專利名稱：自動(dòng)圖像分析的制作方法
自動(dòng)圖像分析技術(shù)領(lǐng)域本文所描述的主題涉及用于自動(dòng)圖像分析的方法和裝置。
技術(shù)背景醫(yī)學(xué)標(biāo)本的細(xì)胞成像對(duì)于醫(yī)學(xué)分析是繁重但重要的工具。已經(jīng) 開發(fā)了自動(dòng)細(xì)胞成像器來滿足更一致的細(xì)胞圖像分析的需要。自動(dòng) 細(xì)胞成像器不像它們的載波片判讀那樣劇烈變化，不易老化，并且 與人力相比可以提供更多的生產(chǎn)量。幾個(gè)先前已開發(fā)以及一些當(dāng)前可用的自動(dòng)系鄉(xiāng)充與4#助的人為 分析一起使用，并用于增加所化驗(yàn)的樣本數(shù)而減輕人類分析者的疲 勞工作。自動(dòng)篩選器可用于從每個(gè)樣本中選擇進(jìn)一步需要人為檢查 的對(duì)象。該方法可以增加這種化驗(yàn)的敏感性，因?yàn)闄C(jī)器可以更容易 和更經(jīng)濟(jì)地從將被人分析的每個(gè)樣本中識(shí)別出那些感興趣的對(duì)象。然而，自動(dòng)成像器被提供給其的樣本和數(shù)據(jù)，以及其自身的程 序化所限制。此外，由于計(jì)算的原因，成^f象器一般^f吏用單色、黑白 圖像用于它們的分析，而樣本自身可提供大范圍的光譜數(shù)據(jù)和其它信息，尤其是細(xì)月包染色(stain)的樣本。例如，在巴氏染色樣本的自動(dòng)圖像分析中，可通過正?；?xì) 月包和其它混雜對(duì)象的存在4吏在傳統(tǒng)自動(dòng)篩選系統(tǒng)中對(duì)異常對(duì)象的 分類變得復(fù)雜。 一些成像系統(tǒng)基于它們的光學(xué)密度識(shí)別巴氏染色樣
品中的感興趣的細(xì)胞，這是因?yàn)檫@些細(xì)月包或它們的細(xì)胞核會(huì)比樣本 中正常細(xì)月包"更深(光學(xué)上更加致密)"和/或更大。染色才羊品中的 化生細(xì)胞還具有較暗的細(xì)胞質(zhì)，從而減小了在測(cè)量中可能產(chǎn)生錯(cuò)誤 的細(xì)胞核與細(xì)胞質(zhì)的對(duì)比度。在載波片上化生細(xì)胞可能非常多，而 異常細(xì)胞不會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)，因此，不期望自動(dòng)成像器能夠選擇用于人 為檢查的化生細(xì)胞，這是因?yàn)樗鼈兣c成像器的顏色一樣深，但比異常細(xì)胞多4艮多。由成像器才全測(cè)的陰性疾病(disease-negative )化生 細(xì)胞的錯(cuò)誤選擇率頻繁發(fā)生，從而限制了精確的疾病檢測(cè)。發(fā)明內(nèi)容根據(jù)本文中公開的一個(gè)實(shí)施例，自動(dòng)成像處理包括a)獲取 生物樣本中對(duì)象的數(shù)字圖像；b)從數(shù)字圖像中選擇多個(gè)感興趣對(duì) 象；c)獲取處于多個(gè)不同波長(zhǎng)的感興趣對(duì)象的多個(gè)圖像；d)將所 述多個(gè)圖像中的一個(gè)與對(duì)應(yīng)的數(shù)字圖像進(jìn)行組合，以生成組合圖 像；以及e)分析組合圖像以表征生物樣本。才艮據(jù)本文中公開的另一實(shí)施例，自動(dòng)成像處理包括a)獲取 生物樣本中對(duì)象的數(shù)字圖像；b)從數(shù)字圖像中選擇至少一個(gè)感興 趣對(duì)象；c)獲取處于多個(gè)不同波長(zhǎng)的至少一個(gè)感興趣對(duì)象的至少 一個(gè)圖像，以形成多波長(zhǎng)圖像集合；d)分析多波長(zhǎng)圖像集合以表 4正生物々羊本。才艮據(jù)本文中^Hf的又一實(shí)施例，在自動(dòng)成4象處理中4吏用的裝置 包括a)至少一個(gè)光源，可以向樣本提供至少一個(gè)光語區(qū)；b)至 少一個(gè)才全測(cè)器，當(dāng)樣本4皮至少一個(gè)光譜區(qū)照射時(shí)，可以;險(xiǎn)測(cè)一部分 樣本的至少一個(gè)圖Y象集合；以及c)至少一個(gè)計(jì)算才幾，可基于至少 一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)組選擇圖像的至少一個(gè)子集。如果收集了多于兩個(gè)的圖像 集合，則可以組合這些圖像以形成至少一個(gè)組合圖^f象。然后，至少 一個(gè)計(jì)算機(jī)還可以分析所選子集的圖像集合，以及可以基于第二標(biāo)
準(zhǔn)組選擇圖像集合的另一子集，其中，第二標(biāo)準(zhǔn)組可以是第一標(biāo)準(zhǔn) 組或是不同組。根據(jù)本文中公開的再一實(shí)施例，在自動(dòng)成像處理中使用的裝置包括a)第一光源，可以向樣本提供第一光譜區(qū)；b)第一才企測(cè)器， 當(dāng)?shù)谝还?i普區(qū)照射才羊本時(shí)，可以4全測(cè)一部分沖羊本的第一圖4象；c) 第一計(jì)算機(jī)，可基于第一標(biāo)準(zhǔn)組選擇第一圖像的子集；d)第二光 源，可以是第一光源或是不同的光源，該第二光源可以提供與第一 光^"區(qū)不同的第二光i普區(qū)；e)第二才企測(cè)器，可以是第一才企測(cè)器或 是不同檢測(cè)器，當(dāng)?shù)诙忡拝^(qū)照射所選子集時(shí)，所述第二4企測(cè)器可 以檢測(cè)所選子集中圖像的第二圖像；以及f)第二計(jì)算機(jī)，可以是 第 一計(jì)算機(jī)或是不同計(jì)算機(jī)，第二計(jì)算機(jī)可以生成包括所選子集的 第二圖像和第一圖像的組合圖像，以及可以基于第二標(biāo)準(zhǔn)組選擇組 合圖l象的另一子集，第二標(biāo)準(zhǔn)組可以是第一標(biāo)準(zhǔn)組或是不同的標(biāo)準(zhǔn) 組。