JP2010500571A - 組織マイクロアレイの多チャネル画像の共位置合わせシステム及び方法 - Google Patents

組織マイクロアレイの多チャネル画像の共位置合わせシステム及び方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2010500571A
JP2010500571A JP2009523883A JP2009523883A JP2010500571A JP 2010500571 A JP2010500571 A JP 2010500571A JP 2009523883 A JP2009523883 A JP 2009523883A JP 2009523883 A JP2009523883 A JP 2009523883A JP 2010500571 A JP2010500571 A JP 2010500571A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
aligning
tissue
channel
tissue microarray
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2009523883A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2010500571A5 (ja
JP5399243B2 (ja
Inventor
クライン,ハーヴェイ・エリス
キャン,アリ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
General Electric Co
Original Assignee
General Electric Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by General Electric Co filed Critical General Electric Co
Publication of JP2010500571A publication Critical patent/JP2010500571A/ja
Publication of JP2010500571A5 publication Critical patent/JP2010500571A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5399243B2 publication Critical patent/JP5399243B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N1/00Sampling; Preparing specimens for investigation
    • G01N1/28Preparing specimens for investigation including physical details of (bio-)chemical methods covered elsewhere, e.g. G01N33/50, C12Q
    • G01N1/30Staining; Impregnating ; Fixation; Dehydration; Multistep processes for preparing samples of tissue, cell or nucleic acid material and the like for analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/30Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/35Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using statistical methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/761Proximity, similarity or dissimilarity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/69Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
    • G06V20/695Preprocessing, e.g. image segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30024Cell structures in vitro; Tissue sections in vitro
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30072Microarray; Biochip, DNA array; Well plate

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By The Use Of Chemical Reactions (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

【解決手段】 組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法及びシステムであって、基質に生物学的材料を提供し、生物学的材料に蛍光分子マーカーを提供する1以上の分子プローブを提供し、生物学的材料と蛍光分子マーカーの第一デジタル画像を獲得し、生物学的材料に形態学的染色剤を提供し、生物学的材料の第二デジタル画像を獲得し、第一及び第二画像の共通情報を算出し、1以上の位置合わせメトリックに基づいて、前記第一画像に前記第二画像を位置合わせるステップが含まれる。
【選択図】 図4

