DE19637741A1 - Zytologisches Probenanalysesystem mit individualisierten Patientendaten - Google Patents

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich allgemein auf die Analyse zytologischer Proben, um Anormalitäten in der Probe zu entdecken.

Hintergrund der Erfindung

Sorgfältiges Durchmustern zytologischer Proben ist ein wichtiger Schritt bei der Diagnose zahlreicher potentieller schwerer Krankheiten. So kann im Fall der Papanicolaou-Abstriche (Pap- Abstrich), die routinemäßig bei Frauen entnommen werden, sorgfältiges Durchmustern des Pap- Abstrichs frühe Krebsstadien entdecken, so daß die Möglichkeiten der Ausbreitung von Krebs oder verwandten krankhaften Zuständen reduziert werden. Gewöhnlich wird die Durchmusterung von einem hochqualifizierten technischen Angestellten, gewöhnlich als Zytotechnologe bezeichnet, durchgeführt.

Die Auswertung einer zytologischen Probe hängt sehr stark von der Krankengeschichte und der Demographie des entsprechenden Patienten ab. Wird z. B. ein Pap-Abstrich früh im Menstruationszyklus entnommen, wird er andere Eigenschaften haben, als ein später im Zyklus entnommener. Um bei diesem Beispiel zu bleiben, sind Hormontherapien, empfängnisverhütende Methoden, die Anzahl der Schwangerschaften, und ob die Patientin sich in der Prämenopause oder der Menopause befindet, einige weitere Faktoren, die das Aussehen einer Probe deutlich beeinflussen können. Die Bedeutung der Krankengeschichte und demographischen Information für die Auswertung von Pap-Abstrichen ist so groß, daß das Bethesda-Klassifizierungssystem (das offizielle System zur Klassifizierung von Pap-Abstrichen in den USA) ausdrücklich die diagnostische Nützlichkeit einer Probe als "limitiert" bestimmt. Sie ist nur zur Diagnose von starken Anormalien geeignet, wenn diese Informationen unvollständig sind oder fehlen.

Die in einem sorgfältig gesammelten und präparierten normalen Pap-Abstrich vorhandenen Zellen entsprechen Zuständen von drei räumlich und morphologisch verschiedenartigen Bereichen des Gebärmutterhalsepithels. In jedem Bereich sind die Zellen zu einer regelmäßigen Folge der Entwicklungsstadien übereinander geschichtet, von den voll ausgereiften Zellen auf der freien Oberfläche zu den unreifen Zellen direkt an der Basalschicht. Eine ideale normale Pap-Probe besteht nur aus reifen Oberflächenzellen der drei Bereiche des Gebärmutterhalsepithels. In der Praxis beeinflußt die Probentechnik das Mengenverhältnis der Zellen, die von den drei Bereichen erhalten wurden, und kann zur Sammlung von weniger reifen Zellen aus unteren Schichten führen. Normale Regenerationsveränderungen, von denen viele mit dem Menstruationszyklus verbunden sind, können auch zum Auftreten von weniger reifen Zellen in der Probe führen.

Per Definition ist Krebs ein Zustand, in dem die normalen Kontrollen der Zellproliferation und des Zellwachstum zu einem unpassenden Zeitpunkt nachgelassen haben oder ausgeschaltet sind. Krebsverwandte Anormalien treten in einem Pap-Abstrich in vielfältiger Weise auf. Auf makroskopischem Niveau können die Zellen des Oberflächenepithels bizarre Formen haben. Das wird gewöhnlich in gut manifestiertem invasivem Krebs beobachtet. Bevor ein Krebs invasiv wird, zeigt er sich oft mit einem höheren als erwarteten Ausmaß an unreifen Zellen in der Probe. Die Morphologien dieser Zellen (und insbesondere ihrer Kerne) unterscheiden sich gewöhnlich sichtbar von den Morphologien normaler Zellen desselben Typs zum gleichen Zeitpunkt der Entwicklung. In den frühesten Stadien der Krebsentstehung sind oft fast unmerkliche Veränderungen vorhanden, wie die ungleichmäßige Verteilung von Chromatin oder ein höherer als normaler DNA-Gehalt im Zellkern, und übertragen sich gewöhnlich in fortgeschrittenen Stadien oder treten sogar deutlicher hervor.

Der bisherige Versuch, der bei der Entwicklung eines automatisierten Pap-Abstrich- Durchmusterungsinstruments unternommen wurde, besteht in der Nachahmung einiger Aspekte der Arbeit, die von einem Zytotechnologen ausgeführt wird. Insbesondere erkennen und isolieren diese Systeme die Gestalt einer Zelle und werten diese Gestalt in Form von Abweichungen von einigen zuvor etablierten Normen, basierend auf einer "normalen" Probe aus. Vom klinischen Standpunkt aus gibt es eine erhebliche Einschränkung dieser Systeme. Was für einen bestimmten Patienten normal ist, ist hochvariabel und hängt sowohl von der Krankheitsgeschichte wie der Demographie dieses bestimmten Patienten ab. Ein Zytotechnologe ist auf die Einbeziehung dieser Faktoren bei der Auswertung einer Probe intensiv trainiert. Automatisierte zytologische Durchmusterungsinstrumente haben üblicherweise jedoch keinen Zugang zu probenabhängigen krankheitsgeschichtlichen und demographischen Informationen und verlassen sich statt dessen auf popultionsbasierende Normen. Folglich liefern die gegenwärtigen automatisierten Durchmusterungsinstrumente eine übermäßige Anzahl von falsch-positiven Ergebnissen, die von einem Zytotechnologen erneut beurteilt werden müssen.