根據(jù)本文中公開的再一實(shí)施例，在自動(dòng)成像處理中使用的裝置 包括a)第一光源，可以向樣本提供第一光譜區(qū)；b)第一檢測(cè)器， 當(dāng)?shù)谝还庾V區(qū)照射樣本時(shí)，可以檢測(cè)一部分樣本的第一圖像；c) 第一計(jì)算機(jī)，可基于第一標(biāo)準(zhǔn)組選擇第一圖像的子集；d)第二光 源，可以提供與第一光譜區(qū)不同的第二光譜區(qū)，其中，第二光源可 以是第一光源或是不同光源；e)第二檢測(cè)器，當(dāng)?shù)诙庾V區(qū)照射 所選子集時(shí)，可以檢測(cè)所選子集中圖像的第二圖像，其中，第二檢 測(cè)器可以是第一4企測(cè)器或是不同檢測(cè)器；以及f)第二計(jì)算才幾，可 分析所選子集的第 一和第二圖像，以及可以基于第二標(biāo)準(zhǔn)組選擇第 一和第二圖像的另一子集，其中，第二計(jì)算機(jī)可以是第一計(jì)算機(jī)或 是不同計(jì)算才幾，以及其中，第二標(biāo)準(zhǔn)組可以是第一標(biāo)準(zhǔn)《且或是不同 組。


圖1示出了對(duì)于11個(gè)測(cè)量對(duì)象的與單波長(zhǎng)(570 nm)圖<象相 比的雙波長(zhǎng)(570 nm加上第二波長(zhǎng))組合圖像的遞增的細(xì)月包核與細(xì) 胞質(zhì)的對(duì)比度。其中，圓圈-正常中間細(xì)胞，x-正?；?xì)胞， 圓點(diǎn)=異常細(xì)月包。
具體實(shí)施方式
如本文所描述，自動(dòng)成像處理和/或裝置利用多個(gè)波長(zhǎng)的光來 照射樣本，并獲得可被自動(dòng)處理或被操作者處理的圖像。還可以在 不同波長(zhǎng)處獲得包含相關(guān)信息的圖像，以對(duì)組合圖像進(jìn)行附加分 析。此外，在一個(gè)圖像中得到的對(duì)象可經(jīng)受不同波長(zhǎng)的光的照射， 以在基于樣本實(shí)行診斷之前深入地分析對(duì)象。在一些實(shí)施例中，可 通過以白光照射樣本或樣品并在樣品/樣本與至少一個(gè)TV傳_機(jī)或 其它像機(jī)之間放置至少 一個(gè)濾色器來獲得相關(guān)信息。還可以利用具 有可切換濾色器的像機(jī)。在一些實(shí)施例中，如果特定的圖像集合包 括"感興趣細(xì)胞"，則系統(tǒng)操作者可回到細(xì)胞的位置，并生成或檢 索附加圖像以幫助研究者、計(jì)算機(jī)、或技術(shù)人員完善關(guān)于樣本或樣 品的〗言息。本文還4是供了多種方法、處理、和裝置，用于進(jìn)一步通過自動(dòng) 成4象器研究對(duì)象集，其中，可以單獨(dú)或組合地4吏用這些方法、處理、 和裝置。通過使用通過分析多個(gè)波長(zhǎng)處的對(duì)象所獲得的信息，可以 更好地將包含感興趣特征("陽性")的細(xì)胞或群與所選集合中的虛 凈艮或陰性細(xì)月包區(qū)別開來。也可通過這種纟笨詢識(shí)別特定的細(xì)月包類型 (例如，子宮內(nèi)l莫細(xì)"包或?qū)m頸管細(xì)胞)或者確定異常的細(xì)月包。在提交本發(fā)明的申請(qǐng)時(shí)，商業(yè)上已經(jīng)應(yīng)用了許多離散成像系 統(tǒng)，包4舌Cytyc 7>司的 THINPREP 成4象系統(tǒng)、TriPath FOCALPOINTTM廓線4義、ChromaVision ACIS⑧系統(tǒng)、CompuCyt iCyte成4象系統(tǒng)、應(yīng)用的成4象CYTOVISION 系統(tǒng)、以及Veracel VerasysTM成像系統(tǒng)。應(yīng)當(dāng)理解，可以更改這些設(shè)備和裝置，以附加 成像步驟(例如，本文中所描述的成像步驟)相結(jié)合。當(dāng)前的THINPREP⑧成像系統(tǒng)("TIS")確定通過巴氏染色處理 染色以及凄丈字成^f象的包4舌單個(gè)細(xì)胞和群的在一個(gè)才羊本采4羊載波片 中具有一個(gè)或多個(gè)感興趣對(duì)象的^L場(chǎng)。例如，TIS可編輯具有最高 集成光學(xué)密度的在給定樣本載波片上的100個(gè)單獨(dú)對(duì)象的列表以及 具有最高平均光學(xué)密度的20個(gè)群的列表。可在先前描述的值100 和20上下釆集其它值的對(duì)象和群。本文提供的其它分析4是高了這 些所識(shí)別對(duì)象的區(qū)別、適當(dāng)選擇、以及改進(jìn)分析。這種附加分析的 等級(jí)是唯一的，因?yàn)槠潢P(guān)注所識(shí)別對(duì)象并且涉及特定分析的使用。識(shí)別光的波長(zhǎng)的預(yù)期方法允許細(xì)胞樣本的改進(jìn)分類涉及在整 個(gè)光譜區(qū)上掃描樣本并確定該區(qū)內(nèi)的特定波長(zhǎng)是否能夠改進(jìn)樣本 參數(shù)的分類。