[发明专利]对组织切片图像的虚拟染色

权利要求书

1.一种用于生成预测组织样品的特殊染色图像的机器学习预测器模型的系统，组合地包括：

a)数据存储，所述数据存储包含给定组织类型的组织样品的大量对齐的图像对，其中每个图像对由组织样品的第一图像和被第二染色剂染色的组织样品的第二图像组成，所述第一图像全部未染色或全部被第一染色剂染色；

b)计算机系统，所述计算机系统被配置为机器学习预测器模型，从所述数据存储中的大量对齐的图像对中训练所述机器学习预测器模型以从输入图像生成被第二染色剂染色的组织样品的预测图像，所述输入图像具有给定组织类型，且如果所述第一图像未染色，则所述输入图像未染色；如果第一图像被第一染色剂染色，则所述输入图像被第一染色剂染色。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述第一图像包括处于未染色状态的组织样本的图像。

3.根据权利要求1、2或3所述的系统，其中，所述第一染色剂是HE。

4.根据前述权利要求中任一项所述的系统，其中，所述第二染色剂包括IHC染色剂。

5.根据前述权利要求中的任一项所述的系统，其中，所述给定组织类型是以下类型中的一个：乳房组织、前列腺组织、淋巴结组织和肺组织。

6.根据权利要求1-5中的任一项所述的系统，其中，所述数据存储包含不同组织类型和不同特殊染色类型的大量图像对，并且其中，所述计算机系统为不同组织类型和染色类型的每个实现不同的机器学习预测器模型。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的系统，其中，所述机器学习预测器模型包括生成式对抗网络。

8.根据权利要求1-6中任一项所述的系统，其中，所述机器学习预测器模型包括自我监督学习神经网络。

9.根据权利要求1-6中任一项所述的系统，其中，所述机器学习预测器模型包括卷积神经网络。

10.根据权利要求1-9中任一项所述的系统，其中，所述机器学习预测器模型包括用于密集分割的卷积神经网络。

11.根据权利要求1-10中的任一项所述的系统，其中，所述数据存储中对齐的图像对具有边缘部分，所述边缘部分具有空像素值。

12.一种计算机系统，所述计算机系统包括实现一个或多个机器学习预测器模型的一个或多个处理单元和存储器，所述模型从代表给定组织样品的输入的未染色的或HE染色的图像的数据中，生成具有给定相应组织类型的组织样品的虚拟特殊染色的图像的显现的预测的形式的数据。

13.根据权利要求12所述的系统，其中所述给定组织类型是以下类型中的一个：乳腺组织、前列腺组织、淋巴结组织和肺组织，并且其中所述预测的显现是用免疫组织化学染色剂染色的给定组织样品的显现。

14.一种生成被特殊染色剂染色的组织样本的虚拟图像的方法，其包括以下步骤：

获取输入图像；

将输入图像提供给从组织样本的大量对齐的图像对中训练的机器学习预测器模型，所述图像对中的一个图像包括被特殊染色剂染色的组织样本的图像，所述模型经过训练以预测被特殊染色剂染色的组织样本的图像；

利用预测器模型，生成被特殊染色剂染色的组织样本的预测图像，以及

将所述预测图像显示为虚拟图像。

15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述输入图像包括处于未染色状态的组织样本的图像。

16.根据权利要求14所述的方法，其中，所述输入图像包括被HE染色的组织样本的图像。