[发明专利]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有效

专利信息
申请号: 201480021830.0 申请日: 2014-04-17
公开(公告)号: CN105122308B 公开(公告)日: 2019-01-22
发明(设计)人: A.桑塔马里亚-庞;B.D.萨拉钱;J.里特谢尔;D.R.帕菲尔德;A.肯;Z.庞;M.O.贝罗;F.M.金蒂;C.J.塞文斯基;Q.李;M.P.罗思尼 申请(专利权)人: 通用电气公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 罗文锋;林森
地址: 美国*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 用于 使用 连续 染色 组织上 单细胞 划分 生物 标志 定量 系统 方法
【说明书】:

提供了改善的用于数字图像分析的系统和方法。更具体地,本公开内容提供改善的用于生物组织样品的数字图像分析的系统和方法。示例性的实施方案提供:从亚细胞区室(核、膜和细胞质)方面i)划分,ii)分组,和iii)定量个体细胞的分子蛋白分布型。本公开内容的系统和方法有利地在亚细胞水平进行组织划分以促进全面和/或局部分析、分组和定量组织切片中的组织蛋白表达分布型。进行局部‑全面组织分析和蛋白定量有利地使细胞的空间和分子构造能够与不同类型癌症的分子信息关联。

发明领域

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。

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。

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。

先前已有工作关于细胞分析进行(参见,例如,Lindblad等人,Image analysis for automatic segmentation of cytoplasms and classification of rac1 activation (用于细胞质自动划分和rac1活化分类的图像分析), Cytometry A, 57(l):22-33 (2004); Wahlby等人, Sequential immunofluorescence staining and image analysis for detection of large numbers of antigens in individual cell nuclei(用于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等人, Biosig: An imaging bioinformatics system for phenotypic analysis (Biosig:用于表型分析的成像生物信息学系统), IEEETransactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B , 33:814-824 (2003);Mouroutis等人, Robust cell nuclei segmentation using statistical modeling (使用统计建模的稳健的细胞核划分), Bioimaging, Vol, 6:79-911998 (1998); Lin等人,A hybrid 3d watershed algorithm incorporating gradient cues and object models for automatic segmentation of nuclei in confocal image stacks (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(l):23-36 (2003); McCullough等人, 3D segmentation of whole cells and cell nuclei in tissue using dynamic programming (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 identification in automated microscopy (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))。

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