可以在整個(gè)光譜區(qū)上以規(guī)則或不規(guī)則的間隔掃描樣 本，然后，以不同的方式將其與未修改的圖4象和/或與一個(gè)或多個(gè)不 同特定波長(zhǎng)的圖像組合。也可以在整個(gè)光譜區(qū)上以規(guī)則或不規(guī)則的 間隔掃描樣本的一部分，其中，每個(gè)波長(zhǎng)的特定部分^皮自動(dòng)查看或 被用戶查看，因此，創(chuàng)建了相同樣本部分的多個(gè)特定波長(zhǎng)圖像?？煞治龆喾N不同的樣本參數(shù)，以確定它們對(duì)工作能力的影響， 從而更精確地對(duì)成像樣本進(jìn)行分類。在一些實(shí)施例中，可以期望識(shí) 別細(xì)胞核的邊界。細(xì)胞核形狀的規(guī)則性可以提供關(guān)于成像細(xì)胞情況 的重要線索，而細(xì)月包核形狀的不失見則性可表示惡4匕前的情況。因此， 例如，通過增加細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)之間的對(duì)比度所^是高的識(shí)別細(xì)胞核 能力可以產(chǎn)生自動(dòng)i貪斷細(xì)力包條4牛的改進(jìn)方法。
在一些實(shí)施例中，對(duì)細(xì)胞的細(xì)胞核進(jìn)4亍成像包括確定細(xì)胞核的 紋理、其形狀、綜合暗度、平均暗度、或它們的組合。如現(xiàn)有技術(shù) 中已知的，紋理是指與相鄰像素相比分析給定像素的值。例如，通 過確定周長(zhǎng)除以4兀倍的面積的平方，可以通過任何適合的:t支術(shù)確 定形狀。此外，還可以使用細(xì)胞核周圍細(xì)胞質(zhì)的"環(huán)"?？蓮膱D像 中數(shù)字地減去該環(huán)中細(xì)胞質(zhì)的光學(xué)密度，以提供提高的測(cè)量細(xì)胞核 的能力，以及可以提高在樣本中不同細(xì)胞的細(xì)胞質(zhì)彼此重疊情況下 的可^L性。盡管本文的實(shí)例描述了通過巴氏染色處理染色的纟田胞樣本，但 應(yīng)該理解，本文所描述的方法可與通過其它適當(dāng)和/或傳統(tǒng)的處5里和 /或材料染色的樣本結(jié)合使用。預(yù)期的染色方法包括蘇木精和曙紅染色、福爾才艮染色、DNA染色、化學(xué)計(jì)量染色、以及對(duì)比染色。在 一些實(shí)施例中，這些方法可包括或利用未經(jīng)染色的才羊本。此外，盡 管實(shí)例示出了對(duì)于由巴氏試驗(yàn)獲得的婦產(chǎn)科醫(yī)學(xué)樣本使用這些方 法，但在本文描述的方法中可類似地使用任何適當(dāng)?shù)纳飿颖?。在本文中公開了組合的情況下，應(yīng)該理解，還具體/>開了該組 合的元素的每一種子組合，并且也在本發(fā)明主題的范圍內(nèi)。相反， 在7>開了不同元素和元素組的情況下，還7>開了它們的組合。在7> 開了主題的任何元素具有多種選擇的情況下，還因此公開了該主題 的實(shí)例，其中，每種選擇^皮單獨(dú)排除，或者與其它選擇進(jìn)4亍^f壬何組 合；預(yù)期主題的一個(gè)以上的元素可以具有這種排除，從而，公開了 具有這種4非除的元素的所有組合。除非另外定義或文中另外明確指出，否則如本領(lǐng)域:技術(shù)人員一 4殳所理解的，本文4吏用的所有4支術(shù)和科學(xué)術(shù)語具有相同的含義。盡 管可在本文所公開主題的實(shí)踐和測(cè)試中^f吏用與本文描述的方法和 材料類似和等同的任何方法和材料，但現(xiàn)在僅描述優(yōu)選的方法和材料。 如上所述，本文描述的方法、處理、和/或裝置爿夸現(xiàn)有自動(dòng)成l象系統(tǒng)(例如，TIS)的能力與其它能力進(jìn)4亍組合，以分析所識(shí)別的 樣品采樣中"感興趣對(duì)象，，的子集，從而提供對(duì)正常細(xì)胞、異常細(xì) 胞、特定疾病相關(guān)條件、或其組合的自動(dòng)識(shí)別。如本文所述， 一種自動(dòng)成^f象處理包4舌a)獲取生物才羊本中對(duì) 象的數(shù)字圖像；b)從數(shù)字圖像中選擇多個(gè)感興趣對(duì)象；c)獲取處 于多個(gè)不同波長(zhǎng)的感興趣對(duì)象的多個(gè)圖^象；d)將所述多個(gè)圖像中 的一個(gè)與對(duì)應(yīng)的數(shù)字圖像進(jìn)行組合，以生成組合圖像；以及e)分析組合圖像以表征生物樣本。在該預(yù)期實(shí)施例中，在才羊本中識(shí)別感興趣對(duì)象，然后通過利用 其它光譜區(qū)照射對(duì)象來獲得這些對(duì)象的其它圖像?？梢酝ㄟ^任何數(shù) 學(xué)方法(例如，相加、相減)和/或占組合圖像的比例來組合其它圖 像?？梢越M合多于兩個(gè)圖像。然后，通過本文描述的標(biāo)準(zhǔn)組分析組 合圖像，并將結(jié)果與由單個(gè)波長(zhǎng)照射而獲得的結(jié)果進(jìn)行比較。以這 種方式，可以識(shí)別其它有用的照射波長(zhǎng)。在獲取原始圖像，然后為 了稍候可能使用將其存儲(chǔ)的同時(shí)，可以獲得處于多個(gè)波長(zhǎng)的其它圖 <象。或者，可重新定位對(duì)象，然后可獲4尋處于多個(gè)波長(zhǎng)的新圖4象。如本文所述，另一種預(yù)期的自動(dòng)成4象處理包4舌a)獲取生物 樣本中對(duì)象的數(shù)字圖像；b)從數(shù)字圖^f象中選擇至少一個(gè)感興趣對(duì) 象；c)獲取處于多個(gè)不同波長(zhǎng)的至少一個(gè)感興趣對(duì)象的至少一個(gè) 圖像，以形成多波長(zhǎng)圖像集合；d)分析多波長(zhǎng)圖像集合以表征生 物樣本。