Description

本発明は、組織マイクロアレイの処理及びイメージングに関する。
組織マイクロアレイ(TMA)は、様々な解析及び診断目的に用いられる。その一つとして、分子レベルで病変組織を診断することを目的とする。目的に関わらず、組織サンプルが固定された組織マイクロアレイは、通常形態学的な染色剤又はバイオマーカーにより染色された後、顕微鏡を使って手作業で解析し、又は、TMAの画像をイメージングして、次の解析又は比較のために画像を提供する。一回目の染色剤が加えられイメージングされた後、1以上の連続又は一連の染色剤又はバイオマーカーが加えられ、このTMAを更に解析する。その後、2以上の連続画像が比較される。現行の目標は、解析の品質と一貫性を維持し、且つ結論又はデータを生じながら、このシステムを自動化することである。しかし、各連続な染色剤を塗った後、TMAを自動的に解析することができないので、このような努力は、最適ではないと確認された。システムは、この連続画像を合成しようと試みているが、この連続画像はイメージング型顕微鏡におけるTMAの機械的な配置に基づいて単に共位置合わせされたので、これらの合成画像は非一貫性及び非結論性の結果をもたらす。これらの合成画像は、単にTMAの機械的な配置に基づいて位置合わせられ、この連続画像間の差異を組み込むことができない。この連続画像間の差異には、機械的な置き換え、組織変形、自己蛍光、各画像をイメージングする時の異なるレベルの焦点、及び組織サンプルの細胞の湾曲による異常が含まれるが、これに限定されない。
病理学者は、100年以上を超えてヘマトキシリン・エオジン(H&E)染色を使用した。ヘマトキシリンは、核を青色に染色し、エオシンを対比染色剤として細胞質と結合組織をピンクに染色する。H&Eを使用した長い歴史、既知の使用方法、及びH&Eに関する大量のデータと刊行物を考量して、多数の病理学者の間で、H&Eが一般な方法として次の50年まで継続して使用されると信じている。しかしながら、最近開発された技術は、分子バイオマーカーを使用して関数情報と細胞内局在性を獲得し、様々な病気の診断、予後診断及び生存率に役に立つことが確認された。
H&E染色技術は、低いコスト、速さ及び効率性の原因で人気がある。それに、画像も容易に獲得することができ、且つこの技術に関して大量の知識及び研修が行われている。他方、分子バイオマーカーは、H&E技術で見えないタンパク質関連経路を提供することができる。最近、画像解析アルゴリズムに基づいた蛍光抗体法(IHC)が開発され、組織におけるタンパク質の局在性を定量する。最近の技術価値は、残存率、予後診断、個体群のセグメンテーション、及び薬物反応予測の点から見ると、通常H&E技術の価値を超える。それにもかかわらず、H&Eとの共用、既存成果及びH&Eによる診断のデータの利用可能性によって、H&Eデータに完全にない限り、多数の画像解析及び自動定量化技術は今でも期待されている。
H&E技術及び分子バイオマーカーが用いられた一例において、現在の病理組織は、分子標識化又は慣用H&E標識化の何れか一つを生ずる様式をイメージングするが、同時に標識化されるわけではない。H&E染料の自己蛍光特徴のため、同時に両者を標識化する技術は使用されていない。H&E染料の自己蛍光特徴のため、現在のイメージング技術を利用して、分子バイオマーカーと共にH&E染料を同時にイメージングすることが不可能である。添付した分子バイオマーカーに対する抗体とH&E染料との間の化学的相互作用は、H&Eとバイオマーカーとの同時のイメージングを著しく制限する。H&Eの連続切片と蛍光像とは、予めに連続的に比較されたが、組織変形及び染色剤の光学的効果と化学的効果により、連続切片間の位置合わせが得意で無い。
米国特許第5888743号明細書 米国特許第5995645号明細書 米国特許第6160617号明細書 米国特許第6195451号明細書
従来の方法とは異なり、本発明で説明されたシーケンシャルイメージング及び位置合わせ方法及びシステムにおいて、まずデジタル処理によって同じ組織切片に2以上のマーカーが現れる。蛍光マーカーは、予めに単独に使用されて、核、上皮組織、及び間質を識別して、セルコンパートメントに関する情報を提供する。この方法は、蛍光マーカーの形態学関数と、蛍光バイオマーカーの関数とを組み合わせた。この方法は、部分的に細胞の形態学及び生物学的経路に基づく画像に対して、シーケンシャル数値化及び処理をすることにより、タンパク質発現及び組織病変の経路を識別するために用いられる。
ここで説明したシーケンシャルイメージング及び位置合わせ技術は、カラーH&E画像を分子画像情報にオーバーレイして、多チャネル画像から生じた情報チャネルの数と結論情報の値とを増加する。一つの実施形態において、組織は分子バイオマーカーにより標識され、蛍光型顕微鏡を通じてイメージングされ、その後、この組織はH&E染料により再標識され再イメージングされ、又は逆にする。この画像は画像の位置合わせ技術に連携し、異なる様式がこの同じ座標系で現れる。画像が位置合わせされると、画像解析技術は追加されたチャネル情報を使用し改善される。例えば、多次元尺度期待値最大化アルゴリズムは、位置合わせされた多チャネル画像から、異なるセルコンパートメントを検出することができる。検出されたセルコンパートメントに基づいて、この組織のマスクが生成されて、上皮組織と核から間質を区別する。
1以上のこの方法は、通常、タンパク質に結合するように1以上の分子プローブを提供して、非染色性の組織マイクロアレイ(TMA)を使用して、癌のような病気を表明することが含まれる。このTMAの成分は、蛍光型顕微鏡でイメージングされ、組織サンプルにおけるタンパク質の分布を測定して、この分布は一定の病状に関連している。このTMAは、この形態を示すように、H&E又は他の適当な形態学的染色剤により染色される。このTMAは、デジタル化され、且つこの画像ピクセルは、クラスタリング及び検出アルゴリズムに基づいて、コンパートメントにセグメント化される。一つの実施形態において、カラー画像に染色されたH&Eのセグメンテーションには、通常、赤(R)、緑(G)、及び青(B)のチャネルに分離した後、正常なサンプルにおける腺、上皮組織、間質、及び/又は核のカラー及び強度を測定し、 各ピクセル間の距離及びクラスター中心を使用して、RGBスペースにおけるクラスター中心を算出し、及び中心の推定を繰り返すことにより、クラスター中心の推量を精製するステップが含まれる。
組織マイクロアレイの多チャネル画像を自動的に位置を合わせる方法の一実施形態において、通常、基質に生物学的材料を提供するし、蛍光分子マーカーを提供することに適する1以上の分子プローブを生物学的 材料に提供し、 生物学的材料及び蛍光分子マーカーの第一デジタル画像を獲得し、生物学的材料に形態学的染色剤を提供し、 生物学的材料の第二デジタル画像を獲得し、第一及び第二画像の共通情報を算出し、及び1以上の位置合わせメトリックを使用して、第二画像を第一画像に共位置合わせするステップが含まれる。位置合わせメトリックには、平均平方誤差、相互相関、結合エントロピー、相互情報量、標準型相互情報量、差の二乗和、差の絶対和、及び核の中心及び画像を合わせる膜構造の配向性のような特徴点に基づいたメトリックが含まれるが、これに限定されない。
位置合わせメトリックには、画像から算出された特徴及び/又は生ピクセルの強度が含まれる。このような特徴情報は、核、上皮組織、間質、又は何れかのタイプの細胞外のマトリク材料が含まれる。
この方法は、更に少なくとも一つの画像を核、上皮組織、及び間質にセグメント化し、 間質のマスクを生成するステップを含むことができる。この方法は、更に、分子マーカーに基づいて1以上の分子経路を識別し、分子経路が病気を示すステップを含むことができる。この方法は、様々な病気に用いられるが、一つのタイプとして特に癌に適する。癌として、上皮組織の癌があるが、これに限定されない。上皮組織の癌として、乳癌、前立腺癌、及び結腸癌があるが、これに限定されない。
この方法は、セグメント化され核、上皮組織、及び間質からなる群から選択される1以上の形態学的構造の関数のように、識別された分子経路を定量化するステップが含まれることができる。
この方法は、インタラクティブ・ビューアを使用して、この画像をお互いに重ねることにも適する。この方法は、更に、通信ネットワークで通信するため、バーチャル顕微鏡を使用して1以上の画像を観察するステップを含んでも良い。
組織マイクロアレイの多チャネル画像を自動的に位置合わせする方法の他の実施形態は、通常、1以上の蛍光分子マーカーにより染色された生物学的材料のデジタル画像を提供し、1以上の形態学的染色剤により染色された生物学的材料のデジタル画像を提供し、1以上の位置合わせメトリックに基づいて、第二画像を第一画像に共位置合わせするステップが含まれる。
この方法を実行する自動システムは、通常、分子マーカー及び形態学的染色剤により染色されたデジタル画像を一時的に記憶する手段と、1以上の位置合わせメトリックを使用して、画像を共位置合わせする処理装置とを含む。このシステムは、更に1以上の画像を表示する手段、インタラクティブ・ビューアと、 バーチャル顕微鏡、及び/又は通信ネットワークで1以上の画像を送信する手段を含む。この処理装置は、デジタル画像を複数の形態学的特徴にセグメントし、且つ1以上の形態学的特徴のマスクを生成することに適することができる。この処理装置は、少なくとも部分的に形態学的 特徴のセグメンテーションに基づいて、1以上の画像をお互いに重ねることにも適することができる。
本発明に係る特徴、態様、及び効果は、添付した図面に基づいて具体的に説明することにより、より一層明確になる。そしてそれらの図面は図面を通じて類似の部品を示す類似の符号を示す。
図1Aは、H&Eで染色された乳癌の組織切片の3チャネル(赤、緑、青)カラー画像を示している。
図1Bは、図1AのH&Eカラー画像の成分の反転強度を示している。
図1Cは、分子バイオマーカーで染色された図1Aの組織の2チャネル蛍光画像を示し、緑色及び青色は、其々βカテニンとDAPI画像とを描く。
図1Dは、図1AのH&E画像と重畳する情報を有する、図1Cの多重化されたバイオマーカー画像の一つの成分を示している。
図1Eは、H&E座標系においてレジスタされたDAPI画像を示している。
図1Fは、DAPI及びH&E画像から推定された位置合わせ(Registration)・パラメーターを使用して、H&E座標系に位置付けられたβカテニン・チャネルを示している。βカテニンは、H&E画像と重ねて、緑色で示されている。
図2Aは、H&E画像の実施形態を示している。
図2Bは、三色チャネルに基づいた図2AのH&E画像のセグメンテーションを示している。
図2Cは、H&E画像の座標系にレジスタされた、蛍光染色されたDAPI画像を示している。
図2Dは、単一チャンネルDAPI画像のセグメンテーションを示している。
