DE17170141T1 - Erkennung und Visualisierung von Korrelationen zwischen gemessenen Korrelationswerten und Korrelation von Referenzwerten eines Weges - Google Patents
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Abstract
Verfahren unter Einbeziehung eines Systems zur Bestimmung und Visualisierung eines Korrelationswertes, wobei das Verfahren umfasst: (a) Segmentieren eines digitalen Bildes eines Gewebeschnitts eines Krebspatienten in erste Bildobjekte, die Immunzellen darstellen, und zweite Bildobjekte, die Krebszellen darstellen, wobei der Gewebeschnitt mit einem ersten Antikörper gefärbt wurde, der für ein im Immunzellen vorhandenes erstes Protein spezifisch ist, und wobei der Gewebeschnitt mit einem zweiten Antikörper gefärbt wurde, der für ein in Krebszellen vorhandenes zweites Protein spezifisch ist; (b) Identifizieren eines Referenzkorrelationswertes; (c) Identifizieren eines Bildbereichs in dem digitalen Bild, wobei der Bildbereich in einen Satz von Kacheln unterteilt ist; (d) Erzeugen eines ersten Wertes und eines zweiten Wertes für jede Kachel, wobei der erste Wert bezeichnend ist für eine Dichte der ersten Bildobjekte in der Kachel und wobei der zweite Wert bezeichnend ist für eine Dichte der zweiten Bildobjekte in der Kachel; (e) Bestimmen für den Bildbereich eines gemessenen Korrelationswertes des ersten Wertes in Bezug auf den zweiten Wert; (f) Vergleichen des in (e) bestimmten gemessenen Korrelationswertes mit dem in (b) identifizierten Referenzkorrelationswert und dadurch Erzeugen eines Übereinstimmungswertes; und (g) Anzeigen des Bildbereichs auf einem Display des Systems zusammen mit einer zugehörigen visuellen Anzeige, die den in (f) bestimmten Übereinstimmungswert darstellt, wobei (a) bis (g) von dem System ausgeführt werden.
Claims (20)
- Verfahren unter Einbeziehung eines Systems zur Bestimmung und Visualisierung eines Korrelationswertes, wobei das Verfahren umfasst: (a) Segmentieren eines digitalen Bildes eines Gewebeschnitts eines Krebspatienten in erste Bildobjekte, die Immunzellen darstellen, und zweite Bildobjekte, die Krebszellen darstellen, wobei der Gewebeschnitt mit einem ersten Antikörper gefärbt wurde, der für ein im Immunzellen vorhandenes erstes Protein spezifisch ist, und wobei der Gewebeschnitt mit einem zweiten Antikörper gefärbt wurde, der für ein in Krebszellen vorhandenes zweites Protein spezifisch ist; (b) Identifizieren eines Referenzkorrelationswertes; (c) Identifizieren eines Bildbereichs in dem digitalen Bild, wobei der Bildbereich in einen Satz von Kacheln unterteilt ist; (d) Erzeugen eines ersten Wertes und eines zweiten Wertes für jede Kachel, wobei der erste Wert bezeichnend ist für eine Dichte der ersten Bildobjekte in der Kachel und wobei der zweite Wert bezeichnend ist für eine Dichte der zweiten Bildobjekte in der Kachel; (e) Bestimmen für den Bildbereich eines gemessenen Korrelationswertes des ersten Wertes in Bezug auf den zweiten Wert; (f) Vergleichen des in (e) bestimmten gemessenen Korrelationswertes mit dem in (b) identifizierten Referenzkorrelationswert und dadurch Erzeugen eines Übereinstimmungswertes; und (g) Anzeigen des Bildbereichs auf einem Display des Systems zusammen mit einer zugehörigen visuellen Anzeige, die den in (f) bestimmten Übereinstimmungswert darstellt, wobei (a) bis (g) von dem System ausgeführt werden.
- Verfahren nach Anspruch 1, wobei das System eine Vielzahl von Referenzkorrelationswerten speichert, wobei das Identifizieren von (b) ein Empfangen einer Benutzereingabe in das System einbezieht, wobei das System dann die Benutzereingabe verwendet, um einen der Vielzahl von Referenzkorrelationswerten als den in (b) identifizierten Referenzkorrelationswert zu identifizieren.
- Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Identifizieren von (b) ferner ein Anzeigen einer Darstellung eines Weges auf dem Display des Systems beinhaltet.
- Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Identifizieren von (b) ferner ein Anzeigen einer Darstellung eines Weges auf dem Display des Systems beinhaltet, wobei die Darstellung eine Vielzahl von durch einen Benutzer auswählbaren Symbolen beinhaltet.
- Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Identifizieren von (b) ferner beinhaltet, dass dem Benutzer auf dem Display des Systems eine Darstellung eines jeden Weges einer Vielzahl von Wegen angezeigt wird und der Benutzer aufgefordert wird, einen der Wege auszuwählen.
- Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Identifizieren von (b) ein Empfangen einer Benutzereingabe in das System beinhaltet, wobei die Benutzereingabe der Referenzkorrelationswert ist.
- Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei das Identifizieren von (b) ein Empfangen einer Benutzereingabe in das System beinhaltet, wobei das System dann die Benutzereingabe verwendet, um den Bildbereich in dem digitalen Bild zu identifizieren.
- Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei das Identifizieren von (c) ein Unterteilen des digitalen Bildes in eine zweidimensionale Matrix aus identisch geformten Bildbereichen beinhaltet, wobei der in (c) identifizierte Bildbereich einer dieser identisch geformten Bildbereiche ist.
- Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei das Erzeugen von (d) für jede Kachel ein Zählen der ersten Bildobjekte in der Kachel, wodurch eine erste Zählung erzeugt wird, und ein Zählen der zweiten Bildobjekte in der Kachel, wodurch eine zweite Zählung erzeugt, beinhaltet, wobei die erste Zählung der erste Wert ist und wobei die zweite Zählung der zweite Wert ist.
- Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei das Bestimmen von (e) eine Bestimmung eines Spearman-Rangkorrelationskoeffizienten ist.
- Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei der in (f) bestimmte Übereinstimmungswert bezeichnend ist für den Absolutwert einer Differenz zwischen dem in (e) bestimmten gemessenen Korrelationswert und dem in (b) identifizierten Referenzkorrelationswert.
- Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11, wobei die visuelle Anzeige von (g) eine Schattierung des Bildbereichs ist, wobei ein Grad der Schattierung die Größenordnung des Übereinstimmungswertes bezeichnet.
- Verfahren nach Anspruch 12, wobei die visuelle Anzeige von (g) ferner eine Schattierungslegende umfasst, wobei die Schattierungslegende für jede mögliche Schattierung des Bildbereichs einen entsprechenden Entsprechungswert angibt.
- Verfahren unter Einbeziehung eines Systems zur Bestimmung und Visualisierung eines Korrelationswertes, wobei das Verfahren umfasst: (a) Empfangen eines digitalen Bildes einer Gewebeprobe eines Krebspatienten in das System, wobei die Gewebeprobe erste Bildobjekte enthält, die mit einer ersten Antikörperfärbung gefärbt sind, und wobei die Gewebeprobe auch zweite Bildobjekte enthält, die mit einer zweiten Antikörperfärbung gefärbt sind; (b) Identifizieren der ersten Bildobjekte in dem digitalen Bild; (c) Identifizieren der zweiten Bildobjekte in dem digitalen Bild; (d) Identifizieren eines Referenzkorrelationswertes; (e) Identifizieren eines Bildbereichs in dem digitalen Bild, wobei der Bildbereich in einen Satz von Kacheln unterteilt ist; (f) Erzeugen eines ersten Wertes und eines zweiten Wertes für jede Kachel der Bildregion, wobei der erste Wert bezeichnend ist für eine Dichte der ersten Bildobjekte in der Kachel und wobei der zweite Wert bezeichnend ist für eine Dichte der zweiten Bildobjekte in der Kachel; (g) Bestimmen eines gemessenen Korrelationswertes des ersten Wertes in Bezug auf den zweiten Wert; (h) Vergleichen des in (e) bestimmten gemessenen Korrelationswertes mit dem in (d) identifizierten Referenzkorrelationswert, wodurch ein Übereinstimmungswert erzeugt wird; und (i) Anzeigen des Bildbereichs auf einem Display des Systems zusammen mit einer zugehörigen visuellen Anzeige, die den in (h) bestimmten Übereinstimmungswert darstellt, wobei (a) bis (h) von dem System ausgeführt werden.
- Verfahren nach Anspruch 14, wobei das Empfangen von (a) ein Speichern einer digitalen Bilddatei in das System ist und wobei der in (h) erzeugte Übereinstimmungswert in (i) als eine visuelle Anzeige einer Differenz zwischen dem in (g) bestimmten gemessenen Korrelationswert und dem in (d) identifizierten Referenzkorrelationswert angezeigt wird.
- Verfahren nach Anspruch 14 oder 15, wobei das digitale Bild einen Bereich darstellt, wobei das Identifizieren von (e) ein Unterteilen des Bereichs des digitalen Bildes in eine zweidimensionale Matrix aus identisch geformten Bildbereichen ist, wobei der in (e) identifizierte Bildbereich einer der Bildbereiche der zweidimensionalen Matrix ist.
