22 

НИКОГОСЯН С.М., МОРОЗОВ А.Н., ВЕЧЕРКИНА Ж.В., ПЛЕШАКОВА Д.О., 
КОРЕЦКАЯ И.В. 
АНАЛИЗ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ПОСЛЕОПЕРАЦИОННОГО БОЛЕВОГО СИНДРОМА ПРИ 
ЛЕЧЕНИИ ОСТРЫХ ОСЛОЖНЕННЫХ ФОРМ КАРИОЗНЫХ ПОРАЖЕНИЙ (обзор 
литературы) 
NIKOGOSYAN S.M., MOROZOV A.N., VECHERKINA ZH.V., PLESHAKOVA D.O., 
KORETSKAYA I.V. 
ANALYSIS OF OF POSTOPERATIVE PAIN IN THE TREATMENT OF ACUTE 
COMPLICATED FORMS OF CARIES (literature review) 

27 

НИКОГОСЯН 
С.М., 
МОРОЗОВ 
А.Н., 
ВЕЧЕРКИНА 
Ж.В., 
СМОЛИНА 
А.А., 
ВОРОНОВА M.B. 
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АНТИНОЦИЦЕПТИВНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПАЦИЕНТОВ 
ПРИ 
ЭНДОДОНТИЧЕСКИХ 
ВМЕШАТЕЛЬСТВАХ 
ПО 
ПОВОДУ 
ОСТРОГО 
ПЕРИОДОНТИТА НА УРОВНЕ ПРЕДОПЕРАЦИОННОГО ПЕРИОДА 
NIKOGOSYAN 
S.M., 
MOROZOV 
A.N., 
VECHERKINA 
ZH.V., 
SMOLINA 
A.A., 
VORONOVA M.V. 
EVALUATION OF EFFECTIVENESS OF ANTINOCICEPTIVE PATIENT SUPPORT AT THE 
ENDODONTIC TREATMENT ON ACUTE PERIODONTITIS AT THE LEVEL OF PREOPERATIVE PERIOD 

35 

ПЕТРОВ И.Ю., ЛАРИОНОВ Е.В., ИППОЛИТОВ Ю.А., БУТ Л.В., ПЕТРОВ А.И. 
МОРФОГИСТОХИМИЧЕСКИЕ 
ИССЛЕДОВАНИЯ 
ОСТЕОПЛАСТИЧЕСКОГО 
МАТЕРИАЛА НА ОСНОВЕ ГИАЛУРОНОВОЙ КИСЛОТЫ, ХОНДРОИТИНСУЛЬФАТА И 
НЕДЕМИНЕРАЛИЗОВАННОГО КОСТНОГО КОЛЛАГЕНА ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ 
КОСТНЫХ ДЕФЕКТОВ В ЭКСПЕРИМЕНТЕ 
PETROV I.YU., LARIONOV E.V., IPPOLITOV YU.A., BUT L.V., PETROV A.I. 
MORPHOHISTOCHEMICAL STUDIES OF OSTEOPLASTIC MATERIAL BASED ON 
HYALURONIC ACID, HONDROITINSULFATE AND UNDER-MINERALALIZED BONE  

41 

4

COLLAGEN FOR BONE DEFECTS RECOVERY IN EXPERIMENT  
СЕЛИНА О.Б., СОЛОВЬЕВА А.Л., ПРИМАЧЕВА Н.В., СОЛОВЬЕВ А.В.
ОЦЕНКА УРОВНЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СОВРЕМЕННЫХ ЗУБНЫХ ПАСТ 
В СИСТЕМЕ КОМПЛЕКСНЫХ ПРОФИЛАКТИЧЕСКИХ МЕРОПРИЯТИЙ В РАМКАХ 
УПРАВЛЕНИЯ И МЕНЕДЖМЕНТА В СТОМАТОЛОГИИ 
SELINA O.B., SOLOVIEVA A.L., PRIMACHEVA N.V., SOLOVIEV A.V. 
THE ASSESSMENT OF EFFICIENCY LEVEL OF MODERN TOOTHPASTE USING IN THE 
SYSTEM OF COMPLEX PREVENTIVE MEANS WITHIN MANAGEMENT IN DENTISTRY 

47 

ЛАЗУТИКОВ Д.О., МОРОЗОВ А.Н., ЧИРКОВА Н.В., ГАРШИНА М.А., РОМАНОВА Л.М. 
ОБЗОР 
МЕТОДОВ 
ПЛАСТИКИ 
ОДОНТОГЕННЫХ 
ПЕРФОРАЦИЙ  
ВЕРХНЕЧЕЛЮСТНОГО СИНУСА (обзор литературы)  
LAZUTIKOV D.O., MOROZOV A.N., CHIRKOVA N.V., GARSHINA M.A., ROMANOVA L.M. 
OVERVIEW OF METHODS OF PLASTICS OF ODONTOGENIC PERFORATIONS OF 
SUPER-SEVERE SINUS (literature review) 