図2Eは、同時にH&E画像からの3チャネルとレジスタされたDAPIチャネルである全ての4チャンネルを使用したセグメンテーション結果の実施形態示している。セグメンテーション結果は、H&Eのような疑似カラーで示されている。
図3は、組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせさせるシステムの実施形態を示している。 図4は、本発明の一つの好ましい方法の概念図である。
本発明の好ましい方法及び好ましい実施形態のシステムは、シーケンシャルイメージング及び共位置合わせ(co-registration)技術を使用して、同じ組織サンプルで分子及び形態学的マーカーの両者をイメージングすることができる。通常、組織は、基質に固定又は提供され、基質として、TMA、スライド、ウエル、又はグリッドのようなものがあるが、これに限定されない。この組織は、分子バイオマーカーにより標識され、且つ蛍光型顕微鏡によりイメージングされる。その後、この組織は、H&E染料のような1以上の形態学的染色剤により再標識され、且つ再びイメージングされる。この方法は、2つの画像に限定されなく、且つ必要に応じて、2以上の画像を共位置合わせすることができる。画像は、ハードウェアとソフトウェアとの位置合わせ(registtation)技術を使用してオーバーレイされて、情報が合併され、これによる技術効果は、共位置合わせして又は多チャネル画像を生成する。多チャネル画像における各ピクセルは、分子及びH&E情報を示す。このレジスタされた多チャネル画像は、多次元尺度セグメンテーション・アルゴリズムにより、組織コンパートメントをローカライズすることに用いることができる。病理学者は、バーチャル顕微鏡を使って、H&E画像の興味のある領域を選択して、選択された蛍光分子画像を解析する。分子バイオマーカーは、H&E染色剤だけで見えない関数及びコンパートメント情報を提供することができる。
蛍光染料のような様々な分子バイオマーカーが抗体又はタンパク質に結合される。その後、この組織は、一定のバイオマーカーに向けた励起エネルギー源を使用して、蛍光型顕微鏡でイメージングされ、様々な適当するフィルタを使用して、放射光を収集する。複数のバイオマーカーは、顕微鏡における見本を取り外せずに、同時に又はシーケンシャル方式にイメージングすることができる。異なるバイオマーカーに対して、励起波長及びフィルタを変更することができる。バイオマーカーは、下記のリストに挙げられたマーカーを含むが、これに限定されない。各マーカーの1以上の関数の簡単な説明が含まれるが、全ての説明が必要するわけではない。
Her2/neu:モノクローナル抗体により腫瘍増殖を遅らせて治療する乳癌及び胃癌で過剰に発現した上皮増殖因子
EGF−R/erbB:上皮増殖因子受容体
ER:乳癌腫瘍の増殖に所要するエストロゲン受容体、感染者におけるエストロゲンを制限する治療を決めるため、エストロゲン受容体は核に配置され、且つICHにより検出される。
PR:DNAに結合するホルモンであるプロゲステロン受容体
AR: アンドロゲン依存腫瘍増殖に関与するアンドロゲン受容体
P53: 50%のヒト癌で不活性化されたDNAの損傷を検出する腫瘍抑制遺伝子
β−カテニン: 細胞粘着及び潜在遺伝子調節タンパク質に機能する、膜から核に転位した癌の癌遺伝子
りん酸化型β−カテニン:サイトゾルで分解し、核に転位しないβ−カテニンのリン酸化体
GSK3β:グリコーゲン合成酵素キナーゼ−3βタンパク質、ウィント経路リン酸化β−カテニンにおいて、前体で急速分解するようにりん酸化型−β−カテニンをマーキングする
PKCβ:メディエイターであるG−タンパク質共役型受容体
NFΚβ:核に転位する時、核因子カッパBのような炎症マーカー
Bcl−2: アポトーシス阻害剤とするB細胞リンパ腫癌遺伝子2
CyclinD:細胞周期調節
VEGF: 血管形成に関連する血管内皮細胞増殖因子
E−カドヘリン:上皮細胞で現われた細胞と細胞との間の相互分子、その機能は上皮癌で失われる。
c−met:チロシンキナーゼ受容体。
少なくとも一つの追加された形態学的蛍光マーカーが、コンパートメント情報を運ぶことも、このステップに含まれる。このマーカーは、共通情報を次のステップまで運ぶ。これは、画像を位置合わせすることに必要である。
次に、組織切片は、慣用のH&E染料のような形態学的マーカーにより標識され、顕微鏡において、同じ位置に配置される。顕微鏡における見本の位置は、見本が繰り返して次に取得された画像と同じ位置に配置されるように、電子センサー、磁場センサー、光学センサー、又はメカニカルセンサーにより制御される。顕微鏡は、明視野像と蛍光像とを取得できるように設計されている。このような顕微鏡は、修正された多重光路と複数のカメラを含む。その後、デジタルカメラを用いて組織切片の明視野像を取る。組織切片の位置決め誤差のため、H&E画像におけるピクセルは、通常前の分子画像と正確にオーバーレイできない。このような誤差を補正するために、相互情報量基準又は相関基準による技術のような、ここで説明した画像の位置合わせ技術は、2以上の画像をレジスタし、且つ正確に合わせるために用いられる。実施形態で説明した位置合わせされた何組の画像は、組織切片における一定の点の分子及びH&E情報を示す。二組以上の画像が合併されて、単一の多チャネル画像とし、又は複数の位置合わせに示されることができる。形態学的マーカーには、下記のものが含まれるが、これに限定されない。
ケラチン: 上皮細胞のマーカー
Pan−カドヘリン: 膜のマーカー
平滑筋アクチン: 筋肉のマーカー
DAPI: 核のマーカー
ヘマトキシリン:DNAのマーカー(青色染色剤)
エオシン:pHに依存する細胞質のマーカー(赤色染色剤)。
形態学的マーカーは、その一部が明視野顕微鏡でイメージングすることができ、他の一部が蛍光型顕微鏡でイメージングすることができる。何れの場合、形態学的マーカーは、前のステップと共通する共通情報を有するものを選択する。例えば、前のステップで、核をイメージングするためにDAPIを使用した場合、次のステップで、明視野顕微鏡で核がイメージングできるヘマトキシリンを使用することができる。両者とも、同じコンパートメントを染色するので、画像位置合わせ技術により画像を合わせることができる。
組織は、先ず、IHC又は1以上の蛍光染料のような1以上のバイオマーカーにより標識される。何れの染料は、異なる特徴を有し、組織において、異なるコンパートメント及びタンパク質と結合することができる。その一例として、説明されたこの実施形態に使用されたβカテニンは、膜に関連する領域をハイライトで強調する。その後、組織は蛍光型顕微鏡でイメージングし、この蛍光型顕微鏡は、一定のバイオマーカーに向けた適当な励起エネルギー源と、放射光を収集する適当なフィルタとを有する。同じように、複数のバイオマーカーも、見本を顕微鏡から取り外せずに、同時又はシーケンシャル方式にイメージングすることができる。励起波長とフィルタは、異なるマーカーに対応して変更することができる。
次に、この組織切片は、慣用のH&E染料又は他の適当な形態学的染色剤を使用して標識され、顕微鏡に再配置される。電子、磁場、光学、又はメカニカルセンサーにより、見本が繰り返して、次に取得された画像と同じ位置に配置されるように、顕微鏡における組織切片の位置を制御する。この顕微鏡は、明視野像と蛍光像とを取得するように設計される。このような顕微鏡は、修正された多重光路と複数のカメラとを含む。組織切片の明視野像が、デジタルカメラにより取られる。組織切片の位置決め誤差のため、H&E画像におけるピクセルが前の分子画像と正確にオーバーレイできない。相互情報量基準又は相関基準による技術のような、ここで説明した画像の位置合わせ技術は、2以上の画像を位置合わせしし、且つ正確に合わせるために用いられる。位置合わせされた複数対の画像は、組織切片における一定の点の分子及びH&E情報を示す。二組以上の画像が合併されて、単一の多チャネル画像とし、又は複数の位置合わせされた画像に示されることができる。形態学的マーカーには、下記のものが含まれるが、これに限定されない。
使用された染色剤の数及びタイプ、及び提供し且つイメージングされた形態学的シーケンス及びバイオマーカー染色剤は重要である。2つのシーケンシャルイメージングステップにおいて、同じコンパートメント情報を備えるDAPI及びヘマトキシリンのような、少なくとも一組のマーカーが用いられる。このイメージング技術は、同じデジタル画像から多チャネルの様々な情報を解析することができる。例えば、病理学者は、H&Eモードで多チャネル画像を見ながら、慣用のH&E画像を観察することができ、且つコンピューター・スクリーンにおけるボタンをクリックすることにより、オーバーレイされた分子情報を重ねることができる。
バイオマーカー画像におけるチャネルの数は、特定の応用に対応し、特定のタスクに必要するコンパートメント及びタンパク質の必要により決められる。通常、3又は4種類の染料が簡単に同時に提供することができる。複数のコンパートメントと結合できるβカテニンのような特異タンパク質分子バイオマーカーがある。もし、希望するバイオマーカーの何れも、H&E画像とレジスタできる共有のコンパートメント情報を備えない場合、他の蛍光核マーカーが追加されて、明視野像で、核マーカーがヘマトキシリンで染色された核とレジスタすることができる。例えば、核染色剤として、DNAと結合し且つUV光で露光されると青色の蛍光を発するDAPIを使用することができる。もし、H&E画像とバイオマーカー画像との間に共有コンパートメント情報が存在すると、この方法は、幅広い範囲のバイオマーカーを使用することができる。
本実施形態では、様々な画像からの相互情報量を使用して、共位置合わせ(co-registration)を完成した。例えば、DAPI及びβカテニンで染色されたTMAの画像は、H&Eで染色された同じTMAの画像と共位置合わせされることができる。分子及びH&E染色剤を組み合わせた本実施形態は、特に乳癌、前立腺癌、及び結腸癌のような上皮組織癌に有用である。
画像位置合わせ・アルゴリズムは、強度ベース及び特徴ベース(図4)である2つの通常のカテゴリーにグループ化される。特徴抽出アルゴリズムは、初期画像の解析及びセグメンテーションステップに更に適する。H&E画像及びDAPI画像から、例えば、核の位置、サイズ、及び形状のような病変画像を抽出することができる。その後、この情報は、ポイントマッチング技術を使用して、画像を合わせることに用いられる。上皮組織、筋肉組織、腺、及び結合組織、又は細胞外のマトリクスからの特徴は、ウエルとして抽出される。核の検出は、他の特徴の検出より簡単である。これは、幾何学的図形が優先しているが、上皮組織と筋肉組織との間の差異は微細で、2つの組織はいつも同じ組織切片に出現されないためである。強度ベース位置合わせは、通常、前のセグメンテーション情報を使用しなく、幅広い範囲のバイオマーカーに適応することができる。
