[發明專利]用于處理玻片的圖像以推斷生物標志物的系統和方法

在審

• 申請號: 202080062821.1
• 申請日: 2020-09-09
• 公開（公告）號: CN114341952A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: S·卡普爾;R·戈德里奇;C·肯南;T·富赫斯;L·格拉迪
• 申請（專利權）人: 佩治人工智能公司
• 主分類號: G06V20/69
• 分類號: G06V20/69;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/774;G16H10/40;G16H30/40;G16H50/20
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 浩路;劉春元

1.一種用于分析對應于試樣的圖像的計算機實現方法，所述方法包括：

接收對應于目標試樣的目標電子圖像，所述目標試樣包括患者的組織樣本；

將機器學習系統應用于所述目標電子圖像，以標識所述目標試樣的感興趣區域并且確定所述感興趣區域中的生物標志物的表達水平、類別和/或存在，所述生物標志物包括來自表皮生長因子受體（EGFR）生物標志物和/或DNA錯配修復（MMR）缺陷生物標志物當中的至少一個，所述機器學習系統已經通過處理多個訓練圖像而被生成以預測所述目標電子圖像中是否存在感興趣區域，所述訓練圖像包括人類組織的圖像和/或通過算法生成的圖像；以及

輸出所述感興趣區域中的所述生物標志物的所確定的表達水平、類別和/或存在。

2.根據權利要求1所述的計算機實現方法，其中標識所述目標試樣的所述感興趣區域包括：將所述目標電子圖像劃分成一個或多個子區域，并且確定所述一個或多個子區域中的任一個中是否存在感興趣區域。

3.根據權利要求1所述的計算機實現方法，其中標識所述目標試樣的所述感興趣區域包括：

使用以下操作中的至少一個將所述目標電子圖像劃分成一個或多個子區域：創建所述目標電子圖像的圖塊、基于邊緣和/或對比度來分割所述目標電子圖像、使用顏色差異來分割所述目標電子圖像、和/或監督式確定；以及

確定所述一個或多個子區域中的任一個中是否存在感興趣區域。

4.根據權利要求1所述的計算機實現方法，進一步包括：

通過創建所述目標電子圖像的圖塊將所述目標電子圖像劃分成一個或多個子區域；以及

通過確定所述目標電子圖像的每個圖塊的第一表達得分、并且聚集每一個圖塊的第一表達得分以確定所述目標試樣的部分的第二表達得分，從而確定所述感興趣區域中的生物標志物的表達水平、類別和/或存在。

5.根據權利要求1所述的計算機實現方法，其中確定所述感興趣區域中的生物標志物的表達水平、類別和/或存在包括：確定所述感興趣區域中存在所述生物標志物的概率。

6.根據權利要求1所述的計算機實現方法，其中確定所述感興趣區域中的生物標志物的表達水平、類別和/或存在包括：

將表達水平分組到一個或多個診斷類別中，所述一個或多個診斷類別表示所述感興趣區域中的所述生物標志物的存在的標度；以及

在所述一個或多個診斷類別當中標識診斷類別，以對所述感興趣區域中的所述生物標志物進行分類。

7.根據權利要求1所述的計算機實現方法，其中輸出所述感興趣區域中的所述生物標志物的所確定的表達水平、類別和/或存在包括：顯示針對所述生物標志物的表達水平、類別和/或存在的視覺指示器，并且基于所述生物標志物的表達水平、類別和/或存在來顯示一個或多個治療選項。

8.一種用于分析對應于試樣的圖像的系統，所述系統包括：

至少一個存儲器，其存儲指令；以及

至少一個處理器，其被配置成執行所述指令以實行操作，所述操作包括：

接收對應于目標試樣的目標電子圖像，所述目標試樣包括患者的組織樣本；

將機器學習系統應用于所述目標電子圖像，以標識所述目標試樣的感興趣區域并且確定所述感興趣區域中的生物標志物的表達水平、類別和/或存在，所述生物標志物包括來自表皮生長因子受體（EGFR）生物標志物和/或DNA錯配修復（MMR）缺陷生物標志物當中的至少一個，所述機器學習系統已經通過處理多個訓練圖像而被生成以預測所述目標電子圖像中是否存在感興趣區域，所述訓練圖像包括人類組織的圖像和/或通過算法生成的圖像；以及

輸出所述感興趣區域中的所述生物標志物的所確定的表達水平、類別和/或存在。

9.根據權利要求8所述的系統，其中標識所述目標試樣的所述感興趣區域包括：將所述目標電子圖像劃分成一個或多個子區域，并且確定所述一個或多個子區域中的任一個中是否存在感興趣區域。