52 

ПАНЬШИНА М.В., ХАДАРЦЕВА К.А. 
ОПЫТ ПРОФИЛАКТИКИ ПАТОЛОГИИ ЭНДОМЕТРИЯ 
PANSHINA М.V., KHADARTSEVA K.A. 
EXPERIENCE OF PREVENTION ENDOMETRIAL PATHOLOGY  

61 

МИШКИН И.А., АВДЕЕВА О.С. 
ОСОБЕННОСТИ 
ДИАГНОСТИКИ 
РЕЦИДИВИРУЮЩЕГО 
ПОЛИХОНДРИТА 
В 
ТЕРАПЕВТИЧЕСКОЙ ПРАКТИКЕ (клинический случай) 
MISHKIN I.A., AVDEEVA A.S. 
THE PECULIARITIES OF DIAGNOSTICS OF RECURRENT POLYCHONDRITIS IN 
THERAPEUTIC PRACTICE (clinical case) 

66 

ГЛАЗКИНА Е.И. 
ГЕНИТАЛЬНЫЙ ТУБЕРКУЛЕЗ В ТУЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ 
GLAZKINA E.I. 
GENITAL TUBERCULOSIS IN TULA REGION 

71 

 
ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА 
PROPHYLACTIC MEDICINE  
 
ЛОПУХОВА В.А. , ТАРАСЕНКО И.В. , ШЕСТАВИНА Н.В. 
ИЗУЧЕНИЕ ФИЗИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ И ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ 
ДЕТСКОГО НАСЕЛЕНИЯ Г. КУРСКА 
LOPUKHOVA V.A. , TARASENKO I.V. , SHESTAVINA N.V.  
THE STUDY OF PHYSICAL DEVELOPMENT AND ASSESSMENT HEALTH STATUS OF 
CHILDREN'S POPULATION IN THE KURSK CITY 

77 

ШОВКУН Н.В., ФОМИНА А.В. 
СТОМАТОЛОГИЧЕСКОЕ ЗДОРОВЬЕ И ОРГАНИЗАЦИЯ СТОМАТОЛОГИЧЕСКОЙ 
ПОМОЩИ ДЕТЯМ-ИНВАЛИДАМ, СТРАДАЮЩИМ НАРУШЕНИЯМИ СЛУХА 
SHOVKUN N.V., FOMINA A.V. 
DENTAL HEALTH AND ORGANIZATION OF DENTAL CARE FOR CHILDREN WITH 
DISABILITIES, SUFFERING FROM HEARING IMPAIRMENT 

83 

СВЕТЫЙ Л.И. , ЛОПУХОВА В.А. , ТАРАСЕНКО И.В.  
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОВЕДЕНИЯ ШКОЛЫ ЗДОРОВЬЯ ДЛЯ ПОЖИЛЫХ 
ПАЦИЕНТОВ C ХРОНИЧЕСКОЙ СЕРДЕЧНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТЬЮ 
SVETYY L.I., LOPUKHOVA V.A., TARASENKO I.V. 
EVALUATION OF THE EFFICIENCY OF THE HEALTH SCHOOL FOR THE ELDERLY 
PATIENTS WITH CHRONIC HEART FAILURE 

91 

ХРОМУШИН В.А., ФИЛАТОВ М.А., ЕСЬКОВ В.В., ТРОИЦКИЙ М.С. 
НАУЧНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ МЕДИЦИНСКОЙ НАУКИ В ТУЛЬСКОМ 
ГОСУДАРСТВЕННОМ УНИВЕРСИТЕТЕ 
KHROMUSHIN V.A., FILATOV M.A., ESKOV V.V., TROITSKY M.S. 
SCIENTIFIC AND TECHNOLOGICAL DEVELOPMENT OF MEDICAL SCIENCE IN TULA 
STATE UNIVERSITY 

97 

ФУДИН Н.А. 
ДВИГАТЕЛЬНЫЕ 
И 
ПРОИЗВОЛЬНЫЕ 
ГИПОВЕНТИЛЯЦИОННЫЕ 
ТРЕНИРОВКИ 
ГОРНОЛЫЖНИКОВ НА ЭТАПЕ ПРЕДГОРНОЙ ПОДГОТОВКИ 
 

109 

5

FUDIN N.A. 
MOTOR AND ARBITRARY HYPOVENTILATION EXERCISES SKIERS AT THE STAGE OF 
PIEDMONT TRAINING
СЫЧ Г.В., КОСОЛАПОВ В.П., ГУЛОВ В.П., ДЖАВАХАДЗЕ Р.Е. 
ОРГАНИЗАЦИЯ ОНКОЛОГИЧЕСКОЙ СЛУЖБЫ НА ТЕРРИТОРИИ ВОРОНЕЖСКОЙ 
ОБЛАСТИ: СОСТОЯНИЕ, ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ 
SYCH G.V., KOSOLAPOV V.P., GULOV V.P., DZHAVAHADZE R.E. 
THE ORGANIZATION OF CANCER SERVICES IN THE TERRITORY OF THE VORONEZH  
REGION: STATE, PROBLEMS AND PROSPECTS OF DEVELOPMENT

