JP2023002524A - 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 - Google Patents
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 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023002524A JP2023002524A JP2022150163A JP2022150163A JP2023002524A JP 2023002524 A JP2023002524 A JP 2023002524A JP 2022150163 A JP2022150163 A JP 2022150163A JP 2022150163 A JP2022150163 A JP 2022150163A JP 2023002524 A JP2023002524 A JP 2023002524A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- tissue
- tumor
- ihc
- mask
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 105
- 238000003556 assay Methods 0.000 title abstract description 181
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title abstract description 47
- 230000002055 immunohistochemical effect Effects 0.000 claims abstract 21
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims description 102
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 claims description 45
- 210000004907 gland Anatomy 0.000 claims description 33
- 239000000975 dye Substances 0.000 claims description 31
- WZUVPPKBWHMQCE-UHFFFAOYSA-N Haematoxylin Chemical compound C12=CC(O)=C(O)C=C2CC2(O)C1C1=CC=C(O)C(O)=C1OC2 WZUVPPKBWHMQCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 30
- 210000002865 immune cell Anatomy 0.000 claims description 23
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 20
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 claims description 18
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 13
- 210000004088 microvessel Anatomy 0.000 claims description 10
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims description 9
- YQGOJNYOYNNSMM-UHFFFAOYSA-N eosin Chemical compound [Na+].OC(=O)C1=CC=CC=C1C1=C2C=C(Br)C(=O)C(Br)=C2OC2=C(Br)C(O)=C(Br)C=C21 YQGOJNYOYNNSMM-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 6
- 230000002062 proliferating effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 5
- 230000001338 necrotic effect Effects 0.000 claims description 4
- 102000015694 estrogen receptors Human genes 0.000 claims description 3
- 108010038795 estrogen receptors Proteins 0.000 claims description 3
- 102000003998 progesterone receptors Human genes 0.000 claims description 3
- 108090000468 progesterone receptors Proteins 0.000 claims description 3
- 230000035755 proliferation Effects 0.000 claims description 3
- 229940011871 estrogen Drugs 0.000 claims description 2
- 239000000262 estrogen Substances 0.000 claims description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 2
- 230000001394 metastastic effect Effects 0.000 claims 1
- 206010061289 metastatic neoplasm Diseases 0.000 claims 1
- 238000010186 staining Methods 0.000 abstract description 63
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 abstract description 2
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 95
- 238000003364 immunohistochemistry Methods 0.000 description 84
- 230000008569 process Effects 0.000 description 53
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 25
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 25
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 17
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 16
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 13
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 11
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 9
- 210000004881 tumor cell Anatomy 0.000 description 9
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 7
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 7
- 210000001165 lymph node Anatomy 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 6
- 238000000799 fluorescence microscopy Methods 0.000 description 4