ここの標記I(x、y)を、固定画像とし、参照座標系と、H&Eカラー画像の反転輝度から得られた参照強度値とを規定する。メトリック理論情報が位置合わせに使用された場合、この反転は、選択可能である。しかしながら、相互関係又は平均平方誤差メトリックが位置合わせに使用された場合、反転は必要になる。標記I(x、y)は、この実施形態ではDAPI成分の多チャネル蛍光画像である動画を示している。位置合わせは、コスト関数Fを最小化することにより、基礎的な変換パラメーターを推定することであり、この変換パラメーターは、動画を固定画像の座標系に位置付ける。
式中、Tは、パラメーターθの空間変換を示す。特に、類似する変換が、平行移動、回転、及びスケーリング条件の合併に用いられる。平行移動と回転とは、組織切片の何れの置き違えを補正し、スケーリングは、小さい焦点面の変更を補正する。この変換は、動画を固定画像の座標系に位置付ける。
高階変換モデルは、例えば幾何学的レンズ歪がディストーションである等の希望する実施形態に使用されることができ、アフィン、リジッド、リジッド+スケーリング、DCT−ベース、多項式−ベース、スプライン−ベース、RBF−ベース、又は高階多項式変換が含まれるが、これに限定されない。
多数のコスト関数には、平均平方誤差、相互相関、Kullback−Liebler距離、勾配偏差メトリック、相互情報量、標準型相互情報量、平方偏差の和及び絶対差の和が含まれるが、これに限定されない。且つ結合エントロピーも組み込まれる。マルチモダリティ画像における位置合わせの安定性のため、相互情報量メトリックの負数を下記のように定義して使用されることができる。
式中、Hは、画像エントロピーを示す。メトリックの否定は、数式1で定義された最小化処理により生ずる。
他の実施形態として、各組織−処理ステップが完了された後、画像対AとBとが、相互情報量I(A,B)を最大化することにより位置合わせされ、画像エントロピーH(A,B)及び単独の画像エントロピーを用いて示された。エントロピーは、各画像PA、におけるピクセルの強度確率及び結合確率PABに関連している。
平行移動と小さい回転は、多重解像度探索と一緒に提供されて、最大の相互情報量を得る。ランダム・ピクセル関係PAB=Pを有する無関係の2つの画像は、相互情報量を備えない。画像位置合わせは、オープンソースツールキット(www.itk.org)により実施することができる。
一つの実施形態において、組織は多重化処理され、この多重化処理で、組織はDAPI及びβカテニンマーカーにより染色される。蛍光型顕微鏡を用いて、2チャネル画像を生成する。図1Cは、図1Aの画像の2チャネル蛍光画像を示している。図1Cにおいて、緑色及び青色は、其々βカテニン及びDAPI画像を描く。
DAPIに対応するチャネル(図1D)は、共通のコンパートメントを示すので、位置合わせ・チャネルとして使用されることができる。この場合、核に、H&E画像を有する。その後、組織はH&E染料で染色され、明視野顕微鏡でイメージングされる。この処理により、H&E染色された乳癌の組織切片の3チャネル(赤、緑、青)カラーの画像(図1A)を生成する。このカラー画像(図1B)の反転輝度は、H&Eカラー画像の強度成分として計算され、固定された画像の参照座標系は確定されている。その後、DAPI画像はレジスタされ、固定された画像の座標系(図1E)に変換する。DAPI及びH&E画像から推定された位置合わせ・パラメーターは、βカテニン・チャネルをH&E座標系に位置付けることに用いられる。その後、βカテニンはH&E画像と重ね、緑色(図1F)で示されている。染色、バイオマーカーとのイメージング、及び形態学的染色剤とのイメージングの順番が重要である。染色の順番は、逆転することもでき、お互いに置き換えることもでき、これは使用された染色剤の数とタイプ、及び希望するイメージング情報により決める。
図1Dは、図1Cの多重化されたバイオマーカー画像一つの成分を示し、図1AのH&E画像と重畳する情報を備える。この実施形態で、これは後でH&Eの強度画像でレジスタされたDAPIチャネルである。
H&E情報に分子バイオマーカー情報を重ね合わせて、病理学者が同じ組織で両者の様式を観察するように定性ツールを提供する。経路を標準H&Eスライドに簡単に重ねることにより、重要な診断値を提供することができる。
このイメージング方法は、病変の診断できる大幅に改善された値を提供する。画像解析アルゴリズムは、追加されたチャネルにより組織コンパートメントを分離することができる。図2A及び2Bは、3チャネルH&Eカラー画像を示し、監視されていない期待値最大化(EM)アルゴリズムによりセグメント化されたコンパートメントを示している。DAPIで染色された蛍光画像(H&Eで染色する前に獲得する)は、H&E画像に位置合わせされ、H&E座標系(図2C)に変換した。DAPI−H&E画像は、4チャンネル画像(図2D)と観察される可能性がある。四次元のEMアルゴリズムは、コンパートメントをセグメント化し、その結果が図2Eに示されている。示した通りに、結合されたセグメンテーションは、単独のH&Eセグメンテーション又は単一チャンネルDAPIセグメンテーションより大幅に改善されている。図面に示されているセグメンテーションの結果は、H&Eのような疑似カラーに示されている。
組織マイクロアレイの多チャネル画像を自動的に位置合わせする方法の他の実施形態において、通常、1以上の蛍光分子マーカーにより染色された生物学的材料のデジタル画像を提供し、1以上の形態学的染色剤により染色された生物学的材料のデジタル画像を提供し、第一及び第二画像における相互情報量を識別し、相互情報量に基づいて第二画像を第一画像に位置合わせさせるステップが含まれる。
方法を実施する自動システム10(図3)は、通常、分子マーカー及び形態学的染色剤により染色されたデジタル画像を少なくとも一時的に記憶する記憶手段12と、処理装置14とを含む。処理装置14は、相互情報量を識別し、対象体をセグメント化し、1以上の対象体のマスクを生成し、画像を共位置合わせさせる。記憶手段は、CPU(セントラルプロセッシングユニット)のROM(リードオンリーメモリ)、RAM(ランダム・アクセス・メモリ)、又はDRAM(ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ)のような処理装置に使われる何れの適当なハード・ドライブメモリ、DVD又はCDのような何れの適当なディスク・ドライブメモリ、ジップ・ドライブ、又はメモリカードを含むことができる。この記憶装置は、処理装置又は画像を表示させる手段から遠く離れて配置され、何れの適する接続装置又は通信ネットワークを通じてアクセスすることができる。この通信ネットワークとして、例えば、ローカルエリア・ネットワーク、ケーブルネットワーク、衛星ネットワーク、又はインターネットがあるが、これに限定されなく、且つ有線でも良く、無線でも良い。この処理装置又はCPUには、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、及びデジタル・シグナル・プロセッサ(DSP)が含まれる。
記憶装置12と処理装置14とは、解析デバイスの構成部品として、組み込まれることができる。解析デバイスとして、高速自動蛍光システムがあり、このシステムは、一つのシステムでTMAsをイメージングし、解析することができる。このようなシステムの一例として、IN Cell Analyzer 3000 (General Electric Healthcare Bio−Sciences Group, Piscataway, New Jersey)がある。システム10は、更に1以上の画像を表示する表示手段16と、インタラクティブ・ビューア18と、バーチャル顕微鏡20と、及び/又は、通信ネットワーク24を通じて1以上の画像又は何れの関連するデ−タ又は解析情報を1以上のリモート・ロケーション26に送信する送信手段22とを含む。
表示手段16は、デジタル画像を表示することができる適当なデバイスを含むことができ、例えば、LCD又はCRTが組み込まれたデバイスのようなものが含まれるが、これに限定されない。送信手段22は、通信ネットワークを通じて、デジタル情報を送信する適当な手段を含むことができる。通信ネットワークとして有線又は無線デジタル通信システムが含まれるが、これに限定されない。たとえば、IN Cell Analyzer 3000において、このシステムは、更に1以上の染色を塗布する自動装置28と、デジタル画像装置30とを含むことができる。デジタル画像装置30として、励振源32を含んで、TMAsのデジタル画像を取得することができる蛍光イメージング型顕微鏡があるが、これに限定されない。このような画像デバイスは、更に自動的に焦点を合わせることができ、且つ処理過程に必要する焦点特徴を維持し且つ探知することができる。
この処理装置は、このデジタル画像を複数の形態学的特徴にセグメント化し、1以上の形態学的特徴のマスクを生成することに適する。この処理装置は、少なくとも部分的に形態学的特徴のセグメンテーションに基づいて、1以上の画像をお互いに重ねることに適する。
これらの方法は、分子病理学と標準な解剖病理学とを組み合わせた。H&Eに基づく染色は、標準病理学で使用される一番汎用の明視野顕微鏡染色技術である。前に説明した通りに、対比染色剤として、エオシンは細胞質と結合組織をピンクに染色する場合、ヘマトキシリンは、核を青色に染色する。他にも大量の既知の染色剤の組合があり、明視野顕微鏡の代替染色剤として使用される。例えば、フォイルゲン染色剤は、核酸をイメージングすることに用いられ、又はオルセインは、結合組織線維をイメージングすることに用いられる。この方法及びシステムは、H&E染色に限らず、画像をレジスタする顕微鏡様式と共通情報があれば、何れの明視野顕微鏡の画像と蛍光型顕微鏡の画像とを重ねることに用いられる。
これらの多チャネル方法は、形態学的染色剤、又は蛍光バイオマーカー、又は病理学的に限定されない。生物学的サンプルの参照になる形状又は特徴を描出して、デジタル処理によってイメージングし処理される何れの染色剤は、この方法に使用される。適当な染色剤は、細胞学的又は形態学的染色剤、免疫組織化学及び免疫細胞化学的染色剤のような免疫学的染色剤、細胞遺伝学的染色剤、インシトゥハイブリデーション染色剤、細胞化学的染色剤、DNA及び染色体マーカー、及び基質結合アッセイ染色剤を含むが、これに限定されない。医学及び生物科学応用まで、この多チャネルを拡大することができる。この多チャネル方法は、自由なフレームワークを提供し、光学、化学、及び生物学的相互作用を制限せずに、マーカーがシーケンシャルにイメージングすることができる。
ここで、本発明の一定の特徴が図示され且つ説明されているが、当業者であれば、様々な改善及び変更をすることができる。従って、添付した特許請求の範囲は、本発明の精神範囲に含まれる全ての改善と変更をカバーすると理解すべきである。