112 

ГУЛОВ В.П., КОСОЛАПОВ В.П., ХВОСТОВ А.В., СЫЧ Г.В. 
К 
ВОПРОСУ 
ВЫБОРА 
СИСТЕМЫ 
ЗАЩИТЫ 
ПЕРСОНАЛЬНЫХ 
ДАННЫХ 
В 
МЕДИЦИНСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ПО КРИТЕРИЯМ КАЧЕСТВА 
GULOV V.P., KOSOLAPOV V.P., KHVOSTOV A.V., SYCH G.V. 
TO THE QUESTION OF THE CHOICE OF THE SYSTEM OF PROTECTION OF 
PERSONAL DATA IN MEDICAL INFORMATION SYSTEMS BY QUALITY CRITERIA 

117 

ХРОМУШИН В.А.,  ЛАСТОВЕЦКИЙ А.Г.,  КИТАНИНА К.Ю.,  ХАДАРЦЕВА К.А. 
МЕТОД  АНАЛИТИЧЕСКОГО  ТЕСТИРОВАНИЯ  МАССИВОВ  ИНФОРМАЦИИ О  
СМЕРТНОСТИ 
 
НАСЕЛЕНИЯ 
 
ПО 
 
ОЦЕНКЕ 
 
ДИНАМИКИ 
 
СРЕДНЕЙ 
ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ  ЖИЗНИ 
KHROMUSHIN V.A., LASTOVETSKIY A.G., KITANINA K.Yu., KHADARTSEVA K.A. 
A  METHOD  FOR  ANALYTICAL  TESTING  OF  ARRAYS  OF  INFORMATION  ABOUT  
THE  MORTALITY  RATE  FOR ASSESSING THE DYNAMICS OF  LIFE  EXPECTANCY 

124 

 
МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ 
MEDICAL AND BIOLOGICAL SCIENCES 
 
САМСОНОВА Г.О., ЯЗЫКОВА Т.А., АГАСАРОВ Л.Г. 
ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АЛИМЕНТАРНОГО ОЖИРЕНИЯ (обзор литературы)  
SAMSONOVA G.O., YAZYKOVA T.A., AGASAROV L.G. 
PSYCHOLOGICALASPECTS OF ALIMENTARY OBESITY (literature review) 

133 

МАКЕЕВА А.В., ЛУЩИК М.В., БОЛОТСКИХ В.И., ПОПОВА Т.Н. 
РЕГУЛЯЦИЯ 
АКТИВНОСТИ 
ГЛЮКОЗО-6-ФОСФАТДЕГИДРОГЕНАЗЫ 
НА 
ФОНЕ 
РАЗВИТИЯ ТОКСИЧЕСКОГО ГЕПАТИТА И ЭКЗОГЕННОГО ДЕЙСТВИЯ ЛИПОЕВОЙ 
КИСЛОТЫ 
MAKEEVA A.V., LUSHCHIK M.V., BOLOTSKIKH V.I., POPOVA T.N. 
REGULATION OF ACTIVITY OF GLUCOSE-6-PHOSPHATE DEHYDROGENASE IN THE 
BACKGROUND OF THE DEVELOPMENT OF TOXIC HEPATITIS AND THE ACTION OF 
EXOGENOUS LIPOIC ACID 

140 

МОИСЕЕВА И.В., ДОРОХИНА О.В., БЕРЕЖНОВА Т.А. 
ПРОФИЛАКТИКА 
ОБОСТРЕНИЙ 
АЛЛЕРГОДЕРМАТОЗОВ 
В 
УСЛОВИЯХ 
МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА: КЛИНИЧЕСКИЙ ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ 
ЭМОЛЕНТОВ 
MOISEEVA I.V., DOROCHINA O.V., BEREZHNOVA T.A. 
PROPHYLAXIS OF ALLERGY DERMATOSIS EXACERBATION IN THE CONDITIONS OF 
METALLURGICAL PRODUCTION: CLINICAL EXPERIENCE OF THE USE OF EMOLENTS 

146 

ХАМАМА З., ХОМИК А.С., СУСЛИНА С.Н. 
АНАТОМО-ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ И ЧИСЛОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ НОВОГО 
ВИДА 
ЛЕКАРСТВЕННОГО 
РАСТИТЕЛЬНОГО 
СЫРЬЯ 
«СТИРАКСА 
ЛЕКАРСТВЕННОГО ОКОЛОПЛОДНИКИ» 
HAMAMA Z., KHOMIK A.C., SUSLINA S.N. 
THE ANATOMO-DIAGNOSTIC SIGNS AND NUMERICAL INDICATORS OF NEW RAW 
MATERIAL OF MEDICINAL PLANT (STYRAX OFFICINALIS L. PERICARPS ) 