- 238000011532 immunohistochemical staining Methods 0.000 description 4
- 210000002540 macrophage Anatomy 0.000 description 4
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 4
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 4
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 4
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 3
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 3
- 230000024245 cell differentiation Effects 0.000 description 3
- 210000000170 cell membrane Anatomy 0.000 description 3
- 210000003855 cell nucleus Anatomy 0.000 description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 210000002808 connective tissue Anatomy 0.000 description 3
- 210000005081 epithelial layer Anatomy 0.000 description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 238000007490 hematoxylin and eosin (H&E) staining Methods 0.000 description 3
- 210000004698 lymphocyte Anatomy 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 3
- 210000004940 nucleus Anatomy 0.000 description 3
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 3
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 3
- 210000004981 tumor-associated macrophage Anatomy 0.000 description 3
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 2
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 2
- 230000001086 cytosolic effect Effects 0.000 description 2
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 2
- 210000000981 epithelium Anatomy 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000002073 fluorescence micrograph Methods 0.000 description 2
- 239000007850 fluorescent dye Substances 0.000 description 2
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 2
- 230000009545 invasion Effects 0.000 description 2
- 210000002751 lymph Anatomy 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 2
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 2
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 2
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 2
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010058467 Lung neoplasm malignant Diseases 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 241000699666 Mus <mouse, genus> Species 0.000 description 1
- 241000699670 Mus sp. Species 0.000 description 1
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000010420 art technique Methods 0.000 description 1
- 230000004071 biological effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004113 cell culture Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000000701 chemical imaging Methods 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 230000008045 co-localization Effects 0.000 description 1
- 208000030499 combat disease Diseases 0.000 description 1
- 230000001010 compromised effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 1
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 210000001280 germinal center Anatomy 0.000 description 1
- 230000001744 histochemical effect Effects 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 239000012216 imaging agent Substances 0.000 description 1
- 238000003018 immunoassay Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000002601 intratumoral effect Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 201000005202 lung cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000020816 lung neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 230000001926 lymphatic effect Effects 0.000 description 1
- 210000003563 lymphoid tissue Anatomy 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 210000004379 membrane Anatomy 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000017074 necrotic cell death Effects 0.000 description 1
