· Источник: Архив 009lab.ru
Современные лабораторные исследования всё активнее используют программные методы обработки изображений. Автоматизированный анализ микрофотографий позволяет существенно ускорить работу специалистов, снизить влияние человеческого фактора и повысить воспроизводимость результатов. Однако вместе с этим возрастает и значение контроля корректности работы программных алгоритмов, особенно в тех случаях, когда результаты обработки используются в исследовательской или измерительной деятельности.
Одним из примеров подобных решений стало программное обеспечение «Подсчёт клеток», предназначенное для автоматизированного обнаружения и подсчёта клеток на цифровых микрофотографиях биологических образцов. Программный продукт успешно прошёл сертификационные испытания в Системе добровольной сертификации программного обеспечения средств измерений ФБУ «НИЦ ПМ – Ростест», по результатам которых был выдан сертификат соответствия № ТП 457-26.
Программное обеспечение разработано как автономное веб-приложение и предназначено для обработки изображений биологических объектов с последующим формированием итогового результата подсчёта и визуализацией обнаруженных клеток непосредственно на изображении. В рамках испытаний была подтверждена работоспособность алгоритмов обработки микрофотографий как для режима обнаружения тёмных клеток на светлом фоне, так и для режима обработки светлых клеток с тёмным контуром.
Особое внимание при проведении испытаний уделялось вопросам метрологической значимости программного обеспечения. В соответствии с требованиями ГОСТ Р 8.654-2015 и ГОСТ Р 8.883-2015 разработчиком была выполнена декомпозиция программного продукта на метрологически значимую и метрологически незначимую части. В качестве метрологически значимых компонентов были выделены файлы lib/CellCounterGD.php и config.php, отвечающие за реализацию алгоритмов обработки изображений и параметров подсчёта.
Для обеспечения прослеживаемости и защиты от несанкционированных изменений идентификация программного обеспечения реализована с использованием цифровых идентификаторов MD5. Такой подход позволяет однозначно подтвердить неизменность алгоритмов обработки и гарантировать, что в эксплуатации используется именно та версия программного обеспечения, которая прошла испытания и была признана соответствующей требованиям нормативной документации.
В ходе испытаний проводилась проверка вычислительных и функциональных возможностей программного обеспечения на контрольных микрофотографиях. Результаты обработки сравнивались с контрольными значениями, при этом недопустимых отклонений результатов подсчёта установлено не было. Это особенно важно для систем автоматизированного анализа изображений, поскольку даже незначительные изменения алгоритма сегментации или фильтрации объектов могут приводить к существенным различиям итоговых результатов.
Отдельным этапом испытаний стала оценка защищённости программного обеспечения. В рамках проверки было подтверждено, что метрологически значимая часть ПО защищена от непреднамеренных и преднамеренных изменений за счёт контроля состава программной поставки, идентификационных признаков и отсутствия штатных средств изменения алгоритма подсчёта через пользовательский интерфейс. По результатам испытаний уровень защиты был оценён как «высокий».
Практика испытаний подобных программных решений показывает, что сегодня сертификация требуется не только классическим измерительным системам, но и специализированному лабораторному программному обеспечению, использующему методы цифровой обработки изображений, алгоритмы автоматического распознавания объектов и элементы интеллектуального анализа данных. Для разработчиков подобного ПО наличие сертификата соответствия становится подтверждением качества программного продукта, корректности реализованных алгоритмов и соблюдения требований действующей нормативной базы.
Опыт сертификации программного обеспечения «Подсчёт клеток» демонстрирует, что даже относительно компактные лабораторные программные продукты могут успешно проходить полноценные сертификационные испытания при условии корректного выделения метрологически значимой части, реализации механизмов идентификации и документированного подтверждения стабильности вычислительных алгоритмов.