Стандартизация колориметрии медицинской фотографии в клинической практике

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Для многих медицинских специальностей фотография — рутинный элемент работы. Факторы внешней среды равнозначно и значимо влияют на интерпретацию цветовосприятия и качество фотофиксации. Стандартизация условий проведения медицинской фотосъёмки необходима для последующей количественной оценки послеоперационного кожного рубца посредством анализа цветовых координат в системе RGB.

Цель. Определить влияние условий освещённости и расстояния съёмки на цветовые координаты при исследовании неизменённой кожи.

Методы. В исследовании приняли участие пять студенток без кожных заболеваний, а также без косметики на коже лица. Тип кожи по Фицпатрику II–III. Цифровая фотосъёмка осуществлялась при помощи камеры мобильного устройства с расстояния 30 см. Для каждой участницы была выполнена серия цифровых фотографий на расстоянии 20, 30, 40, 50, 60, 70 см от источника света. Цветовые координаты в системе RGB измеряли в цифровом графическом редакторе Adobe Photoshop CS6. Статистический анализ полученных данных осуществлялся в программах Microsoft Office Excel 2019 и Phyton 3.11.

Результаты. В качестве метода статистического анализа применялся дисперсионный анализ по методике ANOVA. С целью определения статистически значимого различия между множествами был проведён тест Тьюки. Всего статистическому анализу подверглось 1764 координаты трёх цветов (R=588, G=588, B=588). При построении тепловой карты взаимной корреляции абсолютных значений каждого цвета на каждом из расстояний с учётом типа источника света между собой, данные имели сильную прямую корреляцию вне зависимости от зоны исследования. При построении линейного графика, координаты любой из зон располагались на одной прямой.

Заключение. Экспериментально были определены условия фотосъёмки, при которых цветовая интерпретация света постоянна. Результаты проведённого исследования следует учитывать при медицинской съёмке и последующей цветовой оценке послеоперационных кожных рубцов.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Дмитрий Сергеевич Савельев

Саратовский государственный медицинский университет имени В.И. Разумовского

Автор, ответственный за переписку.
Email: saveljevds@gmail.com
ORCID iD: 0009-0006-6832-3318
Россия, Саратов

Сергей Юрьевич Городков

Саратовский государственный медицинский университет имени В.И. Разумовского

Email: gorodcov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9281-6872
SPIN-код: 2458-6382

канд. мед. наук, доц.

Россия, Саратов

Игорь Владимирович Горемыкин

Саратовский государственный медицинский университет имени В.И. Разумовского

Email: goremykine@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6074-9780
SPIN-код: 4172-3482

д-р мед. наук, проф.