- 239000002547 new drug Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- -1 organic fluorophores Substances 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 1
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 1
- 239000000049 pigment Substances 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
- 210000002307 prostate Anatomy 0.000 description 1
- 238000004451 qualitative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 210000002536 stromal cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 239000013076 target substance Substances 0.000 description 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 1
- 230000000451 tissue damage Effects 0.000 description 1
- 231100000827 tissue damage Toxicity 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000004614 tumor growth Effects 0.000 description 1
- 239000000439 tumor marker Substances 0.000 description 1
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 1
- 210000005167 vascular cell Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
- G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
- G06V20/695—Preprocessing, e.g. image segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
- G06V20/698—Matching; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10056—Microscopic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20092—Interactive image processing based on input by user
- G06T2207/20104—Interactive definition of region of interest [ROI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30024—Cell structures in vitro; Tissue sections in vitro
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30068—Mammography; Breast
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30072—Microarray; Biochip, DNA array; Well plate
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30096—Tumor; Lesion
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
Description
、およびコンピュータ120を備える。ソース101は、染色プラットフォーム、画像化システム、ユーザインターフェイス、またはこれらの要素のうちの1つまたは複数へのネットワーク接続の任意の組合せであってよい。ソース101は、コンピュータ120を介してメモリ110に複数のアッセイについてのアッセイ情報を送達する。複数のアッセイは、診断または分析されることを意図される元の組織試料に隣接する、または近接した近くの組織試料からの、同じ組織標本またはスライドからの隣接切片またはスライドを表す。典型的な標本は、標本に染色アッセイを適用する、自動染色/アッセイプラットフォーム中で処理され、染色された標本が得られる。染色アッセイは、明視野画像化のための発色性染色、蛍光画像化のための有機蛍光物質、量子ドット、もしくは有機蛍光物質および量子ドットなどの蛍光物質、または染色、バイオマーカ、および視覚デバイスもしくは画像がデバイスの任意の他の組合せを使用することができる。アッセイの選択は、目下の問題に依存し、腫瘍および/または腫瘍の領域または腫瘍の周りの領域中の他の細胞などの解剖学的特徴を強調するように選択され得る。市場には、染色/アッセイプラットフォームとして使用するのに好適な、様々な市販製品がある。例は、譲受人、Ventana Medical Systems, Inc.のDISCOVERY(商標) XTバイオマーカプラットフォームおよびBenchMark(商標) ULTRA IHC/ISHスライド染色製品である。染色された組織は、観察者により評価される、または例えば顕微鏡または顕微鏡および/もしくは画像化構成要素を有する全スライドスキャナ上の画像化システムに提供され得る。画像化システムは、例えば、アッセイに適用された染色およびバイオマーカから蛍光反応を作り出すように意図される波長で標本を照射するため、または、染色された組織を通した光の透過のため、光源を含む。画像化システムは、デジタル画像をキャプチャするため、例えばCCDもしくはCMOSセンサまたはスペクトルカメラといったカメラもしくは検出器をさらに含むことができる。画像化システムは、観察者により閲覧するための、接眼鏡またはディスプレイをやはりさらに含むことができる。そのようなカメラの1つの例は、譲受人、Ventana Medical Systems, Inc.のVENTANA iScan HT(登録商標)製品、または、Zeiss、Canon、Applied Spectral Imagingなどの会社からのものである。
組織片の1つまたは複数の画像上に投影されて(S346)、マスクに含まれる巨視的解剖学的および微視的解剖学的情報に基づいて、IHCアッセイ中の対象の特徴の分析を可能にすることができる。このマスク投影は、グラフィカルディスプレイまたは出力上に示され、医師または他の医療専門家が、マスクにより提供される解剖学的状況に照らして、対象の特徴を定性的および/または定量的に分析することを可能にすることもできる。投影は、問い合わせに基づいてIHCアッセイ中の1つまたは複数の対象の特徴を検出すること、およびこれらの特徴の位置を、マスクにより提供される解剖学的状況と関係付けることを含む、特徴相関を可能にする(S347)。例えば、腫瘍内の免疫細胞など、特徴または微視的解剖学的領域の輪郭内に入る任意の特徴は、分析のためにマークされ得る。マスクは、マスクにより識別される対象物の近隣中の特徴を含むまたは除外するために、拡大または縮小され得る。マスクと一致しない特徴は、対象である場合があり、または無視される場合がある。投影領域中の構造は、対象のものであるとして、自動的に検出され得る。さらに、そのようなマスク投影は、選択されたマスクにしたがい、異なるスライド上の共通の組織または組織の領域を識別すること、および複数のスライドからの画像情報を組み合わせることにより自動化された処理を拡張する。
比較され得る)。
