一种判读淋巴细胞的方法及装置制造方法及图纸

一种判读淋巴细胞的方法及装置，判读淋巴细胞的方法包括：细胞分割步骤，包括对病理图像进行细胞分割；细胞分类步骤，包括从细胞分割后的病理图像中识别出淋巴细胞。通过软件自动化完成细胞分割、淋巴细胞识别，无需人工参与，有效提高判读淋巴细胞的效率以及准确性。有效提高判读淋巴细胞的效率以及准确性。有效提高判读淋巴细胞的效率以及准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种判读淋巴细胞的方法及装置


[0001]本专利技术涉及精准医疗领域，具体涉及一种判读淋巴细胞的方法及装置。

技术介绍

[0002]1.组织病理学
[0003]组织病理学(histopathology)是指病理专家在显微镜下观察研究组织切片的科学，被认为是临床上肿瘤诊断的金标准。组织病理学的研究对象是组织切片，通常是手术或活检中收集的组织样品，通过固定、包埋、切片和染色等步骤制成几微米厚的薄片组织，附着于载玻片上。病理医生通过显微镜观察这些切片以作出诊断。这些诊断高度依赖医生的经验。染色是制备组织切片的重要步骤，不同的染色剂可以显示不同的细胞和组织结构。苏木精和伊红(hematoxylin and eosin,H&E)染色剂可以在细胞核和细胞质上染出强烈的颜色对比，是使用最广泛的染色试剂，可以应用于许多不同的组织类型。
[0004]2.TILs
[0005]免疫系统的一个基本作用是通过持续的启动免疫监视和炎症反应来维持组织稳态，炎症反应涉及先天性和适应性免疫细胞的激活。肿瘤改变了组织的有序结构并诱导了可以消除早期肿瘤的免疫反应。然而由于肿瘤细胞的免疫编辑机制，部分未完全消除肿瘤细胞可能逃脱免疫控制。
[0006]随着临床研究的发展，乳腺癌中肿瘤浸润性淋巴细胞(TILs)的形态学评估越来越受到关注。越来越多的证据表明，通过苏木精和伊红(H&E)染色的肿瘤切片，来评估肿瘤组织中淋巴细胞浸润程度，并证明TILs具有预后和潜在的预测价值，尤其是在三阴性和EGFR受体2过表达的乳腺癌中。
[0007]3.数字病理图像分析(DIA)
[0008]病理诊断是疾病的最终诊断，在肿瘤的诊断与用药指导上被广泛使用。在实践中，病理医师在显微镜下观察病理切片，从复杂的组织图像中识别细微的病变是诊断中必不可少的步骤。此过程不仅耗时，而且主观性强。以全载玻片数字扫描技术(whole slide imaging,WSI)为基础的数字病理使得我们能够获得大最通过高分辨率捕获的、具有组织学特征的病理图像。为了有效获取图像中的有用信息，组织病理图像分析算法应运而生。由于算法的分析是客观的、稳定的，其结果可以经过重复性验证。因此经典的细胞分割算法和细胞分类算法已经广泛应用于数字病理分析平台。通过数字病理技术辅助病理医师做出病理诊断，显著提高了病理医师诊断的准确率和效率。
[0009]现有技术中，存在的问题包括：1)人工对HE病理图像进行TILs判读的效率低下；2)人的主观偏差和视觉偏差等原因会导致人工判读之间可重复性差，甚至出现判读错误。