Claims (25)

  1. 組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法であって、
    基質に生物学的材料を提供するステップと、
    前記生物学的材料に蛍光分子マーカーを提供する1以上の分子プローブを提供するステップと、
    前記生物学的材料と前記蛍光分子マーカーの第一デジタル画像を獲得するステップと、
    前記生物学的材料に形態学的染色剤を提供するステップと、
    前記生物学的材料の第二デジタル画像を獲得するステップと、
    1以上の位置合わせメトリックに基づいて、前記第一画像に前記第二画像を共位置合わせするステップと、
    を有する、組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  2. 1以上の前記位置合わせメトリックは、相互情報量を含む、請求項1記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  3. 1以上の前記位置合わせメトリックは、少なくとも部分的に特徴ベース情報を使用し、核、上皮組織、及び間質からなる群から選択される1以上の特徴を含む、請求項2記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  4. 前記1以上の前記位置合わせメトリックは、少なくとも部分的に強度ベース情報を使用する、請求項1記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  5. 更に、少なくとも一つの前記画像を核、上皮組織、及び間質にセグメント化するステップを含む、請求項1記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  6. 更に、前記間質のマスクを生成するステップを含む、請求項1記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  7. 更に、前記分子マーカーに基づいて1以上の分子経路を識別するステップを含む、請求項1記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  8. 前記分子経路は、病気を示す、請求項7記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  9. 前記病気は、癌である、請求項8記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  10. 前記癌は、上皮組織癌である、請求項9記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  11. さらに、前記少なくとも一つの前記画像を核、上皮組織、及び間質にセグメントする、
    前記分子マーカーに基づいて、1以上の分子経路を識別するステップを含む、請求項1記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  12. 更に前記間質のマスクを生成するステップを含む、請求項11記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  13. 更に、前記核、上皮組織、及び間質からなる群から選択される1以上の形態学的構造の関数として、前記識別された分子経路を定量するステップを含む、請求項11記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  14. インタラクティブ・ビューアを使用して、前記第一画像を前記第二画像に重ねる、請求項1記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  15. バーチャル顕微鏡で1以上の前記画像を観察して、通信ネットワークで通信するステップを含む、請求項1記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  16. 1以上の前記位置合わせメトリックは、平均平方誤差、結合エントロピー、相互情報量、標準型相互情報量、相互相関、差の二乗和、及び絶対差の和からなる群から選ばれる、請求項1記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  17. 請求項1記載の方法を実行するシステムであって、
    デジタル画像を記憶する記憶手段と、
    1以上の位置合わせメトリックに基づいて、前記第二画像を前記第一画像と位置合わせる処理装置とを含む、システム。
  18. 組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法であって、
    1以上の蛍光分子マーカーにより染色された生物学的材料のデジタル画像を提供する、
    1以上の形態学的染色剤により染色された前記生物学的材料のデジタル 画像を提供する、
    第一画像と第二画像との共通情報に基づいて、前記第一画像と前記第二画像とを位置合わせるステップが含まれる、、組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  19. 請求項18記載の方法を実行するシステムであって、
    デジタル画像を記憶する記憶手段と、
    第一画像と第二画像との共通情報に基づいて、前記第一画像と前記第二画像とを位置合わせる処理装置とを含む、システム。
  20. 前記第一画像と前記第二画像との共通情報は、核、上皮組織、及び間質からなる群から選択される1以上のタイプの特徴ベース情報を含む、請求項18記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  21. 更に、前記デジタル画像を複数の形態学的特徴にセグメント化する、
    1以上の前記形態学的特徴のマスクを生成するステップを含む、請求項18記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  22. 1以上の前記形態学的特徴は、核、上皮組織、間質、及び細胞外のマトリクスからなる群から選ばれる、請求項21記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  23. 前記第一画像と前記第二画像との前記共通情報は、強度ベース情報を含む、請求項18記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  24. 更に、前記デジタル画像を複数の形態学的特徴にセグメントする、
    1以上の前記形態学的特徴のマスクを生成するステップを含む、請求項23記載の組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
  25. 組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法であって、
    基質に生物学的材料を提供する、
    前記生物学的材料に蛍光分子マーカーを提供する1以上の分子プローブを提供する、
    前記生物学的材料と前記蛍光分子マーカーの第一デジタル画像を獲得する、
    前記分子マーカーと対応する1以上の分子経路を識別する、
    前記生物学的材料に形態学的染色剤を提供する、
    前記生物学的材料の第二デジタル画像を獲得する、
    前記第二画像をセグメント化して、1以上の形態学的特徴を識別する、
    少なくとも部分的に前記ステップのセグメント化された第二画像に基づいて、前記第一画像に前記第二画像を重ねる、組織マイクロアレイの多チャネル画像を位置合わせする方法。
JP2009523883A 2006-08-07 2007-07-26 組織マイクロアレイのマルチチャネル画像の共位置合わせシステム及び方法 Active JP5399243B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/500,028 US8131476B2 (en) 2006-08-07 2006-08-07 System and method for co-registering multi-channel images of a tissue micro array
US11/500,028 2006-08-07
PCT/US2007/074380 WO2008021677A2 (en) 2006-08-07 2007-07-26 System and method for co-registering multi-channel images of a tissue micro array

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2010500571A true JP2010500571A (ja) 2010-01-07
JP2010500571A5 JP2010500571A5 (ja) 2012-05-17
JP5399243B2 JP5399243B2 (ja) 2014-01-29

Family

ID=39029650

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2009523883A Active JP5399243B2 (ja) 2006-08-07 2007-07-26 組織マイクロアレイのマルチチャネル画像の共位置合わせシステム及び方法

Country Status (6)