切な診断がなされて、腫瘍腺のこの領域を目標にすることができる。また、任意の数のスライドまたは任意の変形形態のスライドが組み合わされ得、多数のIHC染色されたスライドからの特徴が、1つの解剖学的スライドからIHCスライドの各々に転写されたマスク上の染色の存在および特徴、またはIHCスライドの各々から1つの解剖学的スライドに転写された、多数のIHC染色されたスライドからの染色の特徴を集めることにより、一緒に報告および解釈される。
生することができる(発生しない場合もある)ブロック622において、注釈は、対の中の他方の画像(ターゲット画像)にマッピングされ、ターゲット画像上にグラフィカルに再生される。注釈が粗い位置合わせの前に発生する実施形態では、注釈は、画像の対が位置合わせされる(整合される)のと実質的に同時に、ソース画像からターゲット画像にマッピングされ得る。ブロック624に移って、マッピングされる注釈の位置および/または画像の整合を最適化するために、精密な位置合わせプロセスが実施され得る。精密な位置合わせプロセスは、下でさらに詳細に議論される。ブロック626において、注釈を付けられた画像対は、精密な位置合わせプロセスの結果とともに表示される。(または、精密な位置合わせプロセスが使用されない場合、注釈を付けられた画像対は、粗い位置合わせプロセスの結果だけとともに表示され得る。)方法は、次いで、最終ブロック628で終了する。
logy 23号、291~299頁、2001年)に記載されるような、当技術分野で知られている任意の方法によって実施され得る。
Processing, 34.3(1986): 344-371(Computer Vision, Graphics, and Image Processing、34巻3号(1986年)、344~371頁)に記載されるような)Chamfer距離法を使用して計算される。Chamfer距離(エッジマップA、エッジマップB)(各画像に対応し、エッジマップAは、ソース画像、画像1から獲得され、一方エッジマップBは、ターゲット画像、画像2から獲得される)は、Aの中のあらゆるONエッジ画素と、Bの中の最も近いONエッジ画素との間の平均距離である。いくつかの実施形態では、Chamfer距離は、以下のように計算され得る。
[1 0 0 1 1
0 1 1 1 0
1 0 0 1 0
0 0 0 0 1
0 1 0 0 1]
であり、
DA=
[0 1.0000 1.0000 0 0
1.0000 0 0 0 1.0000
0 1.0000 1.0000 0 1.0000
1.0000 1.0000 1.4142 1.0000 0
1.0000 0 1.0000 1.0000 0]
である場合
・例えば、EAの中の、4行3列目の画素を考える。
値が1であり、画素に最も近い2つの画素は、3行4列目、および5行2列目にある。
画素の位置が(i,j)として示される場合、それは、画素が行列EAのi行j列目にあることを示す。そのため、(i1,j1)および(i2,j2)により与えられる位置の2つの画素がある場合、2つの画素間のL2距離は、sqrt((i1-i2)2+(j1-j2)2)により与えられる。したがって、画素に最も近い2つの画素の距離は、それぞれ、sqrt(2)およびsqrt(2)であり、DAの中の4行3列目の値は、min(sqrt(2),sqrt(2))=sqrt(2)である。
・(EA.*DB)=(EAの中の各要素を、DBの中のあらゆる対応する要素と乗算する)および(その後、数を合計する)
当業者が理解するように、Chamfer距離は、その非可換な性質に起因して、距離メトリックではない。より具体的には、Chamfer距離は、2つのエッジマップ間の類似性/非類似性を説明するために使用され得る距離関数である。距離関数は、形状がエッジマップにより表される場合、形状を比較するために使用され得る。本開示にしたがういくつかの実施形態に適用されるように、Chamfer距離は、主に画像間の組織領域を比較する。2つの組織領域は、それらのエッジマップが類似するときに類似し、このことは、Chamfer距離により良好に捕捉され得る。画像間には色および染色強度に違いがある可能性があるが、エッジマップは、それが組織の構造を捕捉するので、比較的、より一貫性のある特徴である。同じ/平行な組織スライスが比較されるとき、構造は、多かれ少なかれ同じままである。メトリックである距離関数の場合、エッジマップAからエッジマップBへの距離が獲得されると、距離は、エッジマップBからエッジマップAへと獲得される場合であっても同じにならなければならない。Chamfer距離の場合、この可換な特性は保持せず、そのためChamfer距離はメトリックでない。したがって、いくつかの実施形態では、2つの距離値、すなわちAからBへのChamfer距離およびBからAへのChamfer距離の最大値が使用されて、2つのエッジマップ間の最終的な有効距離を獲得する。手短にいえば、Chamfer距離(エッジマップA,エッジマップB)は、Chamfer距離(エッジマップB,エッジマップA)と等しい必要がない。したがって、いくつかの実施形態では、エッジマップAとエッジマップBとの間で使用される最終的な距離尺度は、max(Chamfer距離(エッジマップA,エッジマップB),Chamfer距離(エッジマップB,エッジマップA))である。また、いくつかの実施形態では、これらの距離値が全ての8つの条件について一度計算されると、最も小さい距離値をもたらす条件が選択される。
・点Qが画像1の中でマークされると、それは、画像1に対応する大きいグリッドの中の点Pに対応して示される(点Pおよび点Qの定義については、図17参照)。
・最も良好に一致する点の可能性がある候補を見いだすため、大きいグリッドの中の点Pの周りに、W×W(画素×画素)(W=300とする)のウィンドウを考える。各々の場合に、画像1を考えた大きいグリッドの中の点Pの周りのL×L(画素×画素)(L=375とする)の領域、および画像2を考えた大きいグリッドの中の各々の新しい偏移された点の周りのL×L領域を考える(図18では、W=300、およびL=375が使用される)。
Processing, 34.3(1986):344-371(Computer
Vision, Graphics, and Image Processing、34巻3号(1986年)、344~371頁に記載される式を使用して計算され得る。[0089]に記載されるように、距離変換と関連するユニットは存在しない。言及される距離は、画素の数に関していることが含意される。所与の画像画素における距離変換値は、その画素から、最も近いON画像画素(ON画素は、エッジマップ中で1の値を有す
る画素である。すなわちON画素は、エッジ点である)への距離である。
soft CorporationからのWindowsタイプのオペレーティングシステム、Apple Computer Corp.からのOS Xオペレーティングシステム、多くのベンダから入手可能またはオープンソースと呼ばれるUnixまたはLinux(登録商標)タイプのオペレーティングシステム、別のもしくは将来のオペレーティングシステム、またはそれらのいくつかの組合せであってよい、オペレーティングシステムを実行する。オペレーティングシステムは、ファームウェアおよびハードウェアをよく知られたやり方でインターフェイス接続し、様々なプログラミング言語で書かれ得る様々なコンピュータプログラムの機能をプロセッサが協調および実行することを容易にする。オペレーティングシステムは、典型的には、プロセッサと協働して、コンピュータの他の構成要素の機能を協調および実行する。オペレーティングシステムは、全て知られている技法に従って、スケジューリング、入出力制御、ファイルおよびデータ管理、メモリ管理、ならびに通信制御および関連サービスをやはり提供する。システムメモリは、所望の情報を記憶するために使用され得、またコンピュータによりアクセスされ得る、様々な知られているもしくは将来のメモリ記憶デバイスのいずれかを含むことができる。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報の記憶のための任意の方法または技術で実装される、揮発性および不揮発性、リムーバブルおよび非リムーバブルな媒体を含むことができる。例は、任意の一般的に入手可能なランダムアクセスメモリ(RAM)、読取り専用メモリ(ROM)、電気的消去プログラム可能読取り専用メモリ(EEPROM)、デジタル多用途ディスク(DVD)、常駐型ハードディスクもしくはテープなどの磁気媒体、読取りおよび書込みコンパクトディスクなどの光学媒体、または他のメモリ記憶デバイスを含む。