在這個(gè)其他預(yù)期實(shí)施例中，在多個(gè)不同波長(zhǎng)處采集的至少一個(gè) 圖像被用于從圖像中提取特征。例如，光鐠中紅色端點(diǎn)的暗度與光 譜中藍(lán)色端點(diǎn)的暗度之比可用于表征從生物樣本中獲取的圖像。該 預(yù)期實(shí)施例的目的在于對(duì)相同圖像或來自生物才羊本的圖^f象收集提 供多種透視。在相關(guān)實(shí)施例中，用戶可獲取4或5個(gè)圖^f象，并找到 來自不同圖像的細(xì)胞核內(nèi)像素的 一些加權(quán)值給出可表示異常與常 態(tài)相比較的結(jié)果。該處理可給出來自生物才羊本的圖像的"光"i普特 征"。在一些實(shí)施例中，成像器首先基于最高綜合光學(xué)密度細(xì)胞核和 最高平均光學(xué)密度群識(shí)別特定子集。在異常樣品中，該子集通常包 括異常對(duì)象和一些"虛報(bào)"。在正常樣品中，該子集通常包括正常 對(duì)象，并且也包括一些"虛報(bào)"。虛報(bào)是由于存在活性/修復(fù)類型的 細(xì)胞或偽影而產(chǎn)生的，例如，疊加細(xì)胞核或具有細(xì)^^核和細(xì)力包質(zhì)之 間的固有低對(duì)比度的正常對(duì)象。在本文纟是供的一些實(shí)施例中，成l象器返回這些識(shí)別對(duì)象并應(yīng)用 附加分析以更好地從活性/修復(fù)類型的變化和/或從"虛報(bào)，，中分辨 出真實(shí)的異常對(duì)象。附加分析可以包括光譜分析或標(biāo)志檢測(cè)，并且 可涉及從細(xì)胞的細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)得到的測(cè)量值。在本文提供的一些實(shí)施例中，對(duì)對(duì)象的特定子集(例如，頂部 的2000個(gè)對(duì)象、頂部的1000個(gè)以下的對(duì)象(例如，頂部的500個(gè) 對(duì)象、頂部的200個(gè)對(duì)象、或頂部的120個(gè)對(duì)象))執(zhí)行光i普分析。 為子集選擇的對(duì)象數(shù)是如計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器、計(jì)算機(jī)速度、以及用戶需 要的函數(shù)，以表征具有較高精度的樣本。 一旦選擇并存儲(chǔ)了對(duì)象的 子集，就可基于適當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)選擇該子集中頂部120個(gè)圖^f象或?qū)ο蟮?分析。因而，例如，對(duì)象的子集可包含在一個(gè)波長(zhǎng)處獲4尋的2000 個(gè)圖像。在另一波長(zhǎng)處，采集1000個(gè)圖像。在分析期間，從2000 個(gè)圖像的集合和1000個(gè)圖像的集合的每一個(gè)中均取出120個(gè)圖像。在其它實(shí)施例中，不需要返回對(duì)象的子集，而是可在獲取初始 圖像的同時(shí)存儲(chǔ)多個(gè)波長(zhǎng)處的圖像。然后，可對(duì)感興趣對(duì)象的子集 才丸行附加分析，而不需要重新定位對(duì)象。
多波長(zhǎng)的光可用于數(shù)字化在單個(gè)和多個(gè)波長(zhǎng)處獲得的黑白圖 像。所得到的"彩色"圖像可比純黑白圖像更容易表征。在一些實(shí) 施例中，可嘗試對(duì)對(duì)象進(jìn)行分類?；趯?duì)所識(shí)別的對(duì)象的分析，可 做出判斷以將樣品識(shí)別為正常，而不需要任何人為的附加觀察。光譜信息也可用于識(shí)別細(xì)胞的具體類型。例如，在識(shí)別群列表 的過程中，可以期望識(shí)別子宮內(nèi)膜細(xì)胞或?qū)m頸管細(xì)胞。在識(shí)別單個(gè) 細(xì)胞核列表的過程中，化生細(xì)胞或?qū)m頸管細(xì)胞或者其它特定細(xì)胞類 型的識(shí)別對(duì)細(xì)胞學(xué)家是有用的。在這兩種識(shí)別類型中，均可通過本 文所纟是供的光譜分析確定異常的具體等級(jí)。這種測(cè)量可包^"形態(tài)學(xué) 和光i普〗言息的細(xì)力包核和細(xì)力包質(zhì)測(cè)量。光譜信息還可以一企測(cè)與疾病相關(guān)的特定細(xì)力包變化或其它細(xì)胞變化。例如，HPV感染可引起細(xì)胞變化，其導(dǎo)致光譜變化。這可以 通過成像器進(jìn)行檢測(cè)，使樣本被識(shí)別為被HPV感染，而不需要分 子化驗(yàn)。經(jīng)常通過標(biāo)志的存在來i正明由于存在疾病和感染而在細(xì)月包中 引起變化。例如，抗體可4企測(cè)感染(例如，HPV或衣原體感染)的 存在。其它分子標(biāo)志(例如，核酸探針或核酸適體)也可以用于表 示疾病或感染的存在。在一些實(shí)施例中，可將探針附著于在正使用 的染色劑中不經(jīng)常存在的獨(dú)特顏色標(biāo)簽，例如，標(biāo)準(zhǔn)巴氏染色。該 標(biāo)簽可包4舌特定的吸收光"i瞽，或者其可以<又在特定波長(zhǎng)的光#:用于 照射時(shí)發(fā)熒光?？蓪?duì)所識(shí)別的對(duì)象進(jìn)4于顏色分析和/或標(biāo)志照射。總的來說，該方法對(duì)載波片上較少數(shù)量的對(duì)象提供了后續(xù)分 析，與通過全部載波片分析獲得的結(jié)果相比，其能夠更快的執(zhí)行。 該方法還提高了敏感度或獨(dú)特性，這是因?yàn)楦郊臃治鰞H應(yīng)用于已經(jīng) 由于相關(guān)特性中可感知的變化(例如，細(xì)胞核密度)而被選擇為可 ^是對(duì)象的對(duì)象。14