Country Link
US (1) US8131476B2 (ja)
EP (1) EP2050069B1 (ja)
JP (1) JP5399243B2 (ja)
AU (1) AU2007284205B2 (ja)
CA (1) CA2658827C (ja)
WO (1) WO2008021677A2 (ja)

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012208106A (ja) * 2011-03-17 2012-10-25 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 病理診断情報生成方法及び病理診断情報生成システム
JP2013506129A (ja) * 2009-09-29 2013-02-21 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 蛍光画像を用いて明視野画像を生成するためのシステム及び方法
WO2013035688A1 (ja) * 2011-09-09 2013-03-14 コニカミノルタエムジー株式会社 組織染色方法
JP2013524261A (ja) * 2010-03-26 2013-06-17 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 生体試料の光学セグメンテーション方法及び装置
JP2013530467A (ja) * 2010-06-15 2013-07-25 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 顕微鏡検査法の画像処理方法
WO2013132998A1 (ja) * 2012-03-07 2013-09-12 オリンパス株式会社 画像処理装置、顕微鏡システム、及び画像処理方法
JP2013182626A (ja) * 2012-03-02 2013-09-12 Sony Corp 自動画像アラインメント
JPWO2013024600A1 (ja) * 2011-08-18 2015-03-05 日本電気株式会社 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム
JP2015514213A (ja) * 2012-03-30 2015-05-18 クラリエント ダイアグノスティック サービシーズ, インコーポレイテッド 生物学的試料の画像を生成するための方法
JP2016541039A (ja) * 2013-10-07 2016-12-28 ベンタナ メディカル システムズ, インコーポレイテッド 包括的なマルチアッセイ組織分析のためのシステムおよび方法
JP2017529513A (ja) * 2014-05-30 2017-10-05 ベンタナ メディカル システムズ, インコーポレイテッド 複数の染色で染色されている生物組織サンプルから取得されるマルチチャネル画像を分析するための画像処理方法及びシステム
JP2021039117A (ja) * 2015-06-11 2021-03-11 ユニバーシティ オブ ピッツバーグ−オブ ザ コモンウェルス システム オブ ハイヤー エデュケーションUniversity Of Pittsburgh Of The Commonwealth System Of Higher Education ヘマトキシリン・エオシン(h&e)染色組織画像における関心領域を調べて、多重化/高多重化蛍光組織画像で腫瘍内細胞空間的不均一性を定量化するシステム及び方法
JP7459336B2 (ja) 2017-08-09 2024-04-01 アレン インスティテュート 予測タグ付けを有する画像を生成するための画像処理のためのシステム、デバイス、および方法

Families Citing this family (54)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3252139A1 (en) 2001-09-06 2017-12-06 Rapid Micro Biosystems, Inc. Rapid detection of replicating cells
US7653260B2 (en) * 2004-06-17 2010-01-26 Carl Zeis MicroImaging GmbH System and method of registering field of view
EP1937829A4 (en) * 2005-09-26 2011-08-03 Rapid Micro Biosystems Inc CASSETTE CONTAINING A GROWTH MEDIUM
US20070249287A1 (en) * 2005-12-22 2007-10-25 Arnab Das Methods and apparatus for selecting between a plurality of dictionaries
US8031924B2 (en) * 2007-11-30 2011-10-04 General Electric Company Methods and systems for removing autofluorescence from images
JP4953092B2 (ja) * 2008-03-04 2012-06-13 株式会社ニコン 細胞観察における生細胞の判別手法、細胞観察の画像処理プログラム及び画像処理装置
US8369600B2 (en) * 2008-03-25 2013-02-05 General Electric Company Method and apparatus for detecting irregularities in tissue microarrays
US8135187B2 (en) 2008-03-26 2012-03-13 General Electric Company Method and apparatus for removing tissue autofluorescence
US8189884B2 (en) * 2008-03-26 2012-05-29 General Electric Company Methods for assessing molecular expression of subcellular molecules
FR2931966A1 (fr) * 2008-05-30 2009-12-04 Novacyt Procede d'analyse cellulaire d'un prelevement au moyen d'une plaque d'analyse virtuelle
WO2010036808A1 (en) * 2008-09-24 2010-04-01 Straus Holdings Inc. Kits and devices for detecting analytes
EP2340433B1 (en) * 2008-10-23 2018-04-18 Koninklijke Philips N.V. Colour management for biological samples
US8644581B2 (en) 2008-11-04 2014-02-04 Beckman Coulter, Inc. Systems and methods for cellular analysis data pattern global positioning
FR2942319B1 (fr) * 2009-02-13 2011-03-18 Novacyt Procede de preparation d'une plaque d'analyse virtuelle traitee
US8063385B2 (en) * 2009-05-29 2011-11-22 General Electric Company Method and apparatus for ultraviolet scan planning
EP2444479A1 (en) * 2009-06-19 2012-04-25 Nikon Corporation State determination method for cell cluster, image processing program and imaging processing device using said method, and method for producing cell cluster
US20110091081A1 (en) * 2009-10-16 2011-04-21 General Electric Company Method and system for analyzing the expression of biomarkers in cells in situ in their tissue of origin
US8824769B2 (en) * 2009-10-16 2014-09-02 General Electric Company Process and system for analyzing the expression of biomarkers in a cell
WO2012066827A1 (ja) * 2010-11-19 2012-05-24 オリンパス株式会社 生体試料調製方法
CN102653646B (zh) 2011-06-09 2014-08-06 京东方科技集团股份有限公司 彩色滤光片用墨水及其制造方法和彩色滤光片的制备方法
RU2014102672A (ru) 2011-07-28 2015-09-10 Медетект Аб Способ получения изображений среза ткани
US8639013B2 (en) 2011-08-17 2014-01-28 General Electric Company System and methods for generating a brightfield image using fluorescent images
US20140220598A1 (en) 2011-09-09 2014-08-07 Tohoku University Biological substance detection method
CN103946889A (zh) * 2011-10-14 2014-07-23 因格瑞恩股份有限公司 用于生成样品的多维图像的双图像方法和系统
ES2785973T3 (es) 2011-11-07 2020-10-08 Rapid Micro Biosystems Inc Casete para ensayos de esterilidad
US9740912B2 (en) 2011-12-20 2017-08-22 Definiens Ag Evaluation of co-registered images of differently stained tissue slices
CN104080400B (zh) * 2011-12-21 2018-08-14 凯瑟琳·M·莎查夫 使排列于组织表面的病变成像的系统
US9176032B2 (en) 2011-12-23 2015-11-03 General Electric Company Methods of analyzing an H and E stained biological sample
US8568991B2 (en) 2011-12-23 2013-10-29 General Electric Company Photoactivated chemical bleaching of dyes
MX2014012439A (es) 2012-04-16 2015-01-16 Rapid Micro Biosystems Inc Dispositivo para cultivar celulas.
US20130338016A1 (en) * 2012-04-17 2013-12-19 Vala Sciences, Inc. Method For Integrated Pathology Diagnosis And Digital Biomarker Pattern Analysis
WO2013164277A2 (en) * 2012-04-30 2013-11-07 General Electric Company Systems and methods for selection and display of multiplexed images of biological tissue
US9036888B2 (en) 2012-04-30 2015-05-19 General Electric Company Systems and methods for performing quality review scoring of biomarkers and image analysis methods for biological tissue
US8737709B2 (en) 2012-04-30 2014-05-27 General Electric Company Systems and methods for performing correlation analysis on clinical outcome and characteristics of biological tissue
US20140024024A1 (en) * 2012-07-17 2014-01-23 General Electric Company Methods of detecting dna, rna and protein in biological samples
US8879819B2 (en) * 2012-12-19 2014-11-04 Definiens Ag Gleason grading by segmenting and combining co-registered images of differently stained tissue slices
WO2014138197A1 (en) 2013-03-06 2014-09-12 General Electric Company Methods of analyzing an h&e stained biological sample
US9064304B2 (en) 2013-03-18 2015-06-23 General Electric Company Image quality assessment of microscopy images
CA2920494C (en) 2013-10-01 2021-01-05 Ventana Medical Systems, Inc. Line-based image registration and cross-image annotation devices, systems and methods
US9322051B2 (en) 2013-10-07 2016-04-26 General Electric Company Probing of biological samples
WO2015146896A1 (ja) * 2014-03-24 2015-10-01 コニカミノルタ株式会社 多重免疫染色法に基づく生体物質の定量方法
US9708349B2 (en) 2015-02-13 2017-07-18 General Electric Company Borates for photoactivated chemical bleaching
US10101322B2 (en) 2015-02-13 2018-10-16 General Electric Company Photoactivated chemical bleaching of dyes using borates
CN114972548A (zh) * 2015-09-02 2022-08-30 文塔纳医疗系统公司 用于显示生物标本的多个图像的图像处理系统和方法
US10019796B2 (en) * 2015-10-16 2018-07-10 General Electric Company System and method for blood vessel analysis and quantification in highly multiplexed fluorescence imaging
EP3475919A1 (en) 2016-06-23 2019-05-01 Li-Cor, Inc. Complementary color flashing for multichannel image presentation
WO2018115055A1 (en) * 2016-12-22 2018-06-28 Ventana Medical Systems, Inc. Computer scoring based on primary stain and immunohistochemistry images
WO2019121555A1 (en) * 2017-12-22 2019-06-27 Ventana Medical Systems, Inc. System and method for classifying cells in tissue images based on membrane features
CN108364307A (zh) * 2018-02-11 2018-08-03 湖南文理学院 一种基于α-Renyi互信息的医学图像配准方法
EP3843032A4 (en) * 2018-08-22 2021-09-15 GeneMind Biosciences Company Limited METHOD AND DEVICE FOR IMAGE REGISTRATION AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT
CN110197504B (zh) * 2019-06-05 2021-07-20 首都师范大学 图像配准方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN110473238B (zh) * 2019-06-25 2021-08-27 浙江大华技术股份有限公司 一种图像配准方法、装置、电子设备及存储介质
WO2021183769A1 (en) * 2020-03-11 2021-09-16 Biosyntagma, Inc. Method for predicting disease state, therapeutic response, and outcomes by spatial biomarkers
US20230351619A1 (en) * 2020-09-18 2023-11-02 10X Genomics, Inc. Sample handling apparatus and image registration methods