Trotz der Bedeutung der Krankheitsgeschichte und demographischen Daten eines Patienten bei der Auswertung von Pap-Abstrichen, stellen vorhandene automatisierte Durchmusterungsinstrumente keine Vorrichtung zur Nutzung dieser Information bereit. Tatsächlich sind nur wenige solcher Systeme auch direkt mit einem System verbunden, das Patienteninformationen enthält. Die wenigen, die auf diese Art angeschlossen sind, können Durchmusterungsergebnisse zum Zweck der Krankenberichtsfortschreibung den Patientenunterlagen zufügen, oder können diese Information einem Zytotechnologen zugängig machen und präsentieren, um ihn bei der manuellen Auswertung der automatisierten Durchmusterungsergebnisse zu unterstützen. Keines der Instrumente ist für einen Zugang der Patienteninformation zur automatisierten Analyse oder zu Auswertungszwecken entworfen. Folglich ist es eine grundsätzliche Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein System zur Verfügung zu stellen, das automatisch zytologische Proben unter Verwendung von Patienteninformationen als ein wesentlicher Bestandteil des Durchmusterungsprozesses durchmustert. Eine weitere Aufgabe ist ein System, das den Zugang zu Patientendaten während der manuellen Durchmusterung von zytologischen Proben automatisiert. Auch eine weitere Aufgabe in einem System stellt Bezugsinformationen und Referenzmaterial während des manuellen Durchmusterungsprozesses zur Verfügung.

Zusammenfassung der Erfindung

In einer grundsätzlichen Form beinhaltet ein zytologisches Probenanalysesystem zur Verwendung mit einem optischen Mikroskop zur Analyse einer zytologischen Probe, erhalten von einem Patienten, um anormaler Zellen in der Probe zur weiteren Bestimmung durch einen Zytotechnologen zu identifizieren, eine Vorrichtung zum Abtasten der Probe und zur Markierung von Zellen in der Probe zur Klassifizierung. Eine Klassifizierungsvorrichtung teilt die markierten Zellen als normal oder anormal in Übereinstimmung mit einer Vielzahl gewichteter Eigenschaften ein, die auf medizinische Eigenschaften des Patienten hinweisen. Das Probenanalysesystem beinhaltet vorzugsweise einen motorisierten Objekttisch und ein automatisch fokusierendes Teil­ system und ein elektronisches Bildaufzeichnungs- und Analyse-Teilsystem, um das automatische Abtasten der Probe und das elektronische Aufzeichnen und Speichern der Bilder zu erlauben, die zu der Probe gehören. Die Verwendung individualisierter Patientendaten reduziert in vorteilhafter Weise die Anzahl der Proben, die als anormal klassifiziert werden. Außerdem ermöglicht die Information, die von dem System zur Verfügung gestellt wird, dem Zytotechnologen mögliche anormale Zellen in der Probe schnell und genau aufzufinden.

Die individualisierten Patientendaten und die Probenbilder können zur Analyse durch den Zytotechnologen zu verschiedenen Zeitpunkten des Analyseverfahrens dargestellt werden. Auch können Bilder von normalen und anormalen Zellen in einer Datenbank gespeichert und zum Zwecke des Vergleichs mit Bildern von Patientenproben dargestellt werden. Die Patientendaten können nach der Klassifizierung der Zellen als normal oder anormal dargestellt werden. Der Zytotechnologe kann Zellen als normal oder anormal nach visuellem Vergleich von Probenbildern mit Datenbankbildern klassifizieren.

Viele krebsverwandte zytologische Veränderungen sind charakteristisch und können mit einem hohen Genauigkeitsgrad sowohl durch visuelle und zur Zeit vorhandene automatisierte Verfahren entdeckt und klassifiziert werden. Eine Hauptursache von falsch-positiven Ergebnissen in automatisierten Systemen besteht darin, daß viele frühe Hinweise auf Krebs, morphologisch gesehen, im wesentlichen identisch mit normalerweise auftretenden zytologische Veränderungen sind, die mit Zellreparatur, therapeutischen Behandlungen und/oder verschiedenen demographi­ schen Faktoren verbunden sind. Das System voranstehend zusammengefaßt und im folgendem im Detail beschrieben, paßt die Einteilungskriterien auf der Basis der Krankheitsgeschichte demographischer und anderer individueller Eigenschaften des zu durchmusternden Patienten an um zwischen "normalen" und "wahren" Anormalitäten in der Probe unterscheiden zu helfen.

Populationsbasierende Studien von Pap-Abstrichproben haben gezeigt, daß die Variabilität der Eigenschaften wie die Kerngröße, zwischen normalen Zellen eines gegebenen Typs, erhalten von einem einzelnen Patienten, im wesentlichen geringer ist als für Zellen, die auf einer Population basieren. Es ist weiterhin erkannt worden, daß Unterschiede bei der Probenherstellung, insbesondere verbunden mit der Verwendung von üblichen Pap-Färbungen, zu unterschiedlichen Eigenschaften wie der integrierten optischen Dichte zwischen den Proben führen können. Jeder Patient hat daher persönliche normale Abweichungen bei diesen Eigenschaften, weil die gemessenen Werte für diese Eigenschaften sowohl klinisch relevante, wie unwesentliche Faktoren widerspiegeln können.