技术实现思路

[0010]根据第一方面，在一实施例中，提供一种判读淋巴细胞的方法，包括：
[0011]细胞分割步骤，包括对病理图像进行细胞分割；
[0012]细胞分类步骤，包括从细胞分割后的病理图像中识别出淋巴细胞。
[0013]根据第二方面，在一实施例中，提供一种判读淋巴细胞的装置，包括：
[0014]细胞分割模块，用于对病理图像进行细胞分割；
[0015]细胞分类模块，用于从细胞分割后的病理图像中识别出淋巴细胞。
[0016]根据第三方面，在一实施例中，提供一种装置，包括：
[0017]存储器，用于存储程序；
[0018]处理器，用于通过执行所述存储器存储的程序以实现如第一方面所述的方法。
[0019]根据第四方面，在一实施例中，提供一种计算机可读存储介质，所述介质上存储有程序，所述程序能够被处理器执行以实现如第一方面所述的方法。
[0020]依据上述实施例的判读淋巴细胞的方法及装置，本专利技术通过软件自动化完成细胞分割、淋巴细胞识别，无需人工参与，有效提高判读淋巴细胞的效率以及准确性。
附图说明
[0021]图1为实施例1中的淋巴细胞识别算法训练与TILs计算的流程图。
[0022]图2为实施例1中的病理医生人工进行淋巴细胞标注示例图；(a)HE原始病理图像，(b)蓝色的点人工标注为淋巴细胞。
[0023]图3为实施例1中使用分水岭算法自动分割检测HE图像中的细胞示例图。(a)原始病理图像；(b)完成细胞检测后细胞检测结果蒙版图像；(c)检测范围内的面积、细胞数量等统计信息。
[0024]图4为实施例1中统计每个检测出的细胞属性值结果图，图中展示了4个示例细胞的部分属性值信息。
[0025]图5为实施例1中一区域的细胞分割、淋巴细胞检测与TILs计算示例图。(a)病理医生圈选的区域原始病理图像；(b)算法进行细胞分割与分类的结果图像，每个椭圆形代表一个细胞，深色部分代表细胞核。蓝色代表淋巴细胞；(c)圈选区域检测到的淋巴细胞数(Numimmune cells)与TILs(ImmuneCell Area％)计算结果。
[0026]图6为实施例1中另一区域的细胞分割、淋巴细胞检测与TILs计算示例图。(a)病理医生圈选的区域原始病理图像；(b)算法进行细胞分割与分类的结果图像，每个椭圆形代表一个细胞，深色部分代表细胞核；蓝色代表淋巴细胞。(c)圈选区域检测到的淋巴细胞数(Num immune cells)与TILs(ImmuneCell Area％)计算结果。
[0027]图7为实施例1中软件分析结果与人工判读结果的相关性性能验证图。
具体实施方式
[0028]下面通过具体实施方式结合附图对本专利技术作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。
[0029]另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。
[0030]本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。
[0031]如本文所用，“肿瘤浸润淋巴细胞”又名肿瘤浸润性淋巴细胞(tumor infiltrating lymphocyte，简称TIL、TILs)，是从血液中迁移到肿瘤组织的淋巴细胞。具体是指会迁移到肿瘤内部或肿瘤边缘的淋巴细胞，这些浸润的淋巴细胞与肿瘤预后以及治疗疗效相关。
[0032本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种判读淋巴细胞的方法，其特征在于，包括：细胞分割步骤，包括对病理图像进行细胞分割；细胞分类步骤，包括从细胞分割后的病理图像中识别出淋巴细胞。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，细胞分类步骤中，统计出每个细胞的属性值，根据所述属性值，识别出淋巴细胞。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述属性值包括面积、周长、圆度、偏心率、长度、固性、最大直径、最小直径、苏木精光密度值中的至少一种；优选地，所述属性值包括面积、周长、圆度、偏心率、长度、固性、最大直径、最小直径、苏木精光密度值中的全部。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，淋巴细胞识别的最佳参数组合如下：最大树深度：5，每个树最小支持样本数：20，每棵树使用特征数：5，最大树数量：50。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述病理图像包括病理医生圈选的区域原始病理图像；和/或，所述病理图像包括被染色剂染色处理后的组织切片；和/或，所述染色剂包括苏木精和伊红。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括计算步骤，包括按照淋巴细胞占比＝[(识别出的病理图像中的淋巴细胞所占...

【专利技术属性】
技术研发人员：易坚，杨质瑾，王佳茜，苏小凡，
申请(专利权)人：深圳裕泰抗原科技有限公司，
类型：发明
国别省市：