例如，TIS識(shí)別具有最高綜合光學(xué)密度(IOD)的100個(gè)對(duì)象 (通常為細(xì)胞核)。在利用本文所提供的方法的系統(tǒng)中，可對(duì)這IOO 個(gè)所識(shí)別的對(duì)象中的一些或全部進(jìn)行光譜分析。光譜分析可用于給 出這些對(duì)象是否是具有與陰性細(xì)胞核或異常細(xì)胞核類似的光語特 性的細(xì)胞核的指示?；谶@種分析，可做出載波片很可能是陰性且 可無需進(jìn)一步人為分析的判斷。自動(dòng)光譜成像方法的其它實(shí)施例包括用于診斷、分類、或選擇 用于附加分析、用于Pap測(cè)試、乳管灌洗、肺等的細(xì)胞的樣品的自 動(dòng)分析；以及通過組合由兩種或更多顏色照射獲得的圖像來進(jìn)行改 進(jìn)的分裂分析。此外，自動(dòng)方法可包括涉及多光譜分離、分裂、和 /或感興趣圖〗象或?qū)ο蟮牧炕牟襟E。應(yīng)該理解，本文所使用的諸如"顏色"、"波長(zhǎng)"、和"光譜區(qū)，， 的術(shù)語可包含具有窄帶寬的精確波長(zhǎng)(例如，可由激光源提供)以 及具有稍寬的帶寬的波長(zhǎng)(例如，可通過使用具有寬或多頻帶光源 的濾波器來提供)。發(fā)光二極管(LED)照射可根據(jù)各個(gè)LED提供 窄的或稍寬的照射。被分析的樣本(還可以被稱作樣品)可以是任何生物材料源， 其可以從包括細(xì)胞、組織、或流體的有機(jī)體直接或間接地獲得。樣 本的非限制實(shí)例包括血液、尿、精液、乳汁、痰、粘液、胸膜液、 骨盆液、滑液、腹水、體月空清洗液、目艮睛清洗'液(eye brushing )、 表皮碎屑、口腔清洗、陰道清洗、巴氏抹片、直腸清洗、吸氣、穿 剌活檢、例如通過外科手術(shù)或尸體解剖獲得的組織切片、血漿、血 清、脊髓液、'淋巴液、皮月夫的外部分泌物、呼吸的、內(nèi)臟的、和泌 尿的生殖器官、眼淚、唾液、瘤、器官、樣i生物培養(yǎng)、病毒、以及 試管細(xì)胞培養(yǎng)成分的樣本。樣本可以是已知包括感興趣對(duì)象的陽性 控制樣本。 可由自動(dòng)裝置選擇的感興趣對(duì)象可以是期望^r測(cè)的樣本的任 何組分。對(duì)象的非限制實(shí)例包括多核苦酸、蛋白質(zhì)、縮氨酸、多醣、 黏多糖、蛋白多糖、碳水化合物、類脂物、脂肪、細(xì)胞、細(xì)月包類型、 有才幾體、病毒、組織、抗原、無^幾化合物、和其它傳感器可以獲4尋 的分子。示例性分子對(duì)象包括HPV E2蛋白質(zhì)、HPV E6和E7蛋白質(zhì)、 HPVL1衣殼蛋白質(zhì)、pl6INK4a、上皮4丐粘著蛋白、神經(jīng)鉤粘著蛋 白、p53、 GCDFP國(guó)15、 Pericyclin、 NuMA、碳酸酐酶、基質(zhì)金屬蛋 白酶、核基質(zhì)蛋白質(zhì)、鐵蛋白、aurora A、中心粒周圍蛋白、骨橋 蛋白、prostatin、胰島素樣生長(zhǎng)因子、纖維原細(xì)胞生長(zhǎng)因子、BRCA1、 BRCA2、乳&良珠蛋白、PSE、 CEA、 CA-125、 CA 19-9、 CA15-3、 生長(zhǎng)5敫素氺P制素、突觸體素、嗜銷4立蛋白、kallikriens、纖連蛋白、 EGFR、 K-ras、 Her-2/neu、螺S走體抗原、神經(jīng)元特定烯醇酶、4見網(wǎng) 膜神經(jīng)膠質(zhì)瘤蛋白質(zhì)、肝炎C表面抗原、包括沙眼衣原體的外部膜 蛋白質(zhì)的性傳播疾病標(biāo)記物、癌標(biāo)記物、以及HIVgp120。在只于象為細(xì)"包或者細(xì)"包成分或產(chǎn)品的情況下，細(xì)力包可以來自包 括原核、真核狀態(tài)、或古細(xì)菌(archea)的任何地方。細(xì)胞可以是 活的或死的。如果從多細(xì)J包有機(jī)體獲得，則細(xì)胞可以是任何細(xì)胞類 型。細(xì)月包可以為；咅養(yǎng)細(xì)月包系或原始隔離，細(xì)月包可以是哺乳動(dòng)物、兩 棲動(dòng)物、爬行動(dòng)物、植物、酵母菌、細(xì)菌、分枝桿菌、由螺旋體引 起的、或原生動(dòng)物的細(xì)胞。細(xì)胞可以是人類、鼠科動(dòng)物、似鼠動(dòng)物、 倉(cāng)鼠、雞、鵪鵓、或狗的細(xì)"包。細(xì)"包可以是正常細(xì)月包、變異細(xì)月包、 經(jīng)基因改造的細(xì)月包、腫瘤細(xì)月包等。在用于執(zhí)行本文所描述的自動(dòng)成像方法的一個(gè)實(shí)施例中，裝置 包括一個(gè)或多個(gè)能夠以多波長(zhǎng)的光照射樣品的光源。裝置還包括一 個(gè)或多個(gè)能夠獲得以多波長(zhǎng)照射的樣品圖像的4企測(cè)器。