Wird die Probenauswertung auf persönliche/probenspezifische und nicht auf populations/generische Normen bezogen, reduziert sich das Auftreten von sowohl falsch- negativen wie auch falsch-positiven Auswertungen in vorteilhafter Weise. Die probeninterne Normalisierung der Eigenschaften wie integrierte optische Dichte kann z. B. den Einfluß von äußeren Faktoren auf die Auswertung verringern und so die Möglichkeit für sowohl falsch- positive wie falsch-negative Ergebnisse reduzieren. Weiterhin können Zellen, die außerhalb des normalen Bereichs eines Einzelnen liegen auch dann identifiziert werden, wenn sie innerhalb des normalen Bereichs der Referenzpopulation liegen. Die Identifizierung dieser Zellen reduziert die Möglichkeit falsch-negativer Bestimmung. Umgekehrt kann die Identifizierung eines Patienten, dessen persönliche Normen außerhalb einer extremem Populationsverteilung liegen, die Möglichkeiten einer falsch-positiven Bestimmung reduzieren.

Diese und andere Eigenschaften und Vorteile der vorliegenden Erfindung können besser verstanden werden, wenn die folgende detaillierte Beschreibung bestimmter bevorzugter Ausführungsformen der Erfindung betrachtet wird. Im Laufe dieser Beschreibung wird auf die beigefügten Zeichnungen verwiesen.

Kurze Beschreibung der Zeichnungen

Verschiedene Aufgaben, Merkmale und die mit der vorliegenden Erfindung verbundenen Vorteile können besser gewürdigt werden, da sie mit Bezug auf die folgende detaillierte Beschreibung der vorliegenden Erfindung besser verstanden werden kann, wenn sie in Verbindung mit den beiliegenden Zeichnungen gesehen werden.

Fig. 1 ist eine Draufsicht einer bevorzugten Ausführungsform.

Fig. 2 bis 6 sind Flußdiagramme, die den Ablauf einer bevorzugten Ausführungsform zeigen.

Ausführliche Beschreibung der bevorzugten Ausführungsform

In den Fig. 1 bis 6 ist ein schematisches Blockdiagramm eines Systems gezeigt, das die erfindungsgemäßen Prinzipien beinhaltet, das Aufzeichnen von Bildern einer Probe, gesammelt von einer Einzelperson und auf einen Objektträger plaziert, das Analysieren der Probe in Übereinstimmung mit Daten, die auf bestimmte relevante Eigenschaften der Einzelperson hinweisen. In Fig. 1 ist ein automatisches Videomikroskop (10) mit Bildanalysefähigkeiten mit einem Datenmanagementsystem (DMS) (11), das die Krankengeschichte und demographische Daten bezogen auf den Patienten enthält, dessen Proben durchmustert werden sollen. Vorzugsweise umfaßt das automatische Videomikroskop (10) ein Olympus-BX-40- Mikroskopgehäuse, erhältlich bei Olympus Optical Corporation Tokio, Japan, an das ein motorisierter Objekttisch (14), ein motorisierter Fokusiertrieb (nicht gezeigt) und ein motorisierter Objektivwechselrevolver angebracht ist. Das Mikroskop kann ebenfalls eine Video­ kamera (7) mit ladungsgekoppeltem Bildsensor (CCD, charge cuppled device), mit hoher Auflösung und wissenschaftlicher Qualität enthalten. Die Kamera (7) ist an einen Videoausgang über den Okularen befestigt, um die Zellbilder aufzeichnen. Vorzugsweise ist die Videokamera (7) eine Pulnix-TM-1001, erhältlich bei Pulnix Corp., Sunnyvale, Kalifornien, USA. Ein 0,4 N.A.- Objektiv mit 10-facher Vergrößerung (16) erlaubt die Kombination eines großen Bildfeldes mit hohem Auflösungsvermögen, das für die effiziente Probendurchmusterung mit einem einzelnen Objektiv benötigt wird.

Die von der Kamera (7) empfangenen Bilder werden durch einen Bilderfasser (5) des Data Raptor Typs, erhältlich bei Bit Flow Corp., Woburn, Massachusetts, USA aufgezeichnet und an einen Bildanalysierer (6) zur Analyse weitergeleitet. Das Mikroskop (10) und der Bildanalysierer (6) sind durch eine serielle Datenübertragung verbunden, die dem Bildanalysierer erlaubt Mikroskopfunktionen in Gang zu setzen, um die Autofokusfunktion des Mikroskops zu steuern und die Probenpositionsinformation aufzuzeichnen. Das Mikroskop (10) wird vorzugsweise von einem Steuerpult gesteuert, das in weiteren Einzelheiten in den verwandten Patentanmeldungen mit den Titeln "System zur Vereinfachung der Ausführung bestimmter Funktionen" und "Multifunktionale Steuereinheit für ein Mikroskop" beschrieben ist.

