[發(fā)明專利]用于檢測數(shù)字病理圖像中的病理異常的方法和系統(tǒng)以及用于注釋組織載玻片的方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201780039648.1
• 申請日: 2017-06-07
• 公開（公告）號: CN109416730A
• 公開（公告）日: 2019-03-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 克里斯蒂安·尤倫
• 申請（專利權(quán)）人: 康泰克斯特視覺公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/00
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11250
• 代理人: 程鋼

本發(fā)明涉及一種用于注釋組織載玻片圖像的方法、一種用于檢測數(shù)字病理圖像中的病理異常的系統(tǒng)和由計(jì)算系統(tǒng)執(zhí)行的方法。由計(jì)算系統(tǒng)執(zhí)行的用于檢測數(shù)字病理圖像中的病理異常的方法包括向計(jì)算系統(tǒng)提供數(shù)字病理圖像并使用布置在計(jì)算系統(tǒng)上的識別模塊分析數(shù)字病理圖像。識別模塊使用機(jī)器學(xué)習(xí)模塊使用加載在所述識別模塊中的識別模型執(zhí)行辨認(rèn)包含異常圖像模式的對象，并使用識別模型識別異常圖像模式是否對應(yīng)于病理異常。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種由計(jì)算系統(tǒng)執(zhí)行的用于檢測數(shù)字病理圖像中的病理異常的方法和一種用于檢測數(shù)字病理圖像中的病理異常的系統(tǒng)。本發(fā)明還涉及一種用于注釋組織載玻片圖像的方法。

背景技術(shù)

檢測病理異常(例如感染、炎癥或癌癥腫瘤)的常用方法是通過使用活組織檢查來獲取組織樣本，在該活組織檢查期間從身體的一部分移除少量組織樣本。組織樣本也可來自切除的組織/腫瘤，以驗(yàn)證或補(bǔ)充初始診斷。然后處理移除的組織樣本并切割成薄切片，將其染色以顯現(xiàn)組織樣本的結(jié)構(gòu)特征。用于此目的最常用的染色劑是H&E，它是兩種化合物蘇木素和曙紅的組合。然后用數(shù)碼相機(jī)結(jié)合顯微鏡檢索染色的組織樣本的圖像，并將其連接到具有用于觀察組織樣本的監(jiān)視器的計(jì)算機(jī)。病理學(xué)家通過視覺檢查診斷性地解釋組織樣本的圖像，以便研究疾病的表現(xiàn)。病理學(xué)家還通過標(biāo)記假定的病理異常區(qū)域(例如癌癥區(qū)域)來手動注釋圖像，所述病理區(qū)域包括異常圖像模式。

組織樣品含有大量細(xì)胞和其他廣泛且不均勻分布的結(jié)構(gòu)。因此，解釋和注釋組織載玻片是高度視覺和主觀的過程，其耗時、，昂貴，需要訓(xùn)練有素的專家，并且涉及人為錯誤的風(fēng)險(xiǎn)。例如，如果由幾位病理學(xué)家評估組織載玻片，則他們將以不同方式評估(相同)組織載玻片的風(fēng)險(xiǎn)很高，導(dǎo)致評估的顯著變化。

因此，鑒于上述缺點(diǎn)，需要一種用于檢測數(shù)字病理圖像中的病理異常的改進(jìn)方法和系統(tǒng)，以及一種用于注釋組織載玻片圖像的改進(jìn)方法，其降低了錯誤風(fēng)險(xiǎn)，耗時較少而且更便宜。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主題是消除根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)。

根據(jù)權(quán)利要求，已經(jīng)通過用于注釋組織載玻片圖像的方法、由用于檢測數(shù)字病理圖像中的病理異常的系統(tǒng)和計(jì)算系統(tǒng)執(zhí)行的方法來實(shí)現(xiàn)該主題。

更具體地，由計(jì)算系統(tǒng)執(zhí)行的用于檢測數(shù)字病理圖像中的病理異常的方法包括向計(jì)算系統(tǒng)提供數(shù)字病理圖像并使用布置在計(jì)算系統(tǒng)上的識別模塊分析數(shù)字病理圖像。識別模塊使用機(jī)器學(xué)習(xí)模塊使用加載在所述識別模塊中的識別模型執(zhí)行包含異常圖像模式的對象的識別，并使用識別模型識別異常圖像模式是否對應(yīng)于病理異常。由此，可以自動檢測數(shù)字病理圖像中的病理異常。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，識別異常圖像模式是否對應(yīng)于病理異常包括使用識別模型中的分類器對異常圖像模式進(jìn)行分類，以根據(jù)至少兩個類別對異常圖像模式進(jìn)行分類，并確定異常圖像模式是否對應(yīng)于基于分類的病理異常。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，該方法還包括使用在多個帶注釋的數(shù)字病理圖像上訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來提供識別模型。

根據(jù)本發(fā)明的又一方面，提供識別模型包括生成組織載玻片的至少一個第一圖像，其包括病理異常的染色形態(tài)特征，以及使用染色區(qū)域注釋至少一個第一圖像。用至少一種生物標(biāo)志物和至少一種第一組織化學(xué)染料或至少一種生物標(biāo)志物和至少一種熒光染料或至少一種熒光生物標(biāo)志物染色組織載玻片。由此，組織載玻片圖像被客觀地并因此正確地注釋。這導(dǎo)致該方法將正確地檢測數(shù)字病理圖像中的病理異常。這反過來又可以更好地治療病理異常。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供識別模型包括將注釋圖像提供給機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，并使用病理異常的不同形態(tài)特征訓(xùn)練識別模型以獲得分類器。