[發明專利]圖像分析

無效

• 申請號: 201080024930.0
• 申請日: 2010-06-01
• 公開（公告）號: CN102449639A
• 公開（公告）日: 2012-05-09
• 發明（設計）人: Y·阿歷山德羅夫;S·L·J·斯圖布斯
• 申請（專利權）人: 通用電氣醫療集團英國有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 張金金;朱海煜

技術領域

本發明大體上涉及圖圖像分析。更具體地，本發明涉及用于提高自動圖像分析以鑒別可在各種圖像中看到的某些表型(例如微核)存在的設備和方法。

背景技術

熒光探頭技術的新發展、落射熒光顯微鏡和圖像分析的自動化的組合使高含量篩選(HCS)能夠成為化合物毒性評估的有用工具。例如，體外微核(MN)檢測可用作遺傳毒性測試以用于生物監測、誘變性測試以及用來評估DNA修復[1]能力。

目前，制藥遺傳毒性單位由監管要求來管理并且體外微核測試可在已經造成高成本的情況下對晚期發展的藥物具有顯著影響。例如，FDA/ICH目前要求：i)對細菌中基因突變的測試(埃姆斯，或類似物)；ii)用哺乳動物細胞的染色體損傷的細胞遺傳學評價的體外測試(通常是MN或染色體畸變檢驗，MN可用作小鼠淋巴瘤檢驗的預測)或體外小鼠淋巴瘤檢驗；和iii)使用嚙齒類動物造血細胞的染色體損傷體內測試(小鼠體內骨髓MN)。體外MN結果可從而影響關于進一步向下游的毒性測試以及進入臨床試驗從而導致修改或停藥的決策。

受限于監管部門批準的團體遵守準則并且結合許多遺傳毒性檢驗以確保對檢測靈敏性和明確性的順應和高的置信。即使在可疑并且對互動機制沒有認識的情況下，如果存在遺傳毒性的跡象，化合物不再進展。MN評分的準確性和精確度是首要的以提供靈敏和明確的方案。

盡管各種常規系統[2，3]可以幫助這樣的團體進行篩選過程，更通用的常規系統和方法[4]可高度依賴專家用戶輸入來幫助對各種圖像特征是否是例如微核進行分類。

用于將生物標本分類的其他自動系統在現有領域內是已知的。Lee等人[5]描述自動顯微鏡系統，其包括計算機和高速處理領域處理器以鑒別自由放置的細胞。Long等人[6]涉及自動識別活細胞的算法。該文獻公開鑒別對象并且使對象局部化為屬于三個或以上類中的一個的方法，其中包括推導向量，每個向量映射到這些對象中的一個，其中這些向量的每個是來自N維空間的元素。該方法包括用CISS技術訓練二元分類器的整體，其中使用用ECOC技術生成的訓練集。Rutenberg[7]描述用于提高宮頸涂片分析的速度和準確性的自動細胞樣本分類系統和方法。然而，在分類基于預設判據并且從而系統和方法沒有隨著使用而改進這種意義上說，上文的系統和方法[5，6和7]的全部是“預先訓練的”。

因此，需要提供改進的系統和方法，其可以例如在自動篩選過程或裝置中更快速并且準確地鑒別感興趣的潛在顯著特征。具體地，需要有改進的系統和方法，這些系統和方法在它們使用算法(其通過例如人為干涉而持續學習或持續從其他處理器學習)并且從而變得隨時間更準確這種意義上說能動態地修改。

發明內容

從而設計本發明同時解決上文提到的與常規裝置和技術關聯的缺點。

根據本發明的第一方面，從而提供有用于遺傳毒理篩選的設備。該設備包括：處理器，其配置成提供用于在圖像中鑒別目標細胞的鑒別器模塊；用于根據一個或多個表型將鑒別的細胞分類的分類器模塊；和用于對分類的細胞指定相應的置信測度的評分模塊。

根據本發明的第二方面，提供有用于在圖像中根據一個或多個表型將細胞分類的方法。該方法包括在圖像中鑒別候選目標細胞、根據一個或多個表型將鑒別的目標細胞分類和對分類的細胞評分。

本發明的某些方面和實施例還提供用于將數據處理設備配置成實現根據前面提到的本發明的第一和第二方面提供設備和方法所需要的各種功能的各種計算機程序產品。

如在下文進一步詳細論述的，本發明的各種方面和實施例能夠通過相當大地降低在圖像中檢測的假陰性鑒別的數量而例如在HCS中提高自動特征鑒別的準確性。例如，當篩選圖像以檢測指示潛在的毒性藥物化合物的微核時，這樣的假陰性讀數可意味著可能有用的化合物被錯誤地從進一步測試中排除。從而假陰性鑒別的數量的降低是高度可取的。

附圖說明

現在將連同附圖描述的本發明的各種方面和實施例，其中：

圖1示出根據本發明的實施例的用于遺傳毒理篩選的設備；以及

圖2示出根據本發明的各種方面和實施例的用于在圖像中根據一個多個表型將細胞分類的方法。

具體實施方式