メモリ記憶デバイスは、コンパクトディスクドライブ、テープドライブ、リムーバブルハードディスクドライブ、USBもしくはフラッシュドライブ、またはディスケットドライブを含む、様々な知られているもしくは将来のデバイスのうちのいずれかを含むことができる。そのようなタイプのメモリ記憶デバイスは、典型的には、それぞれ、コンパクトディスク、磁気テープ、リムーバブルハードディスク、USBもしくはフラッシュドライブ、またはフロッピーディスケットなど、プログラム記憶媒体との間で読み取りおよび/または書き込む。これらのプログラム記憶媒体のいずれか、または現在使用される他のもの、または後で開発される可能性のあるものは、コンピュータプログラム製品と考えられ得る。理解されるように、これらのプログラム記憶媒体は、典型的には、コンピュータソフトウェアプログラムおよび/またはデータを記憶する。コンピュータ制御ロジックとも呼ばれるコンピュータソフトウェアプログラムは、典型的には、システムメモリおよび/またはメモリ記憶デバイスと組み合わせて使用されるプログラム記憶デバイス中に記憶される。いくつかの実施形態では、コンピュータプログラム製品は、その中に記憶される制御ロジック(プログラムコードを含む、コンピュータソフトウェアプログラム)を有するコンピュータ使用可能媒体を備えて記載される。
タイプの遠隔通信を使用して、いくつかの機能要素と通信することができる。当業者には明らかとなるように、ソフトウェアに実装される場合に、器具制御および/またはデータ処理アプリケーションは、システムメモリおよび/またはメモリ記憶デバイスへとロードされ、システムメモリおよび/またはメモリ記憶デバイスから実行され得る。器具制御および/またはデータ処理アプリケーションの全部または部分は、読取り専用メモリまたはメモリ記憶デバイスの同様のデバイス中に常駐することもでき、そのようなデバイスは、器具制御および/またはデータ処理アプリケーションが入出力コントローラを通して最初にロードされる必要がない。器具制御および/もしくはデータ処理アプリケーション、またはその部分が、実行に有利なので、プロセッサによって、知られているやり方でシステムメモリもしくはキャッシュまたはその両方へとロードされ得ることが、当業者により理解されよう。また、コンピュータは、システムメモリ中に記憶される、1つまたは複数のライブラリファイル、実験データファイル、およびインターネットクライアントを含むことができる。例えば、実験データは、検出された信号値、または1つもしくは複数の合成によるシークエンシング(SBS)実験もしくはプロセスに関連する他の値など、1つもしくは複数の実験またはアッセイに関係するデータを含むことができる。加えて、インターネットクライアントは、ネットワークを使用して別のコンピュータ上のリモートサービスにアクセスすることを可能にされたアプリケーションを含むことができ、例えば、「ウェブブラウザ」と一般的に呼ばれるものを含むことができる。今回の例では、いくつかの一般的に採用されるウェブブラウザは、Microsoft Corporationから入手可能なMicrosoft Internet Explorer、Mozilla CorporationからのMozilla Firefox、Apple Computer Corp.からのSafari、Google CorporationからのGoogle Chrome、または当技術分野で現在知られている、もしくは将来開発される他のタイプのウェブブラウザを含む。また、同じもしくは他の実施形態では、インターネットクライアントは、生物学的アプリケーションのためのデータ処理アプリケーションなど、ネットワークを介して遠隔情報にアクセスすることが可能にされる専用ソフトウェアアプリケーションを含むことができ、または専用ソフトウェアアプリケーションの要素であることができる。ネットワークは、当業者によく知られている、多くの様々なタイプのネットワークのうちの1つまたは複数を含むことができる。例えば、ネットワークは、通信するのに、TCP/IPプロトコルスイートと一般的に呼ばれるものを採用することができる、ローカルエリアネットワークまたはワイドエリアネットワークを含むことができる。ネットワークは、インターネットを一般的に呼ばれる、相互接続されたコンピュータネットワークの世界的なシステムを含むネットワークを含むことができ、または様々なイントラネットアーキテクチャを含むことがやはりできる。ネットワーク環境中のいくつかのユーザが、ハードウェアおよび/またはソフトウェアシステムとの間の情報トラフィックを制御するため、「ファイアウォール」と一般的に呼ばれるもの(ときどき、パケットフィルタ、または境界保護デバイスとも呼ばれる)を採用することを選好できることを、当業者はやはり理解されよう。例えば、ファイアウォールは、ハードウェアもしくはソフトウェア要素またはそれらのいくつかの組合せを含むことができ、典型的には、例えばネットワーク管理者などの、ユーザにより設置されたセキュリティポリシーを施行するように設計される。いくつかの実施形態が記載されてきたが、当業者は、さらに他の実施形態がこの開示により包含されることを理解する。上に記載された実施形態に、その幅広い発明概念から逸脱することなく変更がなされ得ることが、当業者によって理解されよう。したがって、この開示および発明概念は、開示された特定の実施形態に限定されず、添付の請求項に規定されるように含む発明概念の精神および範囲内の、変更形態をカバーすることが意図されることが理解される。したがって、様々な実施形態の上の記載は、必ずしも排除を暗示しない。例えば、「いくつかの」実施形態または「他の」実施形態は、この発明の範囲内の、「いくつかの」、「他の」、「さらなる」、および「一定の」実施形態の全部または部分を含むことができる。
Claims (16)
- プロセッサと、
前記プロセッサに結合されるコンピュータ可読媒体と、
を備え、
前記コンピュータ可読媒体は、前記プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに、
組織試料に対応し、ヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)染料で染色される、組織セクションを描く画像を受け取るステップと、
前記組織試料の他の組織セクションを描く他の画像を受け取るステップであって、前記他の組織セクションが、免疫組織化学(IHC)染料で染色されるステップと、
前記IHC染料に関連する前記他の画像から対象の特徴を識別するために細胞検出アルゴリズムを実行するステップであって、前記対象の特徴が、ユーザ入力によって指定された少なくとも1つのバイオマーカを含むステップと、
前記対象の特徴を、前記H&E染料に関連する画像の上に投影することによって、投影された画像を生成するステップと、
前記組織試料に対応する組織セクションの組に関連する1つ又は複数の特性に基づいて生成されたマスクを生成するステップであって、前記組織セクションの組が、複数の画像から識別され、前記H&E染料で染色され、前記マスクが、
組織セクションからの腫瘍領域、
前記腫瘍領域の中の腫瘍腺、間質、又は、微小血管、のうちの1つ又は複数、
を規定するために利用可能であるステップと、
前記投影された画像の上に前記マスクを投影して、前記投影された画像の中の腫瘍領域を規定するステップであって、前記規定された腫瘍領域が、前記IHC染料で染色された前記他の組織セクションの、腫瘍腺、間質、又は、微小血管、のうちの1つ又は複数を含み、前記規定された腫瘍領域が更に、前記対象の特徴を含むステップと、
を含む動作を実施させる命令を記憶する、
システム。 - 前記マスクを前記他の画像の上に投影するステップが、
(i)前記H&E染料に関連する前記1つ又は複数の画像と、(ii)前記IHC染料に関連する前記他の画像と、の双方に存在する、画像対象物を識別するステップと、
前記識別された画像対象物に基づいて、前記H&E染料に関連する前記1つ又は複数の画像を、前記IHC染料に関連する前記他の画像と、位置合わせするステップと、
を更に含む、
