用于使用连续染色组织上的单细胞划分的多路生物标志定量的系统和方法
【专利说明】用于使用连续染色组织上的单细胞划分的多路生物标志定 量的系统和方法 发明领域
[0001] 实施方案一般地涉及数字图像的分析，并且更具体地，涉及生物组织样品数字图 像的分析。
[0002] 发明背景 一般而言，术语划分是指数字图像内生物学单位，例如细胞的界限的鉴定。这些界限使 各个个体单位彼此分离。数字图像可使用显微镜获得。弱或数据驱动的划分算法可用于定 义细胞界限。例如，分水岭转换为一种已经用于划分细胞图像的图像处理技术。用分水岭 转换，数字图像可建模为三维拓扑表面，其中图像中像素的值（例如，亮度或灰度水平）表 示地理高度。
[0003] 然而，由于不同组织类型的组织学变化，在没有针对特定组织类型应用的显著适 应和优化的情况下，弱划分算法可能不会产生准确的分割。例如，弱划分算法可导致图像被 过度分割（例如，表现为单细胞的那些可能事实上仅为细胞的一部分）或分割不足（例如， 表现为单细胞的那些可能实际上为组合在一起的若干不同细胞）。此外，图像用弱划分算法 可能不会被适当地划分，部分上，因为图像的一个区域适合的划分参数可能对同一图像的 其它区域不太有效。因此，弱划分算法对于具有许多形态变化的大量细胞的划分可能稳健 不足。
[0004] 先前已有工作关于细胞分析进行（参见，例如，Lindblad等人，ZffiSge aflaXrsis for automatic segmentation of cytoplasms and classification of racI activation (用于细胞质自动划分和racI活化分类的图像分析），Cytometry A，57(1) :22-33 (2004) ; Wahlby 等人，Sequential immunofluorescence staining and image analysis for detection of large numbers of antigens in individual cell nuclei (ffif 检测个体细胞核中大量抗原的连续免疫荧光染色和图像分析），Cytometry，47:32-51 (2002) ; Parvin , Biosig: An imaging bioinformatics system for phenotypic 心(Biosig:用于表型分析的成像生物信息学系统），IEEE Transactions on Systems， Man and Cybernetics， Part B ， 33:814-824 (2003); Mouroutis 等人， Robust cell nuclei segmentation using statistical modeling (使用统计建模的I急 健的细胞核划分），Bioimaging，Vol，6:79-911998 (1998); Lin 等人，W Λ/ watershed algorithm incorporating gradient cues and object models for automatic 仰期(用于共焦图像栈中核的自动划分 的结合梯度提示和对象模型的混合3d分水岭算法）；Cytometry Part A，56A(1) :23-36 (2003) ; McCullough 等人，3D segmentation of whole cells and cell nuclei in ?办遞(使用动态编程的组织中全细胞和细胞核的3D划 分），Biomedical Imaging: From Nano to Macro (生物医学成像：从纳米到宏观），ISBI 2007，4th IEEE International Symposium on (第4届 IEEE 国际研讨会），第276-279 页 (2007) ; Wang等人，Novel cell segmentation and online SVM for cell cycle phase ii? (用于自动显微术中细胞周期阶段鉴定的新型 细胞划分和在线 SVM), Bioinformatcs, 24 卷，1 号，第 94-101 页（2008))。
[0005] 例如，Wang等人提出了使用单独信道的用于细胞划分和循环估计的方法。一般而 言，这样的方法基于使用自划分图像的支持向量机的机器学习方法。Lindblad等人基于核 和细胞质标志一般性地提出了用于细胞划分的方法，其中每个细胞含有一个核。核划分通 过选择全面阈值并使用分水岭算法进行。一旦将核区域划分，它们就通过应用分水岭算法 被用作划分细胞质的种子区域。
[0006] Wahlby等人提出了用于定量连续免疫荧光染色的方法。该方法一般地基于仅核中 免疫荧光染色的定量，其中核划分为涉及人干预的半自动过程。Mouroutis等人提出了用于 核划分的统计方法。此方法通常包括定义似然函数，并作为高斯分布的混合物分离接触的 核。