裝置還包括計(jì)算機(jī)或其它選擇裝置，能夠在第 一波長(zhǎng)處從樣品 獲得的圖像中選擇感興趣對(duì)象的子集。裝置可基于任一標(biāo)準(zhǔn)組選擇 這些對(duì)象，其可以包括一種或多種單獨(dú)的分析。在這里提供了這種 標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)例，包括平均光學(xué)密度、綜合光學(xué)密度、形狀、紋理等。 裝置能夠以第二波長(zhǎng)對(duì)所識(shí)別的感興趣對(duì)象進(jìn)^于成^f象，然后，將這 些附加圖像與對(duì)象的第一圖像進(jìn)行組合，以生成組合圖像，隨后可 以對(duì)其進(jìn)行附加分析以基于進(jìn)一步的標(biāo)準(zhǔn)選擇對(duì)象的特定子集，該 進(jìn)一步的標(biāo)準(zhǔn)可以與最初執(zhí)4亍的標(biāo)準(zhǔn)相同或不同。圖4象可#:相加，或者通過才莫擬裝置或凄t字裝置相互比專交。例如，可通過同時(shí)開啟兩種顏色的照射(即，來自兩個(gè)不同波長(zhǎng)的LED 的照射)并在才莫擬處理中添加圖^象來將兩個(gè)圖^f象相加。在另一實(shí)施 例中，可以將圖像數(shù)字化，并將其相加或?qū)ζ溥M(jìn)行比較。實(shí)例闡述以下實(shí)例，以向本領(lǐng)域技術(shù)人員提供怎樣制造和使用本文 所描述的主題的完整描述，但并不是為了限制本發(fā)明的范圍。進(jìn)行 努力以確保相對(duì)于所使用數(shù)字(例如，數(shù)量、溫度等)的精度，但 存在 一 些試-驗(yàn)4晉i吳和偏差。實(shí)例1.多波長(zhǎng)篩選以改善自動(dòng)成像才丸4亍試-驗(yàn)以確定以多波長(zhǎng)4吏樣本成4象是否可以改進(jìn)自動(dòng)成4象 器的景物分割操作和/或特征提取操作。由于細(xì)胞質(zhì)非常厚，所以一 些異常細(xì)胞和許多化生細(xì)胞具有減小的細(xì)胞核比。此外， 一些染色 系統(tǒng)在染色樣本中產(chǎn)生多種顏色，并且對(duì)樣本中的所有細(xì)胞單一顏 色的照射可能不會(huì)是最佳的。例如，巴氏染色可生成具有紅色、藍(lán)色、和纟錄色細(xì)月包質(zhì)的細(xì)月包，以及由一些#:字成<象器4吏用的單一波長(zhǎng)
不能夠提供這種偏離細(xì)胞(divergent cell)的最佳成1象。因此，對(duì) 比度的全面提高被用作評(píng)定用于改善分析的潛在方法的一種方式。使用具有黑白4聶像機(jī)的Zeiss Axioskop顯樣"竟，利用51個(gè)不同 波長(zhǎng)將包含正常、異常、和化生巴氏染色細(xì)力包的一組11個(gè)顯樣"竟 場(chǎng)進(jìn)行數(shù)字化。這可通過在光源和顯微鏡之間設(shè)置單色儀(EG&G 才莫型585-22 )來實(shí)3見。然后，以450到700納米之間的》皮長(zhǎng)以5納 米的步長(zhǎng)對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)字化。 一旦多個(gè)波長(zhǎng)的圖像被數(shù)字化，則研 究算法以將兩個(gè)圖像的組合相加，然后，自動(dòng)確定細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì) 之間的對(duì)比度。將對(duì)比度定義為與細(xì)胞質(zhì)內(nèi)10xl0像素盒相比纟田 胞核內(nèi)10x IO像素盒的灰級(jí)差。選擇單一波長(zhǎng)(570 nm )，給出對(duì) 于大多數(shù)圖像的最佳對(duì)比度。對(duì)于組合圖像(兩個(gè)圖像相加然后除以2)，分析該圖像與其它 波長(zhǎng)的《且合，以確定與570 nm的圖^象相比只十比度的改變。圖1示 出了對(duì)于具有570 nm圖像的所有51個(gè)波長(zhǎng)組合(y軸)的11個(gè)對(duì) 象中的每一個(gè)對(duì)比度的凈變的散點(diǎn)圖(x軸為diff3; diffi-雙波長(zhǎng) 圖像的細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)之間灰度值的差，單波長(zhǎng)圖像的細(xì)胞核和細(xì) 胞質(zhì)之間灰度值的負(fù)差)。不管細(xì)月包質(zhì)的顏色或細(xì)胞類型，確定在所有對(duì)象的組合圖<象的 對(duì)比度都提高的情況下的范圍(大約在600和670之間)。這表示 組合多波長(zhǎng)的圖像可以提高對(duì)比度。實(shí)例2.多波長(zhǎng)成^f象改善困難樣品的分析為了研究使用多波長(zhǎng)成〗象的潛力，^吏用基于實(shí)例l選取的兩個(gè) 波長(zhǎng)(570和650 nm ),利用具有黑白揭/f象才幾的Zeiss Axioskop顯凝: 4竟將來自巴氏染色載波片的一 系列異常細(xì)月包和正常4匕生細(xì)月包凄t字 化。全部圖像被數(shù)字化以使群、死細(xì)胞、血液等"混亂"。首先，
