图像自适应的生理上可信的颜色分离的制作方法
【技术领域】
[0001] 本题述公开内容设及用于医学诊断的成像。更具体地，本题述公开内容设及识别 化验物内的生理上可信的染色剂矢量。
【背景技术】
[0002] 在诸如组织区段、血液、细胞培养等等之类的生物样品的分析中，利用一个或多个 巧光团或色原对生物样品进行染色，并且随后对生物样品进行扫描或拍照W用于分析。观 察从扫描生成的信号实现了多种过程，包括疾病的诊断、对治疗的响应的评价W及抗击疾 病的新药物的开发。化验物包括生物样品，诸如利用包含与绑定到蛋白质、蛋白质片段或样 品中的其它目标的抗体结合的巧光团或色原的染色剂而处理的来自人类主体的组织区段。 当扫描化验物时，导出包括颜色通道的图像数据的多个通道，其中每一个所观察到的通道 包括多个信号的混合物。
[0003] -般地，颜色分离(或光谱解混（unmixing))被用于确定化验物的所观察到的一个 或多个通道内的特定染色剂的浓度。运还可W被称为颜色去卷积。经扫描的图像的每一个 像素由图像值的矢量或颜色矢量表示，并且每一个染色剂对应于还被称为参考光谱的参考 矢量。染色剂的局部浓度由参考矢量的缩放因子表示。因此，针对包含具有不同浓度的多个 协同定位的染色剂的像素的颜色矢量是所有目前染色剂的参考光谱的线性组合。典型地， 巧光成像颜色通道直接提供图像矢量和参考光谱。在明场(透射）成像中，将由经染色的组 织发射的光强度变换成光学密度空间，其中不同染色剂的混合由做出贡献的参考光谱的线 性加权组合表示。
[0004] 解混过程使用对于标准类型的组织和染色剂组合而言众所周知的参考光谱来提 取染色剂特定通道W确定各个染色剂的局部浓度。然而，用于纯染色剂的参考光谱往往随 组织类型、染色期间的受控和不受控过程参数W及随年龄而变化。例如，总是存在基于组织 年龄、染色剂年龄、组织被如何存储、脱水、固定、嵌入、切割等的组织类型内的变化。运些变 化可能影响染色剂将看起来如何，并可能导致解混过程的结果中的不想要的伪像。现有方 法不能在没有人类指导的情况下处置运样的错误，并且，没有可靠的参考光谱可用于运样 的变化。因此，不正确的分离和在生理或物理上不可信的结果继续出现。而且，关于包含3 个颜色通道的明场图像，不能对大于3个染色剂的任何协同定位进行解混，或者没有明确 的数学解存在。
【发明内容】
[0005] 题述公开内容提出了用于通过基于特定于正在成像的化验物的信息自动且自适 应地调节参考矢量来分离图像中的颜色的系统和方法，从而导致提供在物理和生理上可信 的染色剂信息的经优化的解混过程。迭代地对参考矢量进行优化，应用不受约束的颜色去 卷积或解混，并且使所得到的颜色通道与基于关于化验物的信息而应用的多个规则相关。 该多个规则包括例如最小化负面颜色贡献、背景贡献、特定于背景的颜色通道中的高频或 不想要的巧光、来自已知免疫组织化学标记物的信号w及被已知w承载生理上独立的信息 的染色剂对。该相关可W用于确定结果的总体质量。如果质量是不可接受的，则可W调节 参考矢量，并且可W利用经调节的参考矢量迭代地解混颜色通道，直到满足所有规则并且 获得具有可接受质量的结果。可W在基于测量来自多个输入图像的染色剂参考矢量预先确 定的范围内允许对参考矢量的调节。
[0006] 在附加实施例中，可W不仅针对特定图像而且针对特定图像内的指定区(包括各 个像素）确定经优化的参考矢量。参考光谱调节和基于规则的对应质量度量可W在空间上 遍及图像而变化。另外，可W从图像或图像的区确定染色剂的强度，并且可W在解混之前对 应地调节参考矢量。此外，可W使用化验物信息来解混包括Ξ个通道但具有多于3种染色 剂的明场图像。可W将图像中的包括Ξ个或更多颜色的光学密度空间分区成预定义的协同 定位系统。化验物信息包括与手头上的化验物、利用化验物而染色的生物医学结构、染色剂 和复染剂的类型和数目及其线性混合物有关的细节、W及诸如化验物的年龄、组织类型和 年龄等之类的附加元数据。
【附图说明】
[0007] 图1示出根据本题述公开内容的示例性实施例的用于优化参考矢量的系统。
[000引图2示出根据本题述公开内容的示例性实施例的用于优化参考矢量的方法。
[0009] 图3A和3B示出根据本题述公开内容的示例性实施例的光学密度空间中的参考矢 量的调节。
[0010] 图4A-4D示出根据本题述公开内容的示例性实施例的被分区成针对协同定位的 染色剂的区段的光学密度空间。
