[发明专利]一种量化肿瘤微环境的胶质方向特征的方法

说明书

本发明具体涉及一种量化肿瘤微环境的胶质方向特征的方法，包括步骤：利用组织病理学图像与肿瘤区域的二值图像进行肿瘤区域和基质区域的分割操作，得到组织病理学图像的基质区域；应用基于分水岭的细胞核分割方法，从组织病理学图像中自动分割出每个细胞核区域；剔除基质区域中的细胞核区域；计算胶质纤维的方向信息；利用二维网格将数字全幅组织学切片图像划分成不重叠的图像块；在每个图像块内，利用胶质纤维的方向信息计算胶质纤维方向异质性特征，方向特异性特征利用信息熵来计算；利用每个图像块内的方向异质性特征构建概率密度函数，利用统计学度量去表征当前概率密度函数，将这些度量作为刻画肿瘤微环境中胶质纤维的特征。

技术领域

本发明属于医药技术领域，具体涉及一种量化肿瘤微环境的胶质方向特征的方法。

背景技术

口腔鳞状细胞癌症是头颈部癌中患病率较高的癌症，发病率约占全身恶性肿瘤发病率的5％。虽然其患病病人总数相比其它癌症来说不高，但是患病病人的增长率却是其它癌症数倍之多，是不容忽视一种恶性肿瘤。在亚洲地区，口腔鳞状细胞癌的病患多集中在东南亚地区以及我国东南部沿海城市，这类癌症具有进展快、浸润广、预后差的特点。目前仍然缺乏一种有效的、经济的预后方法或模型去帮助医生对病人病情进行分级，提高预后。

当前针对口腔癌症预测病患预后的方法仍然是通过结合肿瘤分期、淋巴结分期、组织病理学分期及其它参数等传统的方法。许多研究人员尝试利用基因组学及蛋白组学数据构建预测模型，但是目前尚未有准确的基于分子水平测试的复发风险预测模型。在同为确诊为癌症的前提下，如果能够成功的区分复发高风险及低风险的口腔癌症病患，将有利于后续的治疗疗程安排，针对低风险病患，减轻治疗剂量，减轻病患痛苦及经济压力，针对高风险病患，使用增强治疗方案，避免病患复发，达到“精准医学”的目的。

随着近期的高速高分辨率全幅玻璃组织切片扫描成像技术的发展，病理学专家可以利用计算机对全幅高分辨率组织病理学切片进行癌症的检测及诊断。相对于传统的通过光学显微镜进行组织病理学切片检测，数字组织病理学切片检测能够极大的减轻肿瘤病理学专家的工作量。但是，人工组织病理学切片检测及分析仍然存在工作量大、检测周期长、受主观因素影响较大、缺少有效的定量分析技术等缺点。应用数字组织病理学切片进行自动定量分析，比传统的人工分析更加客观全面，获得的信息量更多。

更为重要的是，在组织病理学分析中，由于人工检测的主观性，肿瘤病理学专家很难仅仅利用肉眼观察去捕获与病患预后高度相关联的组织形态学特征，这些临床预后包括：病人是否对治疗疗程有良性反应，病人在进行手术后是否会在一定时间内复发等。目前为止，在大多数癌症中，病理学专家往往会结合肿瘤分期或淋巴结分期等其他常用的关键医学变量信息来进行大概的预测，准确的预后预测模型目前仍然是研究的难点及热点。如果能够找到有预后意义的组织病理学特征，将能有效的对癌症的进行治疗安排，将能有的放矢的指导治疗药物及治疗强度，为临床判断病患的预后和对相应肿瘤靶向治疗提供重要的依据。据此，以传统组织病理学诊断规则及病理学专家的需求为依据，以口腔鳞状细胞癌为研究对象，从高分辨率的数字组织病理学图像中去对肿瘤微环境的形态进行特征建模、特征提取及筛选，进而能够为组织病理学诊断、后续病情预测提供客观、定量依据和新思路，能够为构建计算机辅助组织病理学预后预测系统提供理论基础。这对推动数字组织病理学以及对进一步理解肿瘤的组织病理变化过程具有重要的意义。