請求項1に記載のシステム。 - 前記対象の特徴が、前記他の画像の前記規定された腫瘍領域の中の前記対象の特徴の位置をマーキングすることによって識別される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記他の画像が、前記IHC染料で染色された前記組織試料の他の組織セクションの組を描く他の複数の画像から選択される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記マスクを、前記投影された画像の上に投影するステップが、前記IHC染料に関連する前記他の複数の画像、及び、前記H&E染料に関連する前記複数の画像を、前記組織標本を描く画像のシーケンス(sequence)を形成するように配置するステップを含み、
前記画像のシーケンスが、
(i) 前記IHC染料に関連する前記複数の画像の第1の組を含む第1のサブシーケンスの画像と、
(ii) 前記第1のサブシーケンスに続き、前記H&E染料に関連する前記複数の画像を含む、第2のサブシーケンスの画像と、
(iii) 前記第2のサブシーケンスに続き、前記IHC染料に関連する第2の組の他の複数の画像を含む、第3のサブシーケンスの画像と、
を含む、
請求項4に記載のシステム。 - 前記規定された腫瘍領域が、更に、腫瘍領域中の増殖性の領域、間質領域、または、壊死性の領域を含む、請求項1に記載のシステム。
- 組織試料に対応し、ヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)染料で染色される、組織セクションを描く画像を受け取るステップと、
前記組織試料の他の組織セクションを描く他の画像を受け取るステップであって、前記他の組織セクションが、免疫組織化学(IHC)染料で染色されるステップと、
前記IHC染料に関連する前記他の画像から対象の特徴を識別するために細胞検出アルゴリズムを実行するステップであって、前記対象の特徴が、ユーザ入力によって指定された少なくとも1つのバイオマーカを含むステップと、
前記対象の特徴を、前記H&E染料に関連する画像の上に投影することによって、投影された画像を生成するステップと、
前記組織試料に対応する組織セクションの組に関連する1つ又は複数の特性に基づいて生成されたマスクを生成するステップであって、前記組織セクションの組が、複数の画像から識別され、前記H&E染料で染色され、前記マスクが、
組織セクションからの腫瘍領域、
前記腫瘍領域の中の腫瘍腺、間質、又は、微小血管、のうちの1つ又は複数、
を規定するために利用可能であるステップと、
前記投影された画像の上に前記マスクを投影して、前記投影された画像の中の腫瘍領域を規定するステップであって、前記規定された腫瘍領域が、前記IHC染料で染色された前記他の組織セクションの、腫瘍腺、間質、又は、微小血管、のうちの1つ又は複数を含み、前記規定された腫瘍領域が更に、前記対象の特徴を含むステップと、
を含む方法。 - マスクが、更に、腫瘍の侵襲性マージンの輪郭、または、転移部位を規定するために利用可能である、請求項7に記載の方法。
- 前記マスクの生成が、
インターフェースを介して受信された前記ユーザ入力の検出、及び、
前記ユーザ入力に基づく前記他の画像の腫瘍領域の規定、
を含む、請求項7に記載の方法。 - 前記マスクを生成するステップが、
前記H&E染料に対応する前記複数の画像の第1の画像にアクセスするステップであって、前記第1の画像が、前記組織セクションの組の第1の組織セクションを描くステップと、
前記第1の画像の第1の腫瘍領域の輪郭を検出するステップと、
前記H&E染料に対応する前記複数の画像の第2の画像にアクセスするステップであって、前記第2の画像が、前記組織セクションの組の第2の組織セクションを描き、前記第1の組織セクションが、前記第2の組織セクションに隣接するステップと、
前記第2の画像から、前記第2の組織セクションの中の腫瘍腺、間質、又は、微小血管、のうちの1つ又は複数の輪郭を検出するステップと、
前記第1の腫瘍領域、および、前記第2の組織セクションの中の腫瘍腺、間質、又は、微小血管、のうちの1つ又は複数、の輪郭の表現を含むように前記マスクを生成するステップと、
を含む、請求項7に記載の方法。 - 前記マスクの投影が、前記腫瘍領域の第1の輪郭、および、前記腫瘍領域の中の、前記腫瘍腺、間質、又は、微小血管の1つ又は複数の第2の輪郭を提示するステップ、を含む、請求項7に記載の方法。
- プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに、
組織試料に対応し、ヘマトキシリンおよびエオシン(H&E)染料で染色される、組織セクションを描く画像を受け取るステップと、
前記組織試料の他の組織セクションを描く他の画像を受け取るステップであって、前記他の組織セクションが、免疫組織化学(IHC)染料で染色されるステップと、
前記IHC染料に関連する前記他の画像から対象の特徴を識別するために細胞検出アルゴリズムを実行するステップであって、前記対象の特徴が、ユーザ入力によって指定された少なくとも1つのバイオマーカを含むステップと、
前記対象の特徴を、前記H&E染料に関連する画像の上に投影することによって、投影された画像を生成するステップと、
前記組織試料に対応する組織セクションの組に関連する1つ又は複数の特性に基づいて生成されたマスクを生成するステップであって、前記組織セクションの組が、複数の画像から識別され、前記H&E染料で染色され、前記マスクが、
組織セクションからの腫瘍領域、
前記腫瘍領域の中の腫瘍腺、間質、又は、微小血管、のうちの1つ又は複数、
を規定するために利用可能であるステップと、
前記投影された画像の上に前記マスクを投影して、前記投影された画像の中の腫瘍領域を規定するステップであって、前記規定された腫瘍領域が、前記IHC染料で染色された前記他の組織セクションの、腫瘍腺、間質、又は、微小血管、のうちの1つ又は複数を含み、前記規定された腫瘍領域が更に、前記対象の特徴を含むステップと、
を含む動作を実施させるコンピュータ可読コードを記憶する有形非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記マスクが、腫瘍中心、および、侵襲腫瘍の最前線、を規定するように更に構成される、請求項12に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記少なくとも1つののバイオマーカが、前記第1の組織セクションの中の遺伝子発現、タンパク質発現、及び免疫細胞の母集団を含む、請求項12に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記IHC染料が、前記第1の組織セクションの中の、エストロゲン/プロゲステロン受容体、及び/又は、増殖マーカを含む、請求項12に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記少なくとも1つのバイオマーカが、エストロゲン受容体、プロゲステロン受容体、及び/又は、増殖マーカを含む、請求項15に記載のコンピュータ可読媒体。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201361887585P | 2013-10-07 | 2013-10-07 | |
US61/887,585 | 2013-10-07 | ||
JP2020211232A JP7146886B2 (ja) | 2013-10-07 | 2020-12-21 | 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 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020211232A Division JP7146886B2 (ja) | 2013-10-07 | 2020-12-21 | 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 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2023002524A true JP2023002524A (ja) | 2023-01-10 |
JP7425145B2 JP7425145B2 (ja) | 2024-01-30 |
Family