僅使用單波長(zhǎng)(在Pap測(cè)試成像系統(tǒng)中使用的標(biāo)準(zhǔn)綠色照射(570 nm))分析圖像。然后，使用兩種波長(zhǎng)570和650nm的組合分析圖像。然后，自動(dòng)分割細(xì)月包以找到細(xì)月包核。通過自動(dòng)找到潛在的細(xì)胞 核(深色對(duì)象)來運(yùn)算分割算法，然后，使用基于圖像的灰度級(jí)直 方圖的迭代方法。該方法根據(jù)對(duì)象的當(dāng)前輪廓內(nèi)灰度級(jí)直方圖來監(jiān) 控最小和最大深度值的變化?？蓪⒃S多其它的分割方法應(yīng)用于定位 圖像中的細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)、和其它對(duì)象。在分割之后，基于形狀和 纟丈理測(cè)量，提取細(xì)胞核的特征并進(jìn)行人為拒絕。為了測(cè)試組合圖像 的性能，使用細(xì)胞的綜合光學(xué)密度("IOD")按順序排列細(xì)胞的簡(jiǎn) 單列表。該特征是在載波片上測(cè)量的容易辨別的所有特征中的一 個(gè)。然而，遇到在異常細(xì)胞的列表中的位置上出現(xiàn)"大/黑"^f旦正常 的"化生"細(xì)胞的難題。對(duì)具有"麻煩"的化生細(xì)胞的病人樣本(patient sample )進(jìn)行 測(cè)量，并將具有最高IOD的40個(gè)細(xì)胞存儲(chǔ)在列表中。當(dāng)僅-使用單 波長(zhǎng)時(shí)，化生細(xì)胞核出現(xiàn)在具有高級(jí)鱗片狀上皮內(nèi)損害的特4正的異 常細(xì)胞核組的列表中， 一個(gè)在位置28處，而更多的在位置33至40 處。在具有最高綜合光學(xué)密度的IOO個(gè)細(xì)胞核列表中發(fā)現(xiàn)許多異常 纟田月包斗亥。然而，當(dāng)將來自兩個(gè)波長(zhǎng)的組合圖〗象用于乂人前40個(gè)細(xì)月包核的 相同病人樣本中創(chuàng)建細(xì)胞IOD值的列表時(shí)，在位置37中4又出現(xiàn)一 個(gè)化生細(xì)胞核?，F(xiàn)在，在列表的前40個(gè)位置中示出更多的異常細(xì) 胞核。因此，組合論證了通過在頂部排列中提供較少"假陽性"細(xì) 胞核來排列細(xì)胞的能力，并且示出了兩種顏色分析對(duì)這種非常困難 的問題的用處。
作為最終4企查，通過比4交來自單波長(zhǎng)和雙波長(zhǎng)組合圖4象中匹配 群的數(shù)據(jù)來分析群的圖像。數(shù)據(jù)示出了對(duì)白血球群的"椒鹽"出現(xiàn) 與異常細(xì)胞的平滑群(像素密度很少改變)之間灰度級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)偏差 的差分的重要改善。該特征是非常重要的，這是因?yàn)槠湓试S去除由 于白血球群而引起的"虛報(bào)"。如果沒有這種區(qū)別，則代替可存在 于相同載波片上的不頻繁出現(xiàn)的異常群，成像器可選擇大量白血球 群中的一些來展示給細(xì)胞學(xué)家。這些lt據(jù)清楚地表示4是高了對(duì)比度，允許成像器進(jìn)行更好的區(qū)別。在具有來自Pap測(cè)試載波片的細(xì) 胞的臨床應(yīng)用中，雙波長(zhǎng)照射改善了分割和分類。因此，公開了改進(jìn)的自動(dòng)圖像分析系統(tǒng)的具體實(shí)施例、使用方 法和應(yīng)用。然而，應(yīng)該明白，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，在不背 離本發(fā)明概念的情況下，可對(duì)已經(jīng)描述的實(shí)施例進(jìn)行許多修改。
權(quán)利要求
1.一種自動(dòng)成像處理，包括獲取生物樣本中對(duì)象的數(shù)字圖像；從所述數(shù)字圖像中選擇多個(gè)感興趣對(duì)象；獲取處于多個(gè)不同波長(zhǎng)的所述感興趣對(duì)象的多個(gè)圖像；將所述多個(gè)圖像中的一個(gè)與對(duì)應(yīng)的數(shù)字圖像進(jìn)行組合，以生成組合圖像；以及分析所述組合圖像以表征所述生物樣本。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)成像處理，其中，所述感興趣對(duì)象 包括與所述生物樣本中的其它對(duì)象相比光學(xué)密度相對(duì)較高的對(duì)象。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)成像處理，其中，在紫外線到紅外 線的范圍內(nèi)乂人至少一個(gè)波長(zhǎng)獲得所述凄t字圖<象。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的自動(dòng)成像處理，其中，從小于約670 nm 的至少 一個(gè)波長(zhǎng)獲得所述數(shù)字圖像。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)成像處理，其中，所述多個(gè)不同波 長(zhǎng)均勻遞增。
6. 才艮據(jù)4又利要求1所述的自動(dòng)成4象處理，其中，所述感興趣對(duì)象 包4舌細(xì)月包。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)成像處理，其中，所述處理用于確定正常樣 品o
8. 4艮據(jù)4又利要求1所述的自動(dòng)成^f象處理，其中，所述處理用于識(shí) 別感染或其它疾病。
9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)成^f象處理，其中，所述生物樣本的 表;f正包4舌標(biāo)志的4企測(cè)。