[0011] 图5示出根据题述公开内容的示例性实施例的基于协同定位的染色剂的层级而 被分区成区段的光学密度图。
[0012] 图6A-6B示出根据题述公开内容的示例性实施例的图像数据的直方图。
[0013] 图7A-7B示出根据题述公开内容的示例性实施例的使用图像数据的直方图上的 多边形拟合的参考矢量的优化。
【具体实施方式】
[0014] 所公开的系统和方法处理图像W使用迭代优化的参考矢量来分离或"解混"图像 的分量信号。使来自化验物的图像数据与特定于化验物特性的预期或理想结果相关W确定 质量度量。在与理想结果成对照的低质量图像或较差相关性的情况下，调节一个或多个参 考矢量，并且使用经调节的参考矢量来迭代地重复解混，直到相关性示出与生理学和解剖 学要求匹配的良好质量图像。解剖学、生理学和化验物信息可W用于定义被应用于所测量 的图像数据W确定质量度量的规则。该信息包括：组织被如何染色；意图/不意图染色组织 内的什么结构；W及特定于正在处理的化验物的结构、染色剂和标记物之间的关系。迭代过 程导致可生成下述图像的染色剂特定矢量：该图像精确地标识感兴趣的结构和生物上相关 的信息，没有任何噪声或不想要的光谱，且因此适合用于分析。将参考矢量调节到捜索空间 内。捜索空间定义了参考矢量可取得W表示染色剂的值的范围。可W通过扫描包括已知或 普遍发生的问题的多种代表性训练化验物并确定针对训练化验物的参考矢量的高质量集 合来确定捜索空间。
[0015] 在W下描述内，对光谱解混、颜色去卷积和颜色分离的任何引用是同义的，且设及 从包含运些染色剂的混合物的图像数据获得图像中的染色剂的局部浓度或量的过程。该混 合物最常被假定为是线性的，并且利用线性解混方法。然而，非线性方法也可W被应用W执 行解混。对于明场成像，化验物导致从光源透射通过经染色的样品的光的吸收和衰减。一 种用于解混该图像数据的示例性方法利用光学密度空间，其中参考颜色和图像数据被变换 成光衰减信号，例如使用朗伯-比尔化amb&rt-Beer)定律。如本文所使用的图像数据和混 合物模型的分析（即，图像数据和染色剂效果的数学描述）不必受限于已知方法，而是可W 包括组织样本内的光散射的附加模型，包括可能衍射的建模，W及用于确定由检测器(例如 巧光显微镜中的明场显微镜中的CCD或CMOS传感器，或者整个载玻片扫描仪）检测的光如 何与在化验物中吸收或由化验物发射的光的量相关的其它方法。
[0016] 对于W下描述，可W假定，跨各图最为对应地加标签的结构(例如132和232等)拥 有相同的特性并服从相同的结构和功能。如果在对应地加标签的元件之间存在未指出的差 异，并且该差异导致针对特定实施例的元件的非对应结构或功能，则针对该特定实施例而 给出的该冲突描述应当起支配作用。
[0017]图1示出根据本题述公开内容的示例性实施例的用于优化参考矢量的系统。系统 100包括用于生成化验物信息的源101。例如，源101可W是光谱相机、扫描仪中的CCD或 CMOS传感器、明场显微镜、巧光显微镜、或用于对包括诸如利用一个或多个巧光或色原染色 剂和标记物染色的生物样品之类的材料样本的化验物进行成像的整个载玻片扫描仪。源 101与存储器110通信，存储器110包括由禪合到计算机120的处理器125执行的多个处 理模块或逻辑指令。例如，诸如生物样品之类的样本可W被安装在载玻片或其它衬底或设 备上W用于通过源101进行成像的目的，其中依照本公开内容，样本的图像的分析通过处 理器125执行存储在存储器110上的多个模块中的一个或多个而执行。分析可W出于样本 的识别和研究的目的。例如，生物学或病理学系统可W针对其解剖学结构、W及指示癌症或 其它疾病的细胞、蛋白质、蛋白质片段或其它标记物的存在和组织构成、或者出于其它目的 (例如基因组DNA检测、信使RNA检测、蛋白质检测、病毒的检测、基因的检测或其它)而分析 样本。
[0018] 样本可W借助于包含一个或多个不同标记物、巧光团或色原染色剂的染色剂的应 用而染色。巧光团可W包括一个或多个纳米晶半导体巧光团（即，量子点)，每一个产生不同 波长范围中的峰值发光响应。量子点是众所周知的，且可W从InvitrogenCo巧.、Evident Technologies等等商业上可得到。被应用于样本的一个或多个巧光团可W是有机巧光团 14 (例如DAPI、德克萨斯红)，其在本领域中是众所周知的，且在至少共同所有