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001307066A (ja) * 2000-04-21 2001-11-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 細胞画像分析装置および細胞画像分析方法
WO2003005005A1 (fr) * 2001-07-03 2003-01-16 Hitachi, Ltd. Procede de mesure optique de prelevement biologique et appareil de mesure optique de prelevement biologique
JP2004532410A (ja) * 2001-04-20 2004-10-21 イェール ユニバーシティ 細胞および組織の自動分析のためのシステムおよび方法
JP2005524090A (ja) * 2002-04-29 2005-08-11 アマシャム・バイオサイエンス・コーポレイション 生物学的試料のための光線画像分析

Family Cites Families (39)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5888743A (en) * 1987-04-24 1999-03-30 Das; Kiron M. In vitro method for diagnosing benign Barrett's Epithelium
GB8813628D0 (en) 1988-06-09 1988-07-13 Shandon Southern Prod Immunostaining
US5995645A (en) * 1993-08-18 1999-11-30 Applied Spectral Imaging Ltd. Method of cancer cell detection
US5859700A (en) * 1995-11-22 1999-01-12 Kairos Scientific, Inc. High resolution imaging microscope (HIRIM) and uses thereof
DE19709348C2 (de) * 1996-05-29 1999-07-01 Schubert Walter Dr Md Automatisches Multi-Epitop-Ligand-Kartierungsverfahren
US20030036855A1 (en) * 1998-03-16 2003-02-20 Praelux Incorporated, A Corporation Of New Jersey Method and apparatus for screening chemical compounds
US6372439B2 (en) * 1998-10-01 2002-04-16 James R. Goldenring Screen for gastric adenocarcinoma
US6573043B1 (en) * 1998-10-07 2003-06-03 Genentech, Inc. Tissue analysis and kits therefor
CA2348132C (en) * 1998-10-30 2003-08-12 Cellomics, Inc. A system for cell-based screening
CA2366524A1 (en) * 1999-04-13 2000-10-19 Chromavision Medical Systems, Inc. Histological reconstruction and automated image analysis
US6195451B1 (en) * 1999-05-13 2001-02-27 Advanced Pathology Ststems, Inc. Transformation of digital images
JP3534009B2 (ja) * 1999-09-24 2004-06-07 日本電気株式会社 輪郭抽出方法及び装置
US6835549B2 (en) * 2000-02-24 2004-12-28 University Of Medicine & Dentistry Of New Jersey Immunoassay method for the diagnosis of gastric intestinal metaplasia associated with gastric carcinoma
US7546210B2 (en) * 2000-06-08 2009-06-09 The Regents Of The University Of California Visual-servoing optical microscopy
AT411066B (de) * 2000-10-24 2003-09-25 Steiner Georg E Verfahren und anordnung zur untersuchung von zellen
US6956961B2 (en) * 2001-02-20 2005-10-18 Cytokinetics, Inc. Extracting shape information contained in cell images
US7050620B2 (en) * 2001-03-30 2006-05-23 Heckman Carol A Method of assaying shape and structural features in cells
US20040241688A1 (en) * 2001-07-19 2004-12-02 Cuneyt Bukusoglu Human tissue specific drug screening procedure
US7756305B2 (en) * 2002-01-23 2010-07-13 The Regents Of The University Of California Fast 3D cytometry for information in tissue engineering
WO2003078965A2 (en) * 2002-03-13 2003-09-25 Q3Dm, Llc System and method for measurement of a response of localized cellular compartments
EP1416278B1 (en) 2002-10-28 2004-11-24 MTM Laboratories AG Method for improved diagnosis of dysplasias
EP1422526A1 (en) 2002-10-28 2004-05-26 MTM Laboratories AG Method for improved diagnosis of dysplasias
US20040197839A1 (en) * 2003-04-04 2004-10-07 Bioview Ltd. Methods of detecting cancer cells in biological samples
US7461048B2 (en) * 2003-07-21 2008-12-02 Aureon Laboratories, Inc. Systems and methods for treating, diagnosing and predicting the occurrence of a medical condition
US7505948B2 (en) * 2003-11-18 2009-03-17 Aureon Laboratories, Inc. Support vector regression for censored data
US7467119B2 (en) * 2003-07-21 2008-12-16 Aureon Laboratories, Inc. Systems and methods for treating, diagnosing and predicting the occurrence of a medical condition
US6995020B2 (en) * 2003-07-21 2006-02-07 Aureon Laboratories, Inc. Methods and compositions for the preparation and use of fixed-treated cell-lines and tissue in fluorescence in situ hybridization
US7321881B2 (en) * 2004-02-27 2008-01-22 Aureon Laboratories, Inc. Methods and systems for predicting occurrence of an event
WO2005022362A2 (en) * 2003-09-02 2005-03-10 The Regents Of The University Of Michigan Chemical address tags
WO2005050563A2 (en) * 2003-11-17 2005-06-02 Aureon Biosciences Corporation Pathological tissue mapping
WO2006016697A1 (en) 2004-08-10 2006-02-16 Oncotherapy Science, Inc. Non-small cell lung cancer-related gene, anln, and its interactions with rhoa
US7734325B2 (en) * 2004-09-21 2010-06-08 Carestream Health, Inc. Apparatus and method for multi-modal imaging
US7933435B2 (en) * 2005-11-21 2011-04-26 Vala Sciences, Inc. System, method, and kit for processing a magnified image of biological material to identify components of a biological object
JP5048757B2 (ja) * 2006-05-05 2012-10-17 イェール・ユニバーシティー 診断指標または予測指標としての細胞内局在プロフィールの使用
CN101484806A (zh) 2006-05-17 2009-07-15 协乐民公司 一种对组织进行自动分析的方法
EP2047262A4 (en) * 2006-07-13 2011-03-16 Univ Yale PROGNOSTIC METHODS OF CANCER FROM THE SUBCELLULAR LOCATION OF BIOMARKERS
US7741045B2 (en) 2006-11-16 2010-06-22 General Electric Company Sequential analysis of biological samples
US8305579B2 (en) 2006-11-16 2012-11-06 Thomas Pirrie Treynor Sequential analysis of biological samples
US7629125B2 (en) * 2006-11-16 2009-12-08 General Electric Company Sequential analysis of biological samples

