[发明专利]组织病理学图像分析

说明书

公开了一种用于训练机器学习算法以执行组织病理学分析的装置和计算机实现方法。该方法包括：获得(210)已用第一标记物染色的第一组织学样本的多个第一显微图像；获得(212)已用不同的第二标记物染色的第二组织学样本的相应的多个第二显微图像。该方法还包括获得(220)为第二显微图像生成的相应的多个掩模图像，每个掩模图像识别由第二标记物在相应的第二显微图像中突出显示的感兴趣的组织学特征。该方法包括训练(240)机器学习算法以从第一显微图像中预测将由第二标记物在相同样本中突出显示的感兴趣的组织学特征。还公开了一种使用训练的机器学习算法进行组织病理学分析的装置和计算机实现方法。

技术领域

本发明涉及组织学图像分析，尤其涉及使用机器学习算法来执行这种分析并且还涉及训练该机器学习算法以执行该分析。

背景技术

如本文所用，“组织学图像”是指显示有机组织的微观结构的图像。“感兴趣的组织学特征”是指该微观结构的特征。例如，该特征可能是为了诊断或治疗目的或为了科学研究而感兴趣的。感兴趣的组织学特征的一个例子是基质——组织的连接和支撑框架。对活检样本中基质的鉴定可用于诊断癌症和确定预后。感兴趣的组织学特征的另一个例子是染色质。通常，能够表征细胞核的方法具有药物发现、临床和其他医学应用。传统上，感兴趣的组织学特征是由组织病理学家——在解释这些图像方面受过训练的专业医学专家鉴定的。

在显微尺度下，细胞的许多令人感兴趣的特征不是自然可见的，因为它们是透明无色的。为了揭示这些特征，在显微镜下成像之前，通常用标记物染色样本。标记物包括一种或多种着色剂(染料或颜料)，其被设计成特异性结合细胞结构的特定组分，从而揭示感兴趣的组织学特征。

标记物是根据要考查的特征来选择的。因此，为了考查不同的特征，可能需要不同的标记物。最常用的染色系统被称为HE(Haemotoxylin和Eosin)。HE含有两种染料苏木素和伊红。伊红是一种酸性染料——带负电荷。它将碱性(或嗜酸性)结构染成红色或粉红色。苏木素可以被认为是碱性染料。它用于将酸性(或嗜碱性)结构染成紫蓝色。

细胞核中的DNA(异染色质和核仁)、核糖体和粗面内质网中的RNA都是酸性的，因此苏木素与它们结合并将它们染成紫色。一些细胞外物质(即软骨中的碳水化合物)也是嗜碱性的。细胞质中的大多数蛋白质都是碱性的，因此伊红与这些蛋白质结合并将它们染成粉红色。这包括肌细胞、细胞内膜和细胞外纤维中的细胞质丝。

不幸的是，许多感兴趣的特征对于组织病理学家来说仍然难以或不可能通过HE染色来观察或准确量化。出于这个原因，已经开发了其他标记物系统。

一类特别重要的标记物涉及免疫组织化学(IHC)领域。IHC提供了通过特异性结合生物组织中感兴趣的抗原的抗体来选择性地使组织切片细胞中的抗原(例如，蛋白质)成像。然而，IHC并非没有缺点。IHC技术可能是昂贵的、耗时的和/或难以实施的。

发明内容

本发明由权利要求限定。根据本发明的第一方面，本文提供了一种训练机器学习算法以执行组织病理学图像分析的计算机实现方法，该方法包括：

由计算机获得已用第一标记物染色的第一组织样本的多个第一显微图像；

由计算机获得已用不同于第一标记物的第二标记物染色的第二组织学样本的相应的多个第二显微图像，第二组织学样本中的每一个对应于第一组织学样本中相应的一个；

由计算机获得为第二显微图像生成的相应的多个掩模图像，每个掩模图像识别由第二标记物在相应的第二显微图像中突出显示的感兴趣的组织学特征；

对于每个第一显微图像和相应的第二显微图像和掩模图像：

由计算机获得第一显微图像和第二显微图像之间映射的变换，和

由计算机使用变换对准第一显微图像和掩模图像；以及