153 

ВАЛЫНОВ 
А.С., 
ЧИРКОВА 
Н.В., 
КАРТАВЦЕВА 
Н.Г., 
КАВЕРИНА 
Е.Ю., 
ГОРДЕЕВА Т.А. 
ОЦЕНКА ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТИ И МОДИФИКАЦИИ ЦИНК-ФОСФАТНЫХ ЦЕМЕНТОВ 
ДЛЯ ФИКСАЦИИ НЕСЪЕМНЫХ КОНСТРУКЦИЙ ЗУБНЫХ ПРОТЕЗОВ 
VALYNOV 
A.S., 
CHIRCOVA 
N.V., 
KARTAVCEVA 
N.G., 
KAVERINA 
E.U., 
GORDEEVA T.A. 
EVALUATION OF ZERO-PERFECTION AND MODIFICATION OF ZINC-PHOSPHATE 
CEMENT FOR FIXATION OF LOWER STRUCTURES OF DENTAL PROSTHESES 

159 

6

ИНЧИНА В.И., АБДАЛХАМИД_ХУСЕЙН М.А. 
ИЗМЕНЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПЕРИФЕРИЧЕСКОЙ КРОВИ БЕЛЫХ КРЫС ПРИ 
ОСТРОМ ТОКСИЧЕСКОМ ГЕПАТИТЕ НА ФОНЕ ВВЕДЕНИИ ВОДНЫХ ЭКСТРАКТОВ 
ТРАВ 
СYMBOPOGON 
PROXIMUS, 
АCACIA 
NILOTICA 
И 
ТRIGONELLA 
FOENUMGRAECUM  
INCHINA V.I., ABDALHAMID_HUSEYN M.A. 
CHANGES OF PERIPHERAL BLOOD INDICATORS IN WHITE RATS WITH ACUTE TOXIC 
HEPATITIS ON THE BACKGROUND OF INTRODUCING WATER EXTRACTS OF HERBS 
CYMBOPOGON PROXIMUS, ACACIA NILOTICA AND TRIGONELLA FOENUMGRAECUM 

168 

 
 
 

7

ВЕСТНИК  НОВЫХ  МЕДИЦИНСКИХ  ТЕХНОЛОГИЙ, электронный журнал  –  2018 – N 3  

JOURNAL  OF  NEW  MEDICAL  TECHNOLOGIES,  eEdition –  2018 – N 3 
 

УДК: 616-093 
DOI: 10.24411/2075-4094-2018-15963 
 
СЕГМЕНТАЦИЯ САМООРГАНИЗУЮЩЕЙСЯ КАРТОЙ КОХОНЕНА ЦИФРОВЫХ  
МИКРОСКОПИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ МОКРОТЫ, ОКРАШЕННОЙ ПО МЕТОДУ  
ЦИЛЯ-НИЛЬСЕНА 
 
С.А. СЫСОЕВ*, А.Н. НАРКЕВИЧ**, И.Г. ШЕЛОМЕНЦЕВА**,***, К.А. ВИНОГРАДОВ**,  
П.М. СОБОЛЕВ** 
 

*КГБПОУ «Красноярский юридический техникум»,  
ул. Устиновича, д. 9, г. Красноярск, Красноярский край, 660073, Россия 
**ФГБОУ ВО «Красноярский государственный медицинский университет  
им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого» Минздрава России,  
ул. Партизана Железняка, д.1, г. Красноярск, Красноярский край, 660022, Россия 
***ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»,  
пр. Свободный, д.79, г. Красноярск, Красноярский край, 660041, Россия 
 
Аннотация. Целью исследования явилась разработка алгоритма сегментации цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, с использованием математического аппарата самоорганизующихся карт Кохонена, реализованного на графическом процессоре с 
применением технологии CUDA (Compute Unified Device Architecture). В качестве материала для построения самоорганизующейся карты Кохонена были использованы 8314952 фрагмента изображений 
размером 10×10 пикселей, содержащих как фон, так и фрагменты кислотоустойчивых микобактерий. 
Архитектура самоорганизующейся карты Кохонена состояла из 1024 нейронов, расположенных в виде 
прямоугольной сетки с ребром в 32 нейрона, а каждый нейрон имел 300 весов, расположенных в памяти 
видеокарты. В статье приведены этапы построения данной карты, включая инициализацию, предварительное сглаживание и обучение. Для выполнения сегментации микроскопического изображения мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, на полученной карте Кохонена определялись нейроны, откликающиеся на фрагменты изображений, содержащих кислотоустойчивые микобактерии. Показаны 
результаты сегментации цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу 
Циля-Нильсена, и сделано заключение о возможности использования данной самоорганизующейся карты для дальнейшей разработки диагностических систем для автоматизированной бактериоскопической 
диагностики туберкулеза легких. 
Ключевые слова: медицинские изображения, сегментация изображений, бактериоскопическая 
диагностика, туберкулез легких, GPU, CUDA. 
 