Das Mikroskop (10) enthält einen verstellbaren Objekttisch (14), eine Vielzahl von Objektiven (16), eine Objektträgerkassette (18), einen Objektträgerhalter (19), ein Okular (20), einen Strichmarkierungsleser und Drucker (21) und eine Lichtquelle (22). Ein Steuerpult innerhalb des Mikroskops (10) empfängt Signale von der multifunktionalen Steuereinheit, steuert die Funktion und Bewegung der vorhergehend erwähnten Komponenten des Mikroskops und übermittelt an und empfängt Informationen vom DMS (11). Der Objekttisch (14) ist motorisiert und bewegt sich entlang einer Achse, hier bezeichnet und zu sehen in Fig. 1 als die Y-Achse. Objektträgerhalter (19) hält den Objektträger (24) und ist motorisiert, um sich entlang einer Achse, hier bezeichnet und zu sehen in Fig. 1 als die X-Achse, zu bewegen. Daher erlaubt die Bewegung des Objekttisches und Objektträgerhalters, den Objektträger in zwei Richtungen relativ zum Objektiv (16) zu bewegen. Das Objektiv (16) ist aus einer Vielzahl von Objektiven unter motorisierter Steuerung wählbar. Vorzugsweise werden 1 bis 6 Objektive zur Verfügung gestellt.

Das Bedienpult (26) stellt eine Vielzahl von Knöpfen (27) zur Verfügung, um einem Benutzer des Mikroskopsystems zu erlauben, Präferenzen einzugeben, wie eine anfängliche Abtastrate, mit dem der Objektträger (24) unter dem Objektiv (16) bewegt wird, die Anzahl der Überlappungen im Bildfeld während der Abtastung, und ob die Probe auf dem Objektträger rechtwinkliger oder kreisförmiger Gestalt ist. Das Anzeigefeld (28) stellt Informationen wie die Abtastgeschwindigkeit, Informationen gelesen durch den Strichmarkierungsleser/Drucker (21) und ausgewählte Systemstatusinformationen zur Verfügung.

Vorzugsweise hat das DMS (11) die Form eines für einen allgemeinen Zweck programmierten IBM-kompatiblen Desktop-Computers, der genügend Speicherplatz und Prozessorkapazitäten hat, um das Microsoft Windows Operationssystem und die Microsoft Visual Basic und Microsoft Access Anwendungsprogramme zu steuern. Das DMS (11) und der Bildanalysierer (6) sind vorzugsweise über eine Hochgeschwindigkeits- Datenübertragungsverbindung verbunden. Das DMS (11) kann auch mit anderen Datenprozessierungseinrichtungen über verschiedene Arten lokaler oder großflächiger Netzwerke verbunden sein.

Fig. 2 der Zeichnungen beschreibt die vier Hauptschritte, die vom System aus Figur I ausgeführt werden, um Daten einer Probe, die sich auf einem Objektträger befindet, aufzuzeichnen, und die Probe zu analysieren und zu klassifizieren, um Anormalitäten zu erkennen. Im Schritt 202 wird die Probe in sechzig Teile geteilt und eine separate Fokushöhe wird für jeden der Teile gebildet, um eine Fokuskarte zu erzeugen. Ebenfalls in Schritt 202 werden Probenmittelwerte und Standardabweichungen der Komponenten der Bilder von jedem der sechzig Teile erzeugt. Bei Schritt 204 werden Schwellenwerte oder Richtwerte, basierend auf den Eigenschaften der Probe, zur Verwendung bei der Auswahl der Zellen für die Durchmusterung gebildet. Bei Schritt 206 wird die Probe durch Abtasten der Probe durchmustert, die Bilder der Probe aufgezeichnet und die aufgezeichneten Bilder analytisch eingeteilt, um die Normalität oder Anormalität von spezifischen Zellen im Bild zu bestimmen. Schließlich wird bei Schritt 208 die Einteilung der Zellen ausgewertet, mittels patientenspezifischer Daten, von denen die Probe gesammelt wurde.

Fig. 3 der Zeichnungen beschreibt die in Schritt 202 ausgeführten Schritte genauer. Bei Schritt 302 wird die Fokuskarte gebildet durch (a) Unterteilung der Probe in sechzig Teile, (b) Bewegung des Objektträgers, so daß jedes der Teile unterhalb des Objektivs liegt und (c) Speichern der Fokushöhe für jeden der Teile im DMS. Die Bildanalysierungssoftware unterstützt die Autofokusierung des Objektivs. Die sechzig ausschlaggebenden Fokushöhen werden verwendet, um die geeigneten Fokushöhen bei Zwischenpunkten während des beschriebenen Durchmusterungsverfahrens vorherzusagen. Vor dem Wechsel zur nächsten Stelle bei Schritt 304 wird ein Segmentierungsverfahren durchgeführt, um jeden potentiellen Zellkern in jedem Bildausschnitt zu isolieren. Bei Schritt 306 wird dann jedes angebliche Zellkernbild analysiert, um den Kern durch Extrahieren einer Anzahl von Merkmalen zu charakterisieren, einschließlich aber nicht begrenzt auf die Kerngröße und die integrierte optische Dichte. Auf diese Weise werden einige tausend sichtbare Zellkerne identifiziert und charakterisiert, während die Fokuskarte aufgebaut wird. Da die Mehrzahl der vorhandenen Zellen selbst in einer äußerst anormalen Probe normal sind, kann ein Histogramm bei Schritt 308 für jeden charakteristischen und "normalen" herausgezogenen Wert erzeugt werden. Ein Verfahren zur Auffindung des "Peaks" wird dann durchgeführt, um die Haupthistogrammkomponente der angeblichen normalen Zellen bei Schritt 310 zu isolieren. Die gewonnene isolierte Subpopulation von Zellen wird dann statistisch analysiert, um den Probenmittelwert und die Standardabweichung für jede Eigenschaft zu bestimmen. Einige Parameter, wie die integrierte optische Dichte, können sowohl mit einem Haupt- oder einer oder mehreren sekundären Maxima in ihren Verteilungen herausgestellt werden. Da diese sekundären Maxima potentiell Anormalitäten zeigen können, wie das Vorkommen von sich teilenden Zellen in einer Population von angeblich reifen Zellen, werden die sekundären Mittelwerte und Standardabweichungen ebenfalls vorteilhaft bei Schritt 312 herausgestellt.

Fig. 4 der Zeichnungen beschreibt die bei Schritt 204 durchgeführten Schritte genauer. Die Zellen, für die alle Parameter, ausgewählt vom primären Peak, in Schritt 310 innerhalb der drei Standardabweichungen ihre jeweiligen Mittelwerte lagen, werden bei Schritt 402 als wahre Kerne definiert und werden als Ausgangspunkte bei der Segmentation in Schritt 404 der mit den Zellen verbundenen Zytoplasmen verwendet. In Schritt 406 werden die Zytoplasmen charakterisiert, unter Verwendung von Verfahren, die im wesentlichen identisch zu den Verfahren sind, die bei den angeblichen Zellkernen in Schritt 306 angewandt werden. Das Ergebnis dieses Prozesses ist die Bestimmung von Probennormen (mit Standardabweichung) für alle primären Zellmerkmale die in dem Durchmusterungsprozeß verwendet werden. Diese Information wird in vorteilhafter Weise verwendet, um probenspezifische Entscheidungsschwellenwerte in Schritt 408 zu berechnen, die populationsbasierende Entscheidungsschwellenwerte ersetzen, die in den anfänglichen Segmentierungs- und Merkmalsextraktionsschritten 304 und 306 verwendet wurden.

Zellen mit einer oder mehreren Eigenschaften, die außerhalb ihrer drei jeweiligen Standardabweichungsgrenzen liegen oder die Eigenschaften entsprechend eines zweiten Verteilungsmaximums besitzen, werden in Schritt 410 zur Analyse während des Durchmusterungsprozesses markiert. Das Verfahren paßt die Segmentierungs- und Merkmalsextraktions-Algorithmen effektiv an die Eigenschaften der spezifischen, zu durchmusternden Probe an, und gleicht die biologische Variabilität und Unterschiede in sowohl der Probenpräparation wie auch Ausführung der Bilderfassungskette aus.

Sobald die Fokuskarte in Schritt 202 gebildet ist und die persönlichen Normen in Schritt 204 berechnet sind, wird der Durchmusterungsprozeß im Schritt 206 eingeleitet. Fig. 5 der Zeichnungen beschreibt die Schritte genauer, die in Schritt 206 durchgeführt werden. In diesem Prozeß in Schritt 502 wird die Probe durch das Mikroskop in einer schrittweisen Wiederholung bewegt, so daß eine Serie von überlappenden Bildern, die die gesamte Probe bedecken, durch die Kamera (7) erfaßt und durch den Bilderfasser (5) zum Bildanalysierer (6) übermittelt werden. Aufgrund der enormen Menge der beteiligten Daten wird das Bild von jedem Kamerabild, vorzugsweise separat, bearbeitet.

Die für jedes Bild verwendete anfängliche Fokusposition wird von der Fokuskarte interpoliert und ergibt im allgemeinen die Erfassung eines geeigneten fokussierten Bildes. Ist das Bild nicht ausreichend fokussiert, wird wie in den Schritten 506 und 508 zu sehen ist, die Fokusposition in geeigneter Weise justiert. Die Bilder werden im Schritt 504 und 510, wie in Schritt 404 und 406 zuvor beschrieben, segmentiert und charakterisiert mittels Entscheidungsschwellenwerten, errechnet von den zuvor bestimmten persönlichen Werten.

Nach der Segmentierung, aber vor der Charakterisierung, wird ein Bildkontrast- und Gradientenverfahren angewandt, um zu bestimmen, ob das erfaßte Bild in ausreichend scharfem Fokus zur anschließenden Analyse vorliegt. Wurde, wie in Schritt 506 zu sehen, kein angemessener Fokus erreicht, wird bei 508 ein Autofokuszyklus eingeleitet und ein neues, besser fokussiertes Bild zur Gliederung und Analyse erfaßt. Ein Artefaktausschußklassifizierer wird dann in Schritt 512 an die extrahierten Objekteigenschaften angelegt, um Staub und Blasen oder ähnliches außer Betracht zu lassen. Unter den Zellkernmerkmalen, die zur Bestimmung von Artefakten herangezogen werden, sind:

• - Kerngröße
• - integrierte optische Kerndichte (normalisiert)
• - Kernumfang
• - erste Ordnung des HU-Moments der Kernfläche
• - dritte Ordnung des HU-Moments der Kernfläche
• - siebte Ordnung des HU-Moments der Kernfläche
• - maximale Trägheit der Kernfläche
• - Kompaktheit des Kernumrisses
• - Exzentrizität des Kernumrisses
• - Grauwertschiefe über der Kernfläche
• - Grauwertentropie über der Kernfläche
• - Grauwertenergie über der Kernfläche
• - Grauwertkontrast über der Kernfläche
• - Grauwerthomogenität über der Kernfläche
• - Grauwertkorrelation über der Kernfläche
• - Kombinationen der nullten bis siebten Fourierdeskriptoren
• - Analyse des Zytoplasma in der begrenzten Fläche um den Kern.

Die verbleibenden Daten werden in Schritt 208 an eine Serie analytischer Klassifizierer, genauer zu sehen in Fig. 6, angelegt.

Wie in Fig. 6 zu sehen, führt der analytische Klassifizierer drei Basisfunktionen aus. In einer ersten Ebene werden freiliegende Zellen und Gruppen von Zellen, in denen einzelne Zellen aufgelöst werden können, bei Schritt 602 von Zellclustern und Klumpen getrennt, bei denen die Auflösung von einzelnen Zellen problematisch war. Alle der Eigenschaften, die zur Klassifizierung gebraucht werden, können für Zellen in den früheren Kategorien extrahiert werden. Ausgedehnte Zellüberlappung in Clustern und Klumpen schließen die effektive Anwendung von zytoplasmatischen Klassifizierungsparametern aus, und erfordern zum größten Teil die Klassifizierung von Clustern und Klumpen nur aufgrund von Kerneigenschaften. Jedoch sind Zellen in Clustern und Klumpen im allgemeinen in diagnostisch brauchbaren morphologischen Anordnungen vorhanden, die nicht in freien oder fast freiliegenden Zellen vorhanden sind. Aus diesem Grund werden freiliegende Zellen und Cluster/Klumpen getrennt klassifiziert.

Die zweite Ebene der Klassifikation, zu sehen im Schritt 604, ist die Bestimmung des Zelltyps und der Herkunft, basierend vorwiegend auf morphologischen Faktoren wie Zytoplasmagestalt und die Lokalisation des Kerns innerhalb der Zelle. Diese Klassifizierungsebene dient hauptsächlich dazu sicherzustellen, daß die Probensammlung ausreichend war. Wie zuvor erwähnt, erfordert eine ausreichende Sammlung einer Pap-Probe die Sammlung von Zellen von drei verschiedenen Bereichen des Gebärmutterhalsepithels. Wenn Zellen von allen drei Bereichen in der Probe nicht identifiziert werden können, bestehen Zweifel an der Klassifizierung der Probe als normal, aufgrund der unzureichenden Sammlung der kritischen Transformationszone zwischen den Exo- und Endogebärmutterhalsbereichen. Umgekehrt kann das Vorkommen von Zellen von außerhalb der Gebärmutterhalsregion einen Hinweis auf eine anormale oder eine ungeeignete Sammlung sein. Obwohl die Pap-Durchmusterung zur Erkennung von Gebärmutterhalskrebs bestimmt ist, halten viele Laboratorien gleichermaßen die Erkennung von Bakterien, Hefen Trichomonaden, Pilzen, Blutungen, Infektionen und ähnlichen Anormalitäten für wichtige Hilfsininformationen, die mit diesem Test erhalten werden. Eine genaue Identifizierung von Zellen die mit diesen Bedingungen verbunden sind, stellt sowohl nützliche diagnostische Informationen zur Verfügung und erlaubt eine Reduzierung der Zellzahl, die gebraucht wird, um die Entdeckung von krebsverwandten Anormalitäten zu klassifizieren.

Die dritte Ebene der Klassifizierung, zu sehen im Schritt 606 ist die Bestimmung der Normalität oder Anormalität für jede identifizierte Gebärmutterhalszelle. Das wird üblicherweise mittels eines Klassifizierers basierend auf Populationsnormen vollständig ausgeführt. Der Output des Klassifizierers, der entweder auf einer statistischen, Fuzzylogik oder neuralen Netzwerkmethodologie basiert, ist im wesentlichen ein Wert, der sich aus der Kombination von ausgesuchten Zelleigenschaften ableitet. Die Bedeutung einer gegebenen Eigenschaft in bezug auf den Gesamtwert wird durch einen verbundenen Gewichtungsfaktor bestimmt. Die Einheitlichkeit der Chromatinverteilung innerhalb eines Zellkerns (Kernstruktur), das Vorkommen von Kernhöfen und vergrößerten Nukleoli innerhalb des Kerns, und die Kerngröße sind z. B. Eigenschaften, die dazu neigen, in großer Übereinstimmung mit dem Vorhandensein von Anormalitäten zu stehen. Diesen Eigenschaften werden hohe Gewichtungen in dem Klassifizierer gegeben. Andere Eigenschaften werden weniger stark in Beziehung gebracht und erhalten geringere Gewichtung. Zusätzlich zu Eigenschaften, die direkt von den Zellbildern extrahiert werden, können weitere Eigenschaften abgeleitet und in der Klassifizierung verwendet werden. Die Zellkerneigenschaften, die in der Klassifizierung verwendet werden, sind dieselben wie für die Artefakterkennung in Schritt 512 aufgelisteten.

Einige dieser abgeleiteten Eigenschaften wie das Verhältnis des Kerns zum Zytoplasmabereich sind "exakt", in dem Sinne, daß sie direkt von primärextrahierten Eigenschaften berechnet werden. Andere abgeleitete Eigenschaften sind Annäherungen, die als rechnerisch wirksame Indikatoren nützlich sind. Das Verhältnis des Quadrats der Umfangslänge eines Objekts zur Fläche desselben Objekts ist z. B. ein geeigneter Indikator einer Objektgestalt, der zwischen ungefähr kreisförmigen Objekten und mehr gestreckten unterscheidet.

Der Prozeß zur Auswahl von Eigenschaften und Gewichtungsfaktoren, die in einem Klassifizierer verwendet werden, hängt von der Klassifizierungsmethodologie ab. Vorzugsweise ist der Unterschied zwischen dem Klassifiziereroutput und der entsprechenden Bestimmung, die mit anderen Mitteln, wie einer Konsensusbestimmung durch eine Gruppe von Experten gemacht werden, minimiert. Eine lineare statistische Klassifizierermethodologie, basierend auf über sechzig extrahierten und erhaltenen Eigenschaften, wird vorteilhafterweise angewandt. Um diese Klassifizierer "zu trainieren", werden tausende von Zellen jedes geeigneten Typs aus jeder von über 200 Proben manuell durch trainierte Zytotechnologen und Zytologen klassifiziert. Dieselben Zellen werden automatisiert klassifiziert und die Ergebnisse mit ANOVA-, Simplex- und Paretoanalysen sowohl auf der Proben- als auf Populationsbasis miteinander verglichen. Nach jeder Runde werden die Gewichtungen justiert, bis die beste Übereinstimmung zwischen der manuellen und der automatisierten Klassifizierung für jede individuell behandelte Probe erhalten wurde. Mit diesen Klassifizierern war die Übereinstimmung zwischen den Ergebnissen der automatisierten und manuellen Klassifikation von einzelnen Proben vergleichbar mit der Überein­ stimmung zwischen der multiplen Expertenabschätzung derselben Probe. Jeder der vierzehn primären Klassifizierer, die auf diese Weise entwickelt wurden, beinhalten zwischen 27 und 50 Eigenschaften.

Die Patientendaten sind sowohl explizit als auch implizit in diese Klassifizierer eingefügt. Implizite Einfügung ist das Ergebnis der Verwendung von Patienten statt Populationsnormen in den Segmentierungs- und Extraktionsprozessen, die zuvor beschrieben sind. Explizite Einfügung hat die Gestalt der Justierung von Eigenschaftsgewichtungen, um einen bestimmten Aspekt des Patientenstatus zu reflektieren. So ist die Gewichtung, zugeordnet zu Eigenschaften verbunden mit unreifen nichtparabasalen Zellen, für Proben erhöht, die von menopausalen Patientinnen erhalten wurden, um zu zeigen, daß das Vorkommen derartiger Zellen möglicherweise das Vorliegen einer Anormalität bedeutet. Das Vorkommen von parabasalen Zellen in Proben von derselben Patientin wird im Gegensatz dazu weniger Gewicht gegeben. Diese revidierten Gewichtungen werden in der oben beschriebenen Weise zugeordnet, mittels ausgewählter Subgruppen aus der Patientendatenbank.

Die Begrenzung des ausführlich dargestellten Ansatzes zur Zellevelklassifizierung besteht darin, daß bei der direkten Ausführung jede mögliche Kombination von Krankengeschichte und demographischen Variablen, die Entwicklung eines neuen Sets von Klassifizierergewichtungen gefordert, basierend auf der Abschätzung von statistisch gültigen Zahlen von geeigneten Proben, um eine optimale Ausführung zu erhalten. Das ist aufgrund der großen Anzahl an Variationen nicht praktikabel, die für jede der großen Anzahl der betroffenen Parameter möglich sind und aufgrund der Schwierigkeit, ausreichende Proben zu erhalten, die alle möglichen Kombinationen und Umsetzungen darstellen. Ein effizienter und bevorzugter Ansatz ist die Verwendung von statistischen Methoden, wie die Taguchi-Analyse und Response Surface Modelling, um die Berechnung der notwendigen Gewichtungsfaktoren zu erhalten. Das minimiert die Anzahl von einzigartigen Probenpopulationen, die analysiert werden müssen. Die beschriebene spezifische Ausführungsform der vorliegenden Erfindung durchmustert einzelne Pap-Abstrichproben und legt dem Zytotechnologen zur visuellen Abschätzung und Klassifizierung nur solche Zellen vor, die nicht zweifelsfrei normal sind.

Die oben beschriebene Ausführungsform der Erfindung ist in vorteilhafter Weise verbessert durch Hinzufügen eines Zuordnungsprogramms, das eine Probe als normal oder anormal klassifiziert, basierend auf den Klassifikationen, die zu den einzelnen, die Probe umfassenden Zellen zugeordnet sind. Mit anderen Worten, die Outputs von den multiplen Zellevelklassifizierern werden als Input für einen Probenlevelklassifizierer verwendet, der einen Outputwert produziert, bezogen auf den Gesamtwert der Anormalität der Probe. Überschreitet dieser Wert einen zuvor bestimmten Schwellenwert, wird die Probe als anormal eingeteilt. Der statistische Klassifizierer, der zur Interpretation der Zellevelergebnisse verwendet wird, ist wie zuvor beschrieben konstruiert. In einer alternativen Ausführungsform können die als anormal klassifizierten Zellen durch das DMS (11) auf einem Computerdisplay angezeigt werden, um eine visuelle Überprüfung durch den Zytotechnologen zu gestatten. In dieser Ausführungsform kann der Zytotechnologe gespeicherte Bilder von Zellen, die entweder normal sind, oder die bestimmte anormale Eigenschaften aufweisen, auf das Display des DMS (11) geben, um sie mit den Bildern der Probe zu vergleichen. Nach der visuellen Überprüfung der Zellen der Probe und gegebenenfalls nach dem Vergleich der Zelle mit gespeicherten Bildern von Zellen mit bekannten Eigenschaften, kann der Zytotechnologe dann eine genauere Bestimmung der Normalität oder Anormalität der Zelle vornehmen. Diese Ausführungsform erlaubt in vorteilhafter Weise eine schnell durchzuführende Bestimmung mit dem Vorteil des Vergleichs mit bekannten Zellen. Der Zytotechnologe kann weiterhin, wenn die Zelle von ihm als anormal bestimmt wurde, Bemerkungen in das DMS einfügen, betreffend Besonderheiten der beobachteten Anormalitäten, die dann von dem Arzt des Patienten beurteilt werden können.

