Изучена проблема стандартизации изображений, получаемых при микроскопических исследованиях с использованием систем цифровой микроскопии. Актуальность обеспечения воспроизводимости цвета на изображениях, получаемых различными системами цифровой микроскопии, обусловлена тем, что искажение цветов может приводить к терапевтическим ошибкам при интерпретации полученной информации. При различной аппаратной реализации систем цифровой микроскопии данная воспроизводимость может быть обеспечена цветовой калибровкой с использованием специальной меры. На основании анализа литературных источников сформулированы требования к разработке цветовой меры. Разработан и изготовлен прототип цветовой меры, состоящий из 97 полей цветного стекла. Координаты цвета и координаты цветности в пространстве CIE XYZ прототипа цветовой меры рассчитаны из экспериментально определённых спектральных распределений интенсивности прошедшего излучения. Проведено сравнительное исследование цветовых охватов предложенного прототипа цветовой меры и существующих мер для цветовой калибровки с учётом координат цветности наиболее часто используемых гистологических красителей.

1. Rosai J., Laboratory investigation, 2007, vol. 87, no. 5, pp. 403–408. https://doi.org/10.1038/labinvest.3700551

2. Al-Janabi S., Huisman A., Van Diest P. J., Histopathology, 2012, vol. 61, no. 1, pp. 1–9. https://doi.org/10.1111/j.1365-2559.2011.03814.x

3. Evans A. J., Bauer T. W., Bui M. M. et al., Archives of pathology and laboratory medicine, 2018, vol. 142, no. 11, pp. 1383– 1387. https://doi.org/10.5858/arpa.2017-0496-CP

4. Clunie D. A., Toxicologic Pathology, 2020, vol. 49, iss. 4, pp. 738–749. https://doi.org/10.1177/0192623320965893

5. Makhov D., Samorodov A., Slavnova E., 26th Conference of Open Innovations Association (FRUCT), Yaroslavl, Russia, 20– 24 April, 2020, IEEE, 2020, pp. 270–277. https://doi.org/10.23919/FRUCT48808.2020.9087455

6. Parpulov D., Samorodov A., Makhov D., Slavnova E., Volchenko N., Iglovikov V., 2018 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), Yekaterinburg, Russia, 7–8 May, 2018, IEEE, 2018, pp. 87–90. https://doi.org/10.1109/USBEREIT.2018.8384557

7. Dobrolyubova D. A., Kravtsova T. A., Samorodova O. A., Samorodov A. V., Slavnova E. N., Volchenko N. N., Pattern Recognition and Image Analysis, 2016, vol. 26, no. 3, pp. 552–557. https://doi.org/10.1134/S1054661816030032

8. Tsykunov D. V., Kolokolnikov G. A., Samorodov A. V., 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), St. Petersburg and Moscow, Russia, 27–30 January, 2020, IEEE, 2020, pp. 2564– 2567. https://doi.org/10.1109/EIConRus49466.2020.9039509

9. Samorodov A. V., Pattern recognition and image analysis, 2013, vol. 23, no. 4, pp. 508–511. https://doi.org/10.1134/S1054661813040159

10. Stokes M., Fairchild M. D., Berns R. S., ACM Transactions on Graphics (TOG), 1992, vol. 11, no. 4, pp. 406–422. https://doi.org/10.1145/146443.146482

11. Shrestha P., Hulsken B. Journal of Medical Imaging, 2014, vol. 1, no. 2, 027501. https://doi.org/10.1117/1.jmi.1.2.027501

12. Кравцова Т. А., Добролюбова Д. А., Самородов А. В. Сравнительное исследование методов цветовой коррекции изображений для задач цветовой калибровки автоматизированных комплексов микроскопии биомедицинских препаратов // Наука и Образование. МГТУ им. Н. Э. Баумана: сетевой журнал. 2016. № 2. С. 91–104. URL: http://engineeringscience.ru/doc/833329.html (дата обращения 01.09.2021).

13. Bautista P. A., Hashimoto N., Yagi Y., Journal of pathology informatics, 2014, vol. 5, 4. https://doi.org/10.4103/2153-3539.126153

14. Yagi Y., Diagnostic pathology, 2011, vol. 6, S15. https://doi.org/10.1186/1746-1596-6-S1-S15

15. Korzynska A., Zak J., Roszkowiak L., Pijanowska D., Markiewicz T., 2016 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST), Chania, Greece, 4–6 October, 2016, IEEE, 2016, pp. 48–53. https://doi.org/10.1109/IST.2016.7738196

16. Menesatti P., Angelini C., Pallottino F., Antonucci F., Aguzzi J., Costa C., Sensors, 2012, vol. 12, no. 6, pp. 7063–7079. https://doi.org/10.3390/s120607063

17. CIE, Fundamental chromaticity diagram with physiological axes, part 1, Commission Internationale de l’Eclairage. URL: http://cie.co.at/publications/fundamental-chromaticity-diagramphysiological-axes-part-1 (дата обращения 01.09.2021).

The article is dedicated to the image standardization problem in digital microscopy. Color reproducibility in microscopic images is of great importance as this can lead to therapeutic errors in image interpretation. Color reproducibility in digital microscopy systems with various hardware can be ensured with color calibration using a special slide. The proposed requirements for color slide development are based on the analysis of the literature. A color measure prototype consisting of 97 fields of colored glass was developed and manufactured. Color chromaticity coordinates in CIE XYZ color space were calculated from experimentally determined spectral transmitted radiation distributions. A comparative study of the proposed color slide prototype and existing color slides gamuts according to the most frequently used histological dyes chromaticity coordinates have been carried out.