SEGMENTATION OF DIGITAL MICROSCOPIC IMAGES OF SPUTUM STAINED BY  
THE ZIEHL-NIELSEN METHOD USING THE KOHONEN SELF-ORGANIZING MAP  
 
S.A. SYSOEV*, A.N. NARKEVICH**, I.G. SHELOMENCEVA**,***, K.A. VINOGRADOV**,  
P.M. SOBOLEV** 

 
*Krasnoyarsk College of Law, Ustinovich Str., 9, Krasnoyarsk, 660073, Russia 
**Krasnoyarsk State Medical University, Partizan Zheleznyak Str., 1, Krasnoyarsk, 660022, Russia 
***Siberian Federal University, Svobodnyy Str, 79, Krasnoyarsk, 660041, Russia 
 
Abstract. The purpose of the study was to develop a segmentation algorithm for digital microscopic images of sputum stained by the method of Ziehl-Nielsen using the mathematical apparatus of the Kohonen selforganizing maps implemented on the GPU using CUDA (Compute Unified Device Architecture). As a material 
for constructing the Kohonen self-organizing maps were used 8314952 fragment images of size 10×10 pixels 
that contain the background, and fragments of acid-fast bacilli. The architecture of the Kohonen self-organizing 
maps consisted of 1024 neurons arranged in a rectangular grid with an edge 32 of a neuron, and each neuron had 
300 of Libra, located in video memory. The article presents the stages of construction of this card, including initialization, pre-smoothing and training. To perform segmentation of a microscopic image of sputum stained by 
the Tsily-Nielsen method, the neurons that respond to fragments of images containing acid-fast mycobacteria 
were determined on the obtained Kohonen map. The authors showed the results of segmenting digital microscopic images of sputum stained by the method of Ziehl-Nielsen and made a conclusion about the possibility of 
using this self-organizing map for further development of diagnostic systems for automated bacterioscopic diagnosis of pulmonary tuberculosis. 

8

ВЕСТНИК  НОВЫХ  МЕДИЦИНСКИХ  ТЕХНОЛОГИЙ, электронный журнал  –  2018 – N 3  

JOURNAL  OF  NEW  MEDICAL  TECHNOLOGIES,  eEdition –  2018 – N 3 
 

Key words: medical image, image segmentation, microscopy diagnosis, pulmonary tuberculosis, GPU, 
CUDA. 
 
Использование автоматизированного анализа цифровых изображений на сегодняшний день не является новой задачей [4, 7], но ее применение находит все большее значение для здравоохранения [9, 10, 
11]. Одной из таких задач является анализ микроскопических изображений препаратов мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, для автоматизированной бактериоскопической диагностики туберкулеза органов дыхания. Первым этапом решения данной задачи является разработка алгоритмов сегментации изображения для исключение тех участков изображения, которые не имеют ценности для дальнейшего анализа [2, 8]. Существующие универсальные алгоритмы сегментации изображений не подходят для решения таких специфических задач [3], в связи с чем, поиск математического аппарата их реализации является актуальным. 
Цель исследования – разработка алгоритма сегментации цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, с использованием математического аппарата самоорганизующихся карт Кохонена, реализованного на графическом процессоре с применением технологии 
CUDA. 
Материалы и методы исследования. В качестве метода сегментации микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, который подразумевает обработку мокроты карболовым фуксином с дальнейшим обесцвечиванием 5% раствором серной кислоты или 3% солянокислым спиртом и докрашиванием 0,25% раствором метиленового синего [5], рассматривался вариант самоорганизующейся карты Кохонена [6], реализованной на графическом процессоре по технологии CUDA 
[1] и обученной на фрагментах изображений размером 10×10 пикселей вырезанных из микроскопических 
снимков размером 2290×1690 пикселей полученных с использованием тринокулярного микроскопа 
Микромед 1 вар. 3-20 при увеличении 10×60 с установленной цифровой камерой ToupCam 
UCMOS01300KPA с разрешением 3,0 MP. 
Для формирования набора обучающих фрагментов изображений выполнялся проход окном размером 10×10 пикселей с шагом 5 пикселей по 30 микроскопическим снимкам мокроты, окрашенных по методу Циля-Нильсена. Таким образом, было получено 4596480 обучающих образцов. Так как кислотоустойчивые микобактерии на снимках имеют малый размер и занимают малую долю площади относительно площади фона, то при описанном выше подходе создания обучающих образцов фрагменты микобактерий 
встречаются редко. Для увеличения доли обучающих образцов, содержащих фрагменты микобактерий, на 
всех 30 снимках в ручном режиме были выделены и вырезаны 1649 изображений, содержащих только 1 
кислотоустойчивую микобактерию (рис. 1). Полученные 1649 изображений вращались на 90°, 180°, 270°, 
тем самым было увеличено количество изображений, содержащих микобактерии, до 6596. По каждому из 
6596 изображений, содержащих кислотоустойчивые микобактерии, выполнялся проход окном размером 
10×10 пикселей с шагом 1 пиксель. Таким способом было получено дополнительно 3718472 обучающих 
образцов, на большинстве которых содержатся фрагменты микобактерий. Всего набор обучающих фрагментов состоял из 8314952 образцов. 
 