Россия, Саратов

Список литературы

  1. Balmanno Squire A.J. Atlas of the diseases of the skin. J.&.A. Churchill, London, 1878.104 р.
  2. Del Valle M.A., Albano L.C., Orsi M.C., Martínez Perea M.D. Aspectos éticos de la toma y el uso de la fotografía en la práctica pediátrica // Arch Argent Pediatr. 2020. Vol. 118, N 2. P. S64–S68. doi: 10.5546/aap.2020.S64 (In Spanish).
  3. Roguljić M., Šimunović D., Poklepović Peričić T., et al. Publishing identifiable patient photographs in scientific journals: Scoping review of policies and practices // J Med Internet Res. 2022. Vol. 24, N 8. P. e37594. EDN: DMMEWI doi: 10.2196/37594
  4. Milojevic Z., Ennis R., Toscani M., Gegenfurtner K.R. Categorizing natural color distributions // Vis Res. 2018. Vol. 151. P. 18–30. doi: 10.1016/j.visres.2018.01.008
  5. Vurro M., Ling Y., Hurlbert A.C. Memory color of natural familiar objects: Effects of surface texture and 3-D shape // J Vis. 2013. Vol. 13, N 7. P. 20. doi: 10.1167/13.7.20
  6. Westland S., Cheung V. RGB systems. In: Chen J., Cranton W., Fihn M., eds. Handbook of visual display technology. Springer-Verlag, 2012. P. 1–6. doi: 10.1007/978-3-642-35947-7_12-2
  7. Nguyen T.A., Feldstein S.I., Shumaker P.R., Krakowski A.C. A review of scar assessment scales // Semin Cutan Med Surg. 2015. Vol. 34, N 1. P. 28–36. doi: 10.12788/j.sder.2015.0125
  8. Kim M.S., Rodney W.N., Reece G.P., et al. Quantifying the aesthetic outcomes of breast cancer treatment: Assessment of surgical scars from clinical photographs // J Eval Clin Pract. 2011. Vol. 17, N 6. P. 1075–1082. doi: 10.1111/j.1365-2753.2010.01476.x
  9. Bae S.H., Bae Y.C. Analysis of frequency of use of different scar assessment scales based on the scar condition and treatment method // Arch Plast Surg. 2014. Vol. 41, N 2. P. 111–115. doi: 10.5999/aps.2014.41.2.111
  10. Powers P.S., Sarkar S., Goldgof D.B., et al. Scar assessment: Current problems and future solutions // J Burn Care Rehabil. 2012. Vol. 20, N 1, Pt. 1. P. 54–60. doi: 10.1097/00004630-199901001-00011
  11. Simunovic M.P. Colour vision deficiency // Eye (Lond). 2010. Vol. 24, N 5. P. 747–755. doi: 10.1038/eye.2009.251
  12. Cheon Y.W., Lee W.J., Rah D.K. Objective and quantitative evaluation of scar color using the L*a*b* color coordinates // J Craniofac Surg. 2010. Vol. 21, N 3. P. 679–684. doi: 10.1097/SCS.0b013e3181d7a7eb
  13. Hansen T., Olkkonen M., Walter S., Gegenfurtner K.R. Memory modulates color appearance // Nat Neurosci. 2006. Vol. 9, N 11. P. 1367–1368. doi: 10.1038/nn1794
  14. Elsen T., Fauvel C., Khairallah G., et al. A dataset of optical spectra and clinical features acquired on human healthy skin and on skin carcinomas // Data in Brief. 2024. Vol. 53. P. 110163. EDN: PJDOOX doi: 10.1016/j.dib.2024.110163
  15. Wyszecki G., Stiles W.S. Color science: Concepts and methods, quantitative data and formulae. 2nd ed. Wiley-Interscience, 1982. 950 р.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Схема определения уровня освещённости: a — источник света, b — датчик люксметра, c — тренога, d — стол с закреплённым источником света

Скачать (674KB)
3. Рис. 2. Схема проведения фотосъёмки, вид сверху: a — источник света, b — участница, c — смартфон с встроенной фотокамерой

Скачать (727KB)
4. Рис. 3. Схема забора точек в графическом редакторе

Скачать (809KB)
5. Рис. 4. Изменение цветовой координаты «R» в точке 1 в зависимости от расстояния: a — холодный свет, b — тёплый свет

Скачать (818KB)
6. Рис. 5. Изменение цветовой координаты «G» в точке 2 в зависимости от расстояния: a — холодный свет, b — тёплый свет

Скачать (826KB)
7. Рис. 6. Изменение цветовой координаты «B» в точке 3 в зависимости от расстояния: a — холодный свет, b — тёплый свет

Скачать (819KB)
8. Рис. 7. Сводная диаграмма общих значений для каждого из расстояний

9. Рис. 8. Тепловая карта относительной зависимости цветовых координат в зоне оценки

Скачать (704KB)
10. Рис. 9. Графики относительной зависимости цветовых координат: a — в зонах 1 и 2, b — в зонах 1 и 3


© Савельев Д.С., Городков С.Ю., Горемыкин И.В., 2024

Ссылка на описание лицензии: https://eco-vector.com/for_authors.php#07

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах