-
Die
vorliegende Erfindung bezieht sich allgemein auf die Analyse zytologischer
Proben, um Anormalitäten
in der Probe zu entdecken.
-
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 Anomalien 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
Anomalien 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 populationsbasierende 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 zugänglich machen und präsentieren,
um ihn bei der manuellen Auswertung der automatisierten Durchmusterungsergebnisse
zu unterstützen.
-
So
beschriebt beispielsweise die
US 4,965,725 ein
automatisiertes Screening-System für die zytologische Probenklassifizierung,
wobei ein neuronales Netzwerk bei der Durchführung der Klassifizierung verwendet
wird. Ein interaktives automatisiertes Zytologie-System wird in
der
EP 0 647 844 A2 beschrieben,
wobei eine negative Falsch-Klassifizierung zur Anwendung kommt.
Keines der Instrumente ist jedoch 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 Durchmus-terungsprozesses
durchmustert. Dabei wird der Zugang zu Patientendaten während der
manuellen Durchmusterung von zytologischen Proben automatisiert.
Ferner werden Bezugsinformationen und Referenzmaterial während des
manuellen Durchmusterungsprozesses zur Verfügung gestellt.
-
Die
Aufgabe wird durch ein automatisches zytologisches Probenanalysesystem
mit einem optischen Mikroskop gemäß Anspruch 1 gelöst.
-
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,
sowie 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
einen motorisierten Objekttisch und ein automatisch fokussierendes
Teilsystem 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 demographischen
Faktoren verbunden sind. Das System voranstehend zusammen gefasst
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" Anomalitäten 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 des Probenanalysesystems können besser
verstanden werden, wenn die folgende detaillierte Beschreibung betrachtet
wird. Im Laufe dieser Beschreibung wird auf die beigefügten Zeichnungen verwiesen.
-
1 ist
eine Draufsicht einer bevorzugten Ausführungsform des Probenanalysesystems;
-
2 bis 6 sind
Flussdiagramme, die den Ablauf einer bevorzugten Ausführungsform
der Klassifikation von Zellen der Probe zeigen.
-
In 1 ist
ein automatisches Videomikroskop 10 mit Bildanalysefähigkeiten
mit einem Datenmanagementsystem 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 Fokussiertrieb (nicht gezeigt) und ein motorisierter
Objektivwechselrevolver angebracht ist. Das Mikroskop kann ebenfalls
eine Videokamera mit ladungsgekoppeltem Bildsensor (CCD, charge
coupled device), mit hoher Auflösung
und wissenschaftlicher Qualität
enthalten. Die Kamera ist an einen Videoausgang über den Okularen befestigt,
um die Zellbilder aufzuzeichnen. Vorzugsweise ist die Videokamera
eine Pulnix-TM-1001, erhältlich
bei Pulnix Corp., Sunnyvale, Kalifornien, USA. Ein 0,4 N.A.-Objektiv 16 mit
10-facher Vergrößerung erlaubt
die Kombination eines großen
Bildfeldes mit hohem Auflösungsvermögen, das
für die
effiziente Probendurchmusterung mit einem einzelnen Objektiv benötigt wird.
-
Die
von der Kamera 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 multifunktiona len Steuereinheit, steuert die Funktion und Bewegung
der vorhergehend erwähnten
Komponenten des Mikroskops und übermittelt
an und empfängt
Informationen vom Datenmanagementsystem 11. Der Objekttisch 14 ist
motorisiert und bewegt sich entlang einer Achse, hier bezeichnet
und zu sehen in 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 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 Datenmanagementsystem 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 Datenmanagementsystem 11 und der
Bildanalysierer 6 sind vorzugsweise über eine Hochgeschwindigkeits-Datenübertragungsverbindung
verbunden. Das Datenmanagementsystem 11 kann auch mit anderen
Datenprozessierungseinrichtungen über verschiedene Arten lokaler
oder großflächiger Netzwerke
verbunden sein.
-
2 der
Zeichnungen beschreibt die vier Hauptschritte, die vom System aus 1 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 Eigen schaften 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.
-
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
Autofokussierung 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.
-
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. 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 erfasst
und durch den Bilderfaser 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 Artefaktauschußklassifizierer 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 6,
angelegt.
-
Wie
in 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 Hilfsinformationen,
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 Klassifzierers basierend auf Populationsnormen vollständig ausgeführt. Der
Output des Klassifizierers, der entweder auf einer statistischen,
Fuzzylogik oder neuronalen Netzwerkmethodologie basiert, ist im
we sentlichen 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 automati sierten und manuellen Klassifikation
von einzelnen Proben vergleichbar mit der Übereinstimmung 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. Das beschriebene Probenanalysesystem
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 des
Probenanalysesystems 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 Datenmanagementsystem 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 Datenmanagementsystems 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 2 bis 6 gezeigt
sind, werden vorzugsweise in der Gestalt eines gespeicherten Programms durchgeführt, das
durch das Datenmanagementsystem 11 durchgeführt wird,
um die oben im Detail beschriebenen Funktionen durchzuführen.