 
 
Рис. 1. Фрагмент оригинального цифрового микроскопического изображения мокроты, окрашенной по 
методу Циля-Нильсена (увеличение 10×60), с выделенными кислотоустойчивыми микобактериями 

9

ВЕСТНИК  НОВЫХ  МЕДИЦИНСКИХ  ТЕХНОЛОГИЙ, электронный журнал  –  2018 – N 3  

JOURNAL  OF  NEW  MEDICAL  TECHNOLOGIES,  eEdition –  2018 – N 3 
 

Обучение самоорганизующейся карты Кохонена и сегментация микроскопических изображений 
выполнялись на персональном компьютере со следующими характеристиками: процессор Intel® Core™ 
i5-7500 3,40 GHz, оперативная память 16 ГБ, видеокарта GeForce GTX 1050Ti, твердотельный накопитель 
Intel 545s объемом 256 ГБ, 64-разрядная операционная система Ubuntu Server 17.10. 
Результаты и их обсуждение.  В данной работе обучалась самоорганизующаяся карта Кохонена, 
состоящая из 1024 нейронов, расположенных в виде прямоугольной сетки с ребром в 32 нейрона. Каждый нейрон имел 300 весов, расположенных в памяти видеокарты. На рис. 2 изображена визуализация 
весов нейронов карты инициализированных случайными значениями из отрезка от 0 до 255. Для создания глобального упорядочивания карты было произведено предварительное сглаживание в течение 
1 эпохи со сглаживающим ядром, имеющим ширину окрестности равной 2/3 размера карты (рис. 3).  
 

 
 
Рис. 2. Визуализация весов нейронов самоорганизующейся карты Кохонена, инициализированных  
случайными значениями из отрезка от 0 до 255 
 
Каждый обучающий фрагмент преобразовывался в вектор, состоящий из 300 компонент, которые 
содержат R, G, B компоненты цвета пикселей данного фрагмента (10×10 пикселей × 3 компонента цвета). 
Индексы R, G, B компонент для пикселя с координатами x и y определялись следующими выражениями: 

, 
, 
. 
Полученные векторы обучающих фрагментов записывались в текстовый файл, объем которого составил 13 ГБ. Код самоорганизующейся карты Кохонена для графического процессора был реализован в 
соответствии с технологией CUDA на языке С. 
Процесс вычисления наименьшего евклидового расстояния между весами нейронов самообучающейся карты Кохонена и обучающим примером, а также процесс обновления весов нейронов могут выполняться параллельно. Учитывая это, для обработки действий связанных с нейроном создавался блок 
потоков, в котором каждый поток обрабатывал отдельный компонент вектора весов данного нейрона и 
компонент вектора обучающего фрагмента. При поиске наименьшего евклидового расстояния между 
весами нейронов и обучающим примером, а также обновления весов создавалось 1024 блока потоков, по 
1 блоку для нейрона. В каждом блоке создавалось 300 потоков, по 1 потоку на 1 вес. После этапа предварительного сглаживания производилось обучение карты в течение 5 эпох со сглаживающим ядром, 
имеющим ширину окрестности равной 1/5 размера карты c постепенным уменьшением с течением времени в зависимости от эпохи до 0 (рис. 4).  
 

10

ВЕСТНИК  НОВЫХ  МЕДИЦИНСКИХ  ТЕХНОЛОГИЙ, электронный журнал  –  2018 – N 3  

JOURNAL  OF  NEW  MEDICAL  TECHNOLOGIES,  eEdition –  2018 – N 3 
 

 
 
Рис. 3. Визуализация весов самоорганизующейся карты Кохонена после предварительного сглаживания в 
течение 1 эпохи со сглаживающим ядром, имеющим ширину окрестности равной 2/3 размера карты 
 
 

 
Рис. 4. Визуализация весов самоорганизующейся карты Кохонена после обучения в течение 5 эпох со 
сглаживающим ядром, имеющим ширину окрестности равной 1/5 размера карты c постепенным  
уменьшением до 0 
 
Для определения нейронов, откликающихся только на фрагменты с кислотоустойчивыми микобактериями, был выполнен проход окном 10×10 пикселей по вертикали и горизонтали с шагом 1 пиксель 
по первоначальным снимкам мокроты размером 2290×1690. Для фрагмента изображения, оказавшегося в 
данном окне, определялся нейрон победитель. Для всех 1024 нейронов было подсчитано, на каком количестве фрагментов он являлся победителем. По такому же принципу был выполнен подсчет для 

11

ВЕСТНИК  НОВЫХ  МЕДИЦИНСКИХ  ТЕХНОЛОГИЙ, электронный журнал  –  2018 – N 3  

JOURNAL  OF  NEW  MEDICAL  TECHNOLOGIES,  eEdition –  2018 – N 3 
 

6596 изображений, содержащих микобактерии. Из количества откликов нейронов, подсчитанных на 6596 
изображений, содержащих кислотоустойчивые микобактерии, было вычтено количество откликов на 
фрагментах из первоначальных снимков, содержащих 1649 выделенных микобактерий. На рис. 5 изображена гистограмма положительной разности количества откликов нейронов, то есть тех нейронов, на 
которых количество откликов на фрагменты, с кислотоустойчивыми микобактериями, больше, чем на 
фрагменты, содержащие только фон. 
 

 
 
Рис. 5. Гистограмма количества положительных откликов после вычитания из количества откликов нейронов на фрагментах, содержащих кислотоустойчивые микобактерии, количества откликов на 
фрагментах, содержащих только элементы фона 
 
Нейроны, у которых количество откликов осталось положительным являются нейронами, которые 
откликаются на фрагменты, содержащие кислотоустойчивые микобактерии. На рис. 6 данные нейроны 
выделены рамкой и образуют кластер. Все остальные нейроны откликаются на элементы фона.  
 

 
 
Рис. 6. Визуализация весов самоорганизующейся карты Кохонена с выделенными нейронами, откликающимися на фрагменты, содержащие кислотоустойчивые микобактерий 
 

12

ВЕСТНИК  НОВЫХ  МЕДИЦИНСКИХ  ТЕХНОЛОГИЙ, электронный журнал  –  2018 – N 3  

JOURNAL  OF  NEW  MEDICAL  TECHNOLOGIES,  eEdition –  2018 – N 3 
 

Для выполнения сегментации микроскопического изображения мокроты, окрашенной по методу 
Циля-Нильсена, выполняется проход окном 10×10 пикселей и определяется нейрон победитель для каждого фрагмента изображения, если данный нейрон относится к группе нейронов, откликающихся на 
фрагменты, содержащие кислотоустойчивые микобактерии, то данный фрагмент остается на изображении, иначе закрашивается белым цветом. Результат применения данного алгоритма показан на рис. 7. 
 

 
 
Рис. 7. (а) – фрагмент микроскопического изображения мокроты с выделенными кислотоустойчивыми 
микобактериями вручную, (б) – сегментация данного фрагмента разработанным алгоритмом (увеличение 
10×60, окраска по методу Циля-Нильсена) 
 
Заключение. Таким образом, с использованием математического аппарата самоорганизующейся 
карты Кохонена разработан алгоритм сегментации микроскопических цифровых изображений мокроты, 
окрашенной по методу Циля-Нильсена. Данный алгоритм может быть использован в автоматизированных системах бактериоскопической диагностики туберкулеза для нахождения на изображениях различных объектов схожих с кислотоустойчивыми микобактериями с целью их последующего распознавания 
в качестве кислотоустойчивых микобактерий или иных объектов. Внедрение таких автоматизированных 
компьютерных систем, наряду с разработкой аппаратной части, позволяющей в автоматическом режиме 
осуществлять цифровую микроскопическую съемку микроскопических препаратов мокроты, позволит 
повысить качество микробиологической диагностики туберкулеза. 
 
Литература 
 
1. Боресков А.В., Харламов А.А. Основы работы с технологией CUDA. М.: ДМК Пресс, 2010. 232 с. 
2. Косых Н.Э., Смагин С.И., Гостюшкин В.В., Савин С.З., Литвинов К.А. Система автоматизированного компьютерного анализа медицинских изображений // Информационные технологии и вычислительные системы. 2011. №3. С. 51–56.  
3. Наркевич А.Н., Шеломенцева И.Г., Виноградов К.А., Сысоев С.А. Сравнение методов сегментации цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенных по методу Циля-Нильсена // 
Инженерный 
вестник 
Дона. 
2017. 
№4. 
URL: 
http://www.ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_ 
45_Narkevich_Shelomenceva.pdf_fb818d84aa.pdf. 
4. Порев В.Н. Компьютерная графика. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. 432 с. 
5. Приказ Министерства здравоохранения Российской Федерации от 21 марта 2003 г. №109 «О 
совершенствовании противотуберкулезных мероприятий в Российской Федерации». 
6. Кохонен Т. Самоорганизующиеся карты. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 655 с. 
7. Сойфер В.А. Компьютерная обработка изображений. Часть 2. Методы и алгоритмы // Соросовский образовательный журнал. 1996. №3. С. 110–121. 
8. Agoston M.K. Computer graphics and geometric modeling: implementation and algorithms. London: 
Springer, 2005. 907 p. 
9. Hsu C.Y., Lai Y.L., Chen C.C., Lee Y.T., Tseng K.K., Lai Y.K., Zheng C.Y., Jheng H.C. Time sequence image analysis of positron emission tomography using wavelet transformation // Technology and health 
care. 2015. №24. P. 393–400. 