ID=51663170
Family Applications (4)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016520065A Pending JP2016541039A (ja) | 2013-10-07 | 2014-10-06 | 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 |
JP2019072669A Active JP6816196B2 (ja) | 2013-10-07 | 2019-04-05 | 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 |
JP2020211232A Active JP7146886B2 (ja) | 2013-10-07 | 2020-12-21 | 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 |
JP2022150163A Active JP7425145B2 (ja) | 2013-10-07 | 2022-09-21 | 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 |
Family Applications Before (3)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016520065A Pending JP2016541039A (ja) | 2013-10-07 | 2014-10-06 | 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 |
JP2019072669A Active JP6816196B2 (ja) | 2013-10-07 | 2019-04-05 | 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 |
JP2020211232A Active JP7146886B2 (ja) | 2013-10-07 | 2020-12-21 | 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 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10650221B2 (ja) |
EP (1) | EP3055835B1 (ja) |
JP (4) | JP2016541039A (ja) |
AU (1) | AU2014333927A1 (ja) |
CA (1) | CA2921325C (ja) |
WO (1) | WO2015052128A1 (ja) |
Families Citing this family (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6499643B2 (ja) * | 2013-10-01 | 2019-04-10 | ベンタナ メディカル システムズ, インコーポレイテッド | ラインベースの画像位置合わせ及び交差画像注釈デバイス、システム、及び方法 |
JP6759550B2 (ja) * | 2015-03-04 | 2020-09-23 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、プログラム、情報処理方法及び観察システム |
RU2716746C2 (ru) * | 2015-07-16 | 2020-03-16 | Конинклейке Филипс Н.В. | Преобразование информации в цифровой патологии |
GB2543029A (en) * | 2015-09-23 | 2017-04-12 | Pathxl Ltd | Method and apparatus for tissue recognition |
KR102696044B1 (ko) | 2015-11-06 | 2024-08-16 | 벤타나 메디컬 시스템즈, 인코포레이티드 | 대표 진단법 |
WO2017110974A1 (ja) * | 2015-12-24 | 2017-06-29 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置及びプログラム |
US10460453B2 (en) | 2015-12-30 | 2019-10-29 | Texas Instruments Incorporated | Feature point identification in sparse optical flow based tracking in a computer vision system |
WO2017151799A1 (en) * | 2016-03-01 | 2017-09-08 | Ventana Medical Systems, Inc. | Improved image analysis algorithms using control slides |
WO2017221159A1 (en) * | 2016-06-22 | 2017-12-28 | Sync-Rx, Ltd. | Updating an indication of a lumen location |
CN110168561B (zh) | 2016-10-27 | 2023-06-16 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于确定一个或多个组织样本中的细胞组成信息的装置 |
EP3559902A1 (en) | 2016-12-22 | 2019-10-30 | Ventana Medical Systems, Inc. | Computer scoring based on primary stain and immunohistochemistry images |
DK3639191T3 (da) | 2017-06-15 | 2021-12-06 | Visiopharm As | Fremgangsmåde til træning af en deep learning-model for at opnå histopatologisk information fra billeder |
US10706535B2 (en) * | 2017-09-08 | 2020-07-07 | International Business Machines Corporation | Tissue staining quality determination |
EP3710820A1 (en) | 2017-11-13 | 2020-09-23 | F. Hoffmann-La Roche AG | Devices for sample analysis using epitachophoresis |
WO2019160580A1 (en) * | 2018-02-15 | 2019-08-22 | Google Llc | Pathology predictions on unstained tissue |
TWI664424B (zh) * | 2018-05-30 | 2019-07-01 | 國立臺灣科技大學 | 應用於協助癌症診斷的跨染色及多生物標記方法 |
EP3864403A1 (en) | 2018-10-12 | 2021-08-18 | F. Hoffmann-La Roche AG | Detection methods for epitachophoresis workflow automation |
LT6784B (lt) * | 2019-04-09 | 2020-12-10 | Vilniaus Universitetas | Automatizuotas naviko ir stromos sąsajos zonos nustatymas, skirtas naviko atsako įvertinimui naudojant imunogradientinius indikatorius |