- Verfahren nach einem der Ansprüche 14 bis 16, wobei das Identifizieren des Referenzkorrelationswertes von (d) ein Anzeigen einer Darstellung eines Weges auf dem Display des Systems beinhaltet, wobei die Darstellung eine Vielzahl von durch einen Benutzer auswählbaren Symbolen umfasst und wobei das Identifizieren des Korrelationswertes von (d) ferner ein Empfangen einer Benutzerwegesymbolauswahlinformation in das System beinhaltet.
- Verfahren unter Einbeziehung eines Systems zur Bestimmung und Visualisierung eines Korrelationswertes, wobei das Verfahren umfasst: (a) Speichern einer digitalen Bildinformation einer Gewebeprobe eines Krebspatienten auf dem System, wobei die Gewebeprobe erste Bildobjekte enthält, die mit einer ersten Färbung gefärbt sind, und wobei die Gewebeprobe auch zweite Bildobjekte enthält, die mit einer zweiten Färbung gefärbt sind; (b) Speichern einer Vielzahl von Referenzkorrelationswerten auf dem System; (c) Speichern einer Vielzahl von gemessenen Korrelationswerten auf dem System, wobei einer der gemessenen Korrelationswerte bezeichnend ist für eine Korrelation zwischen den ersten Bildobjekten und den zweiten Bildobjekten, wobei der eine gemessene Korrelationswert von dem System aus der digitalen Bildinformation erzeugt wurde; (d) Empfangen einer Benutzereingabeinformation in das System, wobei die Benutzereingabeinformation eine Benutzerwegeauswahlinformation einschließt; und (e) als Reaktion auf das Empfangen in (d) Veranlassen, dass eine visuelle Anzeige eines Übereinstimmungswertes auf einem Display des Systems angezeigt wird, wobei der Übereinstimmungswert bezeichnend ist für einen Vergleich des einen gemessenen Korrelationswertes mit einem der Referenzkorrelationswerte, und wobei (a) bis (e) von dem System ausgeführt werden.
- Verfahren nach Anspruch 18, ferner umfassend: (f) als Reaktion auf das Empfangen einer Benutzereingabeinformation in (d) Veranlassen, dass eine Darstellung eines Weges auf dem System angezeigt wird, wobei die Darstellung des Weges ein erstes Wegeknotensymbol und ein zweites Wegeknotensymbol umfasst, wobei das erste Wegeknotensymbol ein erstes Protein darstellt, wobei das zweite Wegeknotensymbol ein zweites Protein darstellt und wobei der eine Referenzkorrelationswert in (e) ein Referenzkorrelationswert des ersten Proteins in Bezug auf das zweite Protein ist.
- Verfahren nach Anspruch 19, wobei das erste Wegeknotensymbol ein von einem Benutzer auswählbares Symbol ist, wobei das zweite Wegeknotensymbol ein auswählbares Symbol ist, wobei die in (d) empfangene Benutzereingabeinformation eine Information einschließt, die angibt, dass das erste Wegeknotensymbol ausgewählt wurde, und wobei die in (d) empfangene Benutzereingabeinformation ferner eine Information einschließt, die angibt, dass das zweite Wegeknotensymbol ausgewählt wurde.
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US20080292194A1 (en) * | 2005-04-27 | 2008-11-27 | Mark Schmidt | Method and System for Automatic Detection and Segmentation of Tumors and Associated Edema (Swelling) in Magnetic Resonance (Mri) Images |
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US8488863B2 (en) * | 2008-11-06 | 2013-07-16 | Los Alamos National Security, Llc | Combinational pixel-by-pixel and object-level classifying, segmenting, and agglomerating in performing quantitative image analysis that distinguishes between healthy non-cancerous and cancerous cell nuclei and delineates nuclear, cytoplasm, and stromal material objects from stained biological tissue materials |
EP2601513B1 (de) * | 2010-08-05 | 2014-05-14 | Cambridge Research & Instrumentation, Inc. | Verbesserte visuelle untersuchung von proben |
PL2619576T3 (pl) * | 2010-09-24 | 2021-07-05 | Niels Grabe | Środki i sposoby do prognozowania odpowiedzi na leczenie u pacjenta chorego na nowotwór złośliwy |
US10043297B2 (en) * | 2010-12-07 | 2018-08-07 | Koninklijke Philips N.V. | Method and system for managing imaging data |
US9159129B2 (en) * | 2011-07-12 | 2015-10-13 | Definiens Ag | Generating image-based diagnostic tests by optimizing image analysis and data mining of co-registered images |
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WO2013106733A1 (en) * | 2012-01-12 | 2013-07-18 | The Regents Of The University Of Michigan | Method of determining the viability of at least one cell |
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