13

ВЕСТНИК  НОВЫХ  МЕДИЦИНСКИХ  ТЕХНОЛОГИЙ, электронный журнал  –  2018 – N 3  

JOURNAL  OF  NEW  MEDICAL  TECHNOLOGIES,  eEdition –  2018 – N 3 
 

10. Liu D., Wang S., Huang D., Deng G., Zeng F., Chen H. Medical image classification using spatial adjacent histogram based on adaptive local binary patterns // Computers in Biology and Medicine. 2016. №72. 
P. 185–200. 
11. Xu Z., Bagci U., Mansoor A., Kramer-Marek G., Luna B., Kubler A., Dey B., Foster B., Papadakis 
G.Z., Camp J.V., Jonsson C.B., Bishai W.R., Jain S., Udupa J.K., Mollura D.J. Computer-aided pulmonary image analysis in small animal models // Medical Physics.  2015. №7. P. 3896–3910. 
 
References 
 
1. Boreskov AV, Harlamov AA. Osnovy raboty s tekhnologiej CUDA [basics of CUDA technology]. 
Moscow: DMK Press; 2010. Russian. 
2. Kosyh NEH, Smagin SI, Gostyushkin VV, Savin SZ, Litvinov KA. Sistema avtomatiziro-vannogo 
komp'yuternogo analiza medicinskih izobrazhenij [the system of automated computer analysis of medical images]. Informacionnye tekhnologii i vychislitel'nye sistemy. 2011;3:51-6. Russian. 
3. Narkevich AN, SHelomenceva IG, Vinogradov KA, Sysoev SA. Sravnenie metodov segmentacii cifrovyh mikroskopicheskih izobrazhenij mokroty, okrashennyh po metodu Cilya-Nil'sena [Comparison of methods of segmentation of digital microscopic images of sputum, painted by the method of tsilya-Nilsen]. Inzhenernyj vestnik Dona. 2017 [cited 2018 May 03];4 [about 6 p.]. Russian. Available from: 
http://www.ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_ 45_Narkevich_Shelomenceva.pdf_fb818d84aa.pdf. 
4. Porev VN. Komp'yuternaya grafika [Computer graphics]. Sankt-Peterburg: BHV-Peterburg; 2002. Russian. 
5. Prikaz Ministerstva zdravoohraneniya Rossijskoj Federacii ot 21 marta 2003 g. №109 «O sovershenstvovanii protivotuberkuleznyh meropriyatij v Rossijskoj Federacii» [Order No. 109 of the Ministry of 
health of the Russian Federation of 21 March 2003 on improving TB control in the Russian Federation]. Russian. 
6. Kohonen T. Samoorganizuyushchiesya karty [self-Organizing maps]. Moscow: BINOM. Laboratoriya 
znanij; 2013. Russian. 
7. Sojfer VA. Komp'yuternaya obrabotka izobrazhenij [Computer processing of images. Part 2. Methods 
and algorithms]. CHast' 2. Metody i algoritmy. Sorosovskij obrazovatel'nyj zhurnal. 1996;3:110-21. Russian. 
8. Agoston MK. Computer graphics and geometric modeling: implementation and algorithms. London: 
Springer; 2005.  
9. Hsu CY, Lai YL, Chen CC, Lee YT, Tseng KK, Lai YK, Zheng CY, Jheng HC. Time se-quence image analysis of positron emission tomography using wavelet transformation. Technology and health care. 
2015;24:393-400. 
10. Liu D, Wang S, Huang D, Deng G, Zeng F, Chen H. Medical image classification using spatial adjacent histogram based on adaptive local binary patterns. Computers in Biology and Medicine. 2016;72:185-200. 
11. Xu Z, Bagci U, Mansoor A, Kramer-Marek G, Luna B, Kubler A, Dey B, Foster B, Papadakis GZ, 
Camp JV, Jonsson CB, Bishai WR, Jain S, Udupa JK, Mollura DJ. Computer-aided pulmonary image analysis in 
small animal models. Medical Physics.  2015;7:3896-910. 

 
 
Библиографическая ссылка: 
Сысоев С.А., Наркевич А.Н., Шеломенцева И.Г., Виноградов К.А., Соболев П.М. Сегментация самоорганизующейся 
картой Кохонена цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена // 
Вестник 
новых 
медицинских 
технологий. 
Электронное 
издание. 
2018. 
№3. 
Публикация 
1-1. 
URL: 
http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2018-3/1-1.pdf (дата обращения: 03.05.2018). DOI: 10.24411/2075-40942018-15963. * 
* номера страниц смотреть после выхода полной версии журнала: URL: medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2018-3/e20183.pdf 

14