Die vorangegangenen Schritte, die in den Fig. 2 bis 6 gezeigt sind, werden vorzugsweise in der Gestalt eines gespeicherten Programms durchgeführt, das durch das DMS (11) durchgeführt wird, um die oben im Detail beschriebenen Funktionen durchzuführen.

Eine bevorzugte Ausführungsform der vorliegenden Erfindung ist hier beschrieben worden. Es versteht sich von selbst, daß Änderungen und Modifikationen in der Ausführungsform gemacht werden können, ohne vom Umfang und Inhalt der vorliegenden Erfindung abzuweichen, die durch die beigefügten Ansprüche definiert werden.

Claims (7)

1. Ein zytologisches Probenanalysesystem zur Verwendung mit einem optischen Mikroskop zur Analyse einer zytologischen Probe, erhalten von einem Patienten, um anormale Zellen in der Probe zur weiteren Bestimmung durch einen Zytologen zu identifizieren, umfassend:

• a) ein Mittel zum Abtasten der Probe und zur Markierung bestimmter Zellen in der Probe zur Klassifizierung, und
• b) ein Mittel zum Klassifizieren der markierten Zellen als normal oder anormal in Übereinstimmung mit einer Vielzahl gewichteter Eigenschaften, die medizinische Eigenschaften des Patienten anzeigen.

2. Das zytologische Probenanalysegerät nach Anspruch 1, weiter umfassend ein Probenklassifizierungsmittel zur Klassifizierung jeder einzelnen Zelle, um die Probe als normal oder anormal zu klassifizieren.

3. Das zytologische Probenanalysesystem nach Anspruch 1, in dem das Mittel zum Abtasten umfaßt

• a) ein Mittel, reagierend auf die Eigenschaften der Zellen der Probe, zur Erzeugung von probenspezifischen Entscheidungsschwellenwerten, anzeigend die anfänglich akzeptierbaren Bereiche der Eigenschaften von Zellen der Probe, und
• b) ein Mittel, reagierend auf die probenspezifischen Entscheidungsschwellenwerte, zur Analyse der Zellen der Probe und zur Markierung der Zellen, die einen Wert für mindestens eine der Eigenschaften haben, der außerhalb einer entsprechenden Eigenschaft der probenspezifischen Entscheidungsschwellenwerte liegt.

4. Das zytologische Probenanalysesystem nach Anspruch 1 oder 3, weiter umfassend ein Zellanzeigemittel zum Anzeigen ausgewählter anormaler Zellen als Antwort auf eine Eingabe durch den Zytotechnologen.

5. Das zytologische Probenanalysesystem nach Anspruch 4, in dem das Zellanzeigemittel weiter umfaßt, ein Mittel, reagierend auf Eingaben durch den Zytotechnologen, zum Wiedererhalten und Anzeigen von Bildern von Zellen, die bekannte im System gespeicherte Eigenschaften enthalten.

6. Ein zytologisches Probenanalysesystem zur Verwendung mit einem optischen Mikroskop zur Analyse einer zytologischen Probe, erhalten von einem Patienten, um einen anormalen Zustand zu bestimmen, umfassend:

• a) ein Mittel zur Erzeugung einer Fokuskarte, umfassend eine Vielzahl fokaler Punkte des Mikroskops, wobei jeder einem Teil der Probe entspricht,
• b) ein Mittel zur Erzeugung einer Vielzahl von Probennormen, wobei jede Norm einem Merkmal der Zellen in der Probe entspricht,
• c) ein Mittel zum Abtasten der Probe, um eine Vielzahl von Bildern der Probe aufzuzeichnen,
• d) ein Mittel, reagierend auf diese Bilder, um die Eigenschaften der Bilder zu bestimmen, und
• e) ein Mittel, reagierend auf diese Eigenschaften, zur Klassifizierung der Zellen in der Probe in Übereinstimmung mit Daten, die eine Vielzahl von Faktoren anzeigen, bezogen auf die anormalen Zustände, um das Vorkommen von anormalen Zuständen zu identifizieren.

7. Ein zytologisches Probenanalysesystem zur Verwendung mit einem optischen Mikroskop zur Analyse einer zytologischen Probe, erhalten von einem Patienten, um einen anormalen Zustand zu bestimmen, umfassend:

• a) ein Mittel, reagierend auf Bilder der Probe, zur Analyse der Bilder und Markierung der Zellen in den Bildern, die einen Wert mindestens einer Eigenschaft haben, der außerhalb eines Bereichs entsprechend der Eigenschaft fällt, wobei der Bereich eine Funktion der Werte der Eigenschaften einer Vielzahl von Zellen der Probe ist,
• b) ein Mittel, reagierend auf die markierten Zellen, zum Aufzeichnen von Bildern, enthaltend die markierten Zellen, und zur analytischen Klassifizierung von Zellen in den Bildern durch Erzeugung eines Wertes für jede der Zellen in Übereinstimmung mit einem Set gewichteter Eigenschaften, die zuvor festgelegte medizinische Faktoren des Patienten anzeigen und Vergleichen der Werte mit einem zuvor festgelegten Wert, um auf das Vorkommen von anormalen Zuständen hinzuweisen.