[0007] -般而言，已经针对共焦成像的3D细胞切割提出了不同的方法，并且这些方法主 要专注于划分细胞核。例如，Lin等人提出了用于自共焦栈的3D核划分的方法，并且该方 法一般包括三个步骤。第一个步骤为预处理步骤，其中使用全面阈限化将噪声去除和划分。 第二个步骤通常通过应用使用梯度加权距离转换的3D分水岭算法分离接触的那些核。第 三个步骤为后处理步骤，其通常用作表面破碎机。McCullough等人报道了用于全细胞3D划 分的方法。该方法设计为划分3D核物体，其中检测了细胞界限。然而，3D细胞未作为单位 划分。
[0008] 因此，存在对改善的用于分析生物组织样品数字图像的系统和方法的兴趣。本公 开内容的系统、部件和方法致力于和/或克服了这些和其他低效率和改善机会。
[0009] 发明概述 本公开内容提供了有利于分析数字图像的系统和方法。在示例性的实施方案中，本公 开内容提供改善的用于分析生物组织样品数字图像的系统和方法。
[0010] 本公开内容提供用于进行生物组织中亚细胞单位的分层图像划分分析的计算 机-实现方法，该方法包括访问与经连续荧光染色的生物组织的多信道多路图像所对应的 图像数据以显示该生物组织中多个形态学生物标志的表达水平、基于生物标志表达水平对 图像数据进行多信道图像划分分析以鉴定该生物组织中一个或多个细胞的定位和构造、基 于生物标志表达水平对图像数据进行多信道图像划分分析以鉴定一个或多个细胞内一个 或多个亚细胞形态学单位的定位和构造、在视觉显示装置上呈现一个或多个细胞以及一个 或多个细胞中的一个或多个亚细胞形态学单位的分层表示。
[0011] 本公开内容提供用于进行生物组织中亚细胞单位的多信道分层图像划分分析的 计算机系统，所述计算机包括视觉显示装置、处理装置和存储装置。处理装置配置为访问与 经连续荧光染色的生物组织的多路图像对应的多信道图像数据以显示该生物组织中多个 形态学生物标志表达水平、基于生物标志表达水平对图像数据进行多信道图像划分分析以 鉴定该生物组织中一个或多个细胞的定位和构造、基于生物标志表达水平对图像数据进行 图像划分分析以鉴定一个或多个细胞内一个或多个亚细胞形态学单位的定位和构造。存储 装置配置为储存一个或多个细胞内一个或多个亚细胞形态学单位的定位和构造。
[0012] 本公开内容提供具有一个或多个计算机-可执行指令编码在其上用于实施进行 生物组织中亚细胞单位的多信道分层图像划分分析的方法的一个或多个计算机-可读介 质，所述方法包括访问与经连续荧光染色的生物组织的多路图像对应的图像数据以显示该 生物组织中多个形态学生物标志表达水平、基于生物标志表达水平对图像数据进行多信道 图像划分分析以鉴定该生物组织中一个或多个细胞的定位和构造、基于生物标志表达水平 对图像数据进行多信道图像划分分析以鉴定一个或多个细胞内一个或多个亚细胞形态学 单位的定位和构造、在视觉显示装置上呈现一个或多个细胞以及一个或多个细胞中的一个 或多个亚细胞形态学单位的分层表示。
[0013] 在一些实施方案中，可自动确定一个或多个细胞形态学单位中生物标志在细胞水 平的表达水平并且可自动确定一个或多个亚细胞形态学单位中生物标志在亚细胞形态学 单位水平的表达水平。
[0014] 在一些实施方案中，可基于亚细胞形态学单位中生物标志的表达水平将多个生物 组织区域自动分组。
[0015] 在一些实施方案中，可进行分析以确定一个或多个亚细胞形态学单位中生物标志 的表达水平与一个或多个亚细胞形态学单位的构造之间的关系。
[0016] 在一些实施方案中，所述一个或多个亚细胞形态学单位包括一个或多个核、一个 或多个细胞质和/或一个或多个膜。
[0017] 在一些实施方案中，所述一个或多个亚细胞形态学单位包括膜或细胞质，并且图 像划分分析可通过使用概率地图以产生模拟膜或细胞质的环状结构鉴定膜或细胞质。
[0018] 在一些实施方案中，生物标志表达水平的表示可以以覆盖在一个或多个细胞以及 一个或多个细胞内的一个或多个亚细胞形态学单位的表示上的方式呈现在视觉显示装置 上。
[0019] 在一些实施方案中，可确定生物标志表达水平的度量。该度量可特异于一个或多 个细胞内的一个或多个亚细胞形态单位中的至少一个。生物标志表达水平的度量可为表达 水平的均值。
[0020] 在一些实施方案中，一个或多个亚细胞形态学单位的位置和构造可通过在细胞内 强加拓扑约束确定。
[0021 ] 在一些实施方案中，所述多个形态学生物标志包括代表单一类型亚细胞形态学单 位的多个生物标志。
[0022] 在一些实施方案中，基于生物标志表达水平和生物标志形态学对图像数据进行图 像划分分析以鉴定至少一个基于组织的目的区域并且可将一个或多个细胞、一个或多个细 胞中一个或多个亚细胞形态学单位以及所述至少一个基于组织的目的区域的分层表示呈 现在视觉显示装置上。
[0023] 在一些实施方案中，所述一个或多个亚细胞形态学单位包括一个或多个细胞的细 胞膜、一个或多个细胞的细胞质以及一个或多个细胞的核中的至少一个，并且可将所述一 个或多个细胞、所述至少一个基于组织的目的区域、所述一个或多个细胞的细胞膜、一个或 多个细胞的细胞质以及一个或多个细胞的核中的所述至少一个的分层表示呈现在视觉显 示装置上。
[0024] 在一些实施方案中，所述至少一个基于组织的目的区域包括基质细胞的聚集或上 皮细胞的聚集。
[0025] 在一些实施方案中