10. 4艮據(jù)沖又利要求1所述的自動(dòng)成〗象處理，其中，所述生物沖羊本的表征包括異?；蚋腥炯?xì)胞的光譜標(biāo)記的4企測(cè)。
11. 一種自動(dòng)成^f象處理，包4舌獲取生物樣本中對(duì)象的數(shù)字圖像；乂人所述數(shù)字圖^f象中選擇至少一個(gè)感興趣對(duì)象；獲耳又處于多個(gè)不同波長(zhǎng)的所述至少 一個(gè)感興趣對(duì)象中的 至少一個(gè)圖像，以形成多波長(zhǎng)圖像集合；以及分析所述多波長(zhǎng)圖像集合以表征所述生物樣本。
12. 才艮據(jù)一又利要求11所述的自動(dòng)成《象處理，其中，所述至少一個(gè) 感興趣對(duì)象包括與所述生物樣本中的其它對(duì)象相比光學(xué)密度 相對(duì)4交高的對(duì)象。
13. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的自動(dòng)成像處理，其中，在紫外線到紅 外線的范圍內(nèi)從至少一個(gè)波長(zhǎng)獲得所述^t字圖像。
14. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的自動(dòng)成像處理，其中，從小于約670nm 的至少 一個(gè)波長(zhǎng)獲得所述數(shù)字圖# 。
15. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的自動(dòng)成像處理，其中，所述多個(gè)不同 波長(zhǎng)均勻遞增。
16. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的自動(dòng)成像處理，其中，所述至少一個(gè) 感興趣對(duì)象包括細(xì)胞。
17. 才艮據(jù)4又利要求11所述的自動(dòng)成l象處理，其中，所述處理用于 確定精確識(shí)別細(xì)胞核的提高能力。
18. 才艮據(jù)4又利要求17所述的自動(dòng)成^f象處理，其中，所述處理用于 確定精確識(shí)別細(xì)胞核密度的提高能力。
19. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的自動(dòng)成像處理，其中，所述生物樣本 的表征包括標(biāo)志的檢測(cè)。
20. 才艮據(jù)^又利要求11所述的自動(dòng)成Y象處理，其中，所述處理用于 確定正常一羊本。
21. 才艮據(jù)權(quán)利要求11所述的自動(dòng)成4象處理，其中，所述處理用于 i口、別感染或其它疾病。
22. 才艮據(jù)片又利要求11所述的自動(dòng)成l象處理，其中，所述生物樣本 的表征包括異?；蚋腥炬镌掳墓庾V標(biāo)記的才企測(cè)。
23.—種裝置，包括第一光源，可以向樣本提供第一光譜區(qū)；第一檢測(cè)器，當(dāng)所述第一光譜區(qū)照射所述樣本時(shí)，能夠 才企測(cè) 一部分所述才羊本的第 一 圖 <象；第一計(jì)算機(jī)，能夠基于第一標(biāo)準(zhǔn)組選擇所述第一圖像的 子集；第二光源，可以是所述第一光源或是不同的光源，所述 第二光源能夠提供與所述第 一光譜區(qū)不同的第二光譜區(qū)；第二檢測(cè)器，可以是所述第 一檢測(cè)器或是不同的檢測(cè)器， 當(dāng)所述第二光i普區(qū)照射所選子集時(shí)，所述第二檢測(cè)器能夠檢測(cè)所選子集中圖像的第二圖像；以及第二計(jì)算機(jī)，可以是所述第一計(jì)算機(jī)或是不同的計(jì)算機(jī)， 所述第二計(jì)算機(jī)能夠生成包括所選子集的所述第二圖像和所 述第一圖像的組合圖像，以及能夠基于第二標(biāo)準(zhǔn)組選擇所述組 合圖像的另一子集，所述第二標(biāo)準(zhǔn)組可以是所述第一標(biāo)準(zhǔn)組或 是不同的沖示準(zhǔn)組。
24. 根據(jù)權(quán)利要求23所述的裝置，其中，所述第二計(jì)算機(jī)能夠分 析所選子集的所述第一圖像和所述第二圖像，并且能夠基于第 二標(biāo)準(zhǔn)組選擇所述第一圖像和所述第二圖像的另一子集，其 中，所述第二計(jì)算機(jī)可以是所述第一計(jì)算機(jī)或是不同的計(jì)算 才幾，以及所述第二標(biāo)準(zhǔn)組可以是所述第一標(biāo)準(zhǔn)組或是不同的標(biāo) 準(zhǔn)組。
25. 才艮據(jù)4又利要求23所述的裝置，其中，所述第一標(biāo)準(zhǔn)組或所述 第二標(biāo)準(zhǔn)組中的至少一個(gè)包括至少一個(gè)波長(zhǎng)。
全文摘要
本文所描述的一種自動(dòng)成像處理包括a)獲取生物樣本中對(duì)象的數(shù)字圖像；b)從數(shù)字圖像中選擇多個(gè)感興趣對(duì)象；c)獲取處于多個(gè)不同波長(zhǎng)的所選感興趣對(duì)象的多個(gè)圖像；d)將所述多個(gè)圖像中的一個(gè)與對(duì)應(yīng)的數(shù)字圖像進(jìn)行組合，以生成組合圖像；以及e)分析組合圖像以表征生物樣本。
文檔編號(hào)G06T7/00GK101167101SQ200680014342
公開日2008年4月23日 申請(qǐng)日期2006年4月25日 優(yōu)先權(quán)日2005年5月2日
發(fā)明者戴維·J·扎赫尼塞爾, 詹姆斯·林德, 道格拉斯·坦尼, 黃錦蓮 申請(qǐng)人:西泰克公司