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001307066A (ja) * 2000-04-21 2001-11-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 細胞画像分析装置および細胞画像分析方法
JP2004532410A (ja) * 2001-04-20 2004-10-21 イェール ユニバーシティ 細胞および組織の自動分析のためのシステムおよび方法
WO2003005005A1 (fr) * 2001-07-03 2003-01-16 Hitachi, Ltd. Procede de mesure optique de prelevement biologique et appareil de mesure optique de prelevement biologique
JP2005524090A (ja) * 2002-04-29 2005-08-11 アマシャム・バイオサイエンス・コーポレイション 生物学的試料のための光線画像分析

Cited By (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013506129A (ja) * 2009-09-29 2013-02-21 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 蛍光画像を用いて明視野画像を生成するためのシステム及び方法
JP2013524261A (ja) * 2010-03-26 2013-06-17 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ 生体試料の光学セグメンテーション方法及び装置
JP2013530467A (ja) * 2010-06-15 2013-07-25 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 顕微鏡検査法の画像処理方法
JP2012208106A (ja) * 2011-03-17 2012-10-25 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 病理診断情報生成方法及び病理診断情報生成システム
JPWO2013024600A1 (ja) * 2011-08-18 2015-03-05 日本電気株式会社 情報処理システム、情報処理方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム
WO2013035688A1 (ja) * 2011-09-09 2013-03-14 コニカミノルタエムジー株式会社 組織染色方法
US11435348B2 (en) 2011-09-09 2022-09-06 Konica Minolta, Inc. Tissue staining method
US10551378B2 (en) 2011-09-09 2020-02-04 Konica Minolta, Inc. Tissue staining method
JPWO2013035688A1 (ja) * 2011-09-09 2015-03-23 コニカミノルタ株式会社 組織染色方法
JP2013182626A (ja) * 2012-03-02 2013-09-12 Sony Corp 自動画像アラインメント
JPWO2013132998A1 (ja) * 2012-03-07 2015-07-30 オリンパス株式会社 画像処理装置、顕微鏡システム、及び画像処理方法
US9519128B2 (en) 2012-03-07 2016-12-13 Olympus Corporation Image processing apparatus, microscope system, and image processing method
WO2013132998A1 (ja) * 2012-03-07 2013-09-12 オリンパス株式会社 画像処理装置、顕微鏡システム、及び画像処理方法
JP2015514213A (ja) * 2012-03-30 2015-05-18 クラリエント ダイアグノスティック サービシーズ, インコーポレイテッド 生物学的試料の画像を生成するための方法
US11573235B2 (en) 2012-03-30 2023-02-07 Leica Microsystems Cms Gmbh Methods for generating an image of a biological sample
JP2016541039A (ja) * 2013-10-07 2016-12-28 ベンタナ メディカル システムズ, インコーポレイテッド 包括的なマルチアッセイ組織分析のためのシステムおよび方法
US10650221B2 (en) 2013-10-07 2020-05-12 Ventana Medical Systems, Inc. Systems and methods for comprehensive multi-assay tissue analysis
JP2021063819A (ja) * 2013-10-07 2021-04-22 ベンタナ メディカル システムズ, インコーポレイテッド 包括的なマルチアッセイ組織分析のためのシステムおよび方法
JP2019179030A (ja) * 2013-10-07 2019-10-17 ベンタナ メディカル システムズ, インコーポレイテッド 包括的なマルチアッセイ組織分析のためのシステムおよび方法
JP7146886B2 (ja) 2013-10-07 2022-10-04 ベンタナ メディカル システムズ, インコーポレイテッド 包括的なマルチアッセイ組織分析のためのシステムおよび方法
JP7425145B2 (ja) 2013-10-07 2024-01-30 ベンタナ メディカル システムズ, インコーポレイテッド 包括的なマルチアッセイ組織分析のためのシステムおよび方法
JP2017529513A (ja) * 2014-05-30 2017-10-05 ベンタナ メディカル システムズ, インコーポレイテッド 複数の染色で染色されている生物組織サンプルから取得されるマルチチャネル画像を分析するための画像処理方法及びシステム
JP2021039117A (ja) * 2015-06-11 2021-03-11 ユニバーシティ オブ ピッツバーグ−オブ ザ コモンウェルス システム オブ ハイヤー エデュケーションUniversity Of Pittsburgh Of The Commonwealth System Of Higher Education ヘマトキシリン・エオシン(h&e)染色組織画像における関心領域を調べて、多重化/高多重化蛍光組織画像で腫瘍内細胞空間的不均一性を定量化するシステム及び方法
JP7168237B2 (ja) 2015-06-11 2022-11-09 ユニバーシティ オブ ピッツバーグ-オブ ザ コモンウェルス システム オブ ハイヤー エデュケーション ヘマトキシリン・エオシン(h&e)染色組織画像における関心領域を調べて、多重化/高多重化蛍光組織画像で腫瘍内細胞空間的不均一性を定量化するシステム及び方法
JP7459336B2 (ja) 2017-08-09 2024-04-01 アレン インスティテュート 予測タグ付けを有する画像を生成するための画像処理のためのシステム、デバイス、および方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2008021677A2 (en) 2008-02-21
CA2658827A1 (en) 2008-02-21
EP2050069A2 (en) 2009-04-22
JP5399243B2 (ja) 2014-01-29
CA2658827C (en) 2018-10-09
AU2007284205A1 (en) 2008-02-21
US8131476B2 (en) 2012-03-06
EP2050069B1 (en) 2022-11-02
WO2008021677A3 (en) 2009-03-26
AU2007284205B2 (en) 2012-07-26
US20080032328A1 (en) 2008-02-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5399243B2 (ja) 組織マイクロアレイのマルチチャネル画像の共位置合わせシステム及び方法
JP2010500571A5 (ja)
JP7092503B2 (ja) 共発現解析のためのシステム及び方法
JP5058259B2 (ja) 組織マイクロアレイのスコアリング画像のためのシステム及び方法
JP5663873B2 (ja) 乳癌病理画像診断支援システム、乳癌病理画像診断支援方法、乳癌病理画像診断支援プログラム、及び、乳癌病理画像診断支援プログラムを記録した記録媒体
US8369600B2 (en) Method and apparatus for detecting irregularities in tissue microarrays
JP5996334B2 (ja) 顕微鏡システム、標本画像生成方法及びプログラム
WO2014038408A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP2011022131A (ja) 医療診断支援装置、画像処理方法、画像処理プログラム、およびバーチャル顕微鏡システム
US10685210B2 (en) Tissue microarray registration and analysis
JP2023053040A (ja) マルチチャネル画像における自己蛍光の寄与を算出するシステムおよび方法
Can et al. Multi-modal imaging of histological tissue sections
WO2020022394A1 (en) Information processing apparatus and microscope for separating the fluorescence of a fluorescent reageant from the autofluorescence of a specimen
US20220138945A1 (en) Methods for Preparing Data from Tissue Sections for Machine Learning Using Both Brightfield and Fluorescent Imaging
Solorzano et al. Quality Assurance and Local Regions for Whole Slide Image Registration.
CN115917594A (zh) 使用几何特征的整个载玻片注释转移
CN117242481A (zh) 用于医学图像分析的优化数据处理

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20100614

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20100614

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100819

RD02 Notification of acceptance of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422

Effective date: 20100819

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100831

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20110921

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110927

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20111222

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20120105

A524 Written submission of copy of amendment under article 19 pct

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A524

Effective date: 20120326

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120911

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20121210

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20121217

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20130307

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20130924

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20131023

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5399243

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113

R360 Written notification for declining of transfer of rights

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R360

R360 Written notification for declining of transfer of rights

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R360

R371 Transfer withdrawn

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R371

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250