IL287059B2 (en) | 2019-04-11 | 2024-08-01 | Agilent Technologies Inc | A user interface that allows user markers for local segmentation in a biological sample |
CN114269916A (zh) | 2019-05-14 | 2022-04-01 | 豪夫迈·罗氏有限公司 | 用于样品分析的装置和方法 |
CN115552248A (zh) | 2020-05-07 | 2022-12-30 | 文塔纳医疗系统公司 | 用于评价肿瘤样品中egfr和egfr配体表达的组织化学系统和方法 |
CN111751371B (zh) * | 2020-06-24 | 2021-01-08 | 武汉中纪生物科技有限公司 | 一种免疫组化数字玻片阅片系统及方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008108059A1 (ja) * | 2007-03-01 | 2008-09-12 | Nec Corporation | 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 |
JP2010500571A (ja) * | 2006-08-07 | 2010-01-07 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | 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 |
US20120076390A1 (en) * | 2010-09-28 | 2012-03-29 | Flagship Bio | Methods for feature analysis on consecutive tissue sections |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5428690A (en) * | 1991-09-23 | 1995-06-27 | Becton Dickinson And Company | Method and apparatus for automated assay of biological specimens |
WO2001042786A2 (en) * | 1999-12-09 | 2001-06-14 | Cellomics, Inc. | System for cell based screening : cell spreading |
GB2389692B (en) * | 2001-02-20 | 2005-06-29 | Cytokinetics Inc | Method and apparatus for automated cellular bioinformatics |
US7219016B2 (en) * | 2001-04-20 | 2007-05-15 | Yale University | Systems and methods for automated analysis of cells and tissues |
US20050037406A1 (en) * | 2002-06-12 | 2005-02-17 | De La Torre-Bueno Jose | Methods and apparatus for analysis of a biological specimen |
US7272252B2 (en) * | 2002-06-12 | 2007-09-18 | Clarient, Inc. | Automated system for combining bright field and fluorescent microscopy |
GB0410499D0 (en) * | 2004-05-11 | 2004-06-16 | Fairfield Imaging Ltd | Method and apparatus for use in the image analysis of biological specimens |
WO2006039073A2 (en) * | 2004-09-07 | 2006-04-13 | The J. David Gladstone Institutes | Methods and compositions for reducing a level of a toxic protein in a cell |
DE602005019318D1 (de) * | 2004-12-09 | 2010-03-25 | Cellomics Inc | Automatisiertes verfahren und system zur einstellung von bildanalyseparametern zur steuerung von bildanalyseoperationen |
ES2617882T3 (es) * | 2005-05-13 | 2017-06-20 | Tripath Imaging, Inc. | Método de análisis de imagen basado en la separación de cromógenos |
US8060348B2 (en) * | 2006-08-07 | 2011-11-15 | General Electric Company | Systems for analyzing tissue samples |
US9697582B2 (en) * | 2006-11-16 | 2017-07-04 | Visiopharm A/S | Methods for obtaining and analyzing images |
WO2009072098A1 (en) * | 2007-12-04 | 2009-06-11 | University College Dublin, National University Of Ireland | Method and system for image analysis |
EP2567340A1 (en) * | 2010-05-07 | 2013-03-13 | Purdue Research Foundation | Quantitative image analysis for wound healing assay |
WO2013113707A1 (en) * | 2012-02-01 | 2013-08-08 | Ventana Medical Systems, Inc. | System for detecting genes in tissue samples |
US10176579B2 (en) * | 2013-03-15 | 2019-01-08 | Ventana Medical Systems, Inc. | Tissue object-based machine learning system for automated scoring of digital whole slides |
CA2909913C (en) * | 2013-06-03 | 2019-04-16 | Ventana Medical Systems, Inc. | Image adaptive physiologically plausible color separation |
-
2014
- 2014-10-06 WO PCT/EP2014/071335 patent/WO2015052128A1/en active Application Filing
- 2014-10-06 AU AU2014333927A patent/AU2014333927A1/en not_active Abandoned
- 2014-10-06 JP JP2016520065A patent/JP2016541039A/ja active Pending
- 2014-10-06 EP EP14781515.3A patent/EP3055835B1/en active Active
- 2014-10-06 CA CA2921325A patent/CA2921325C/en active Active
-
2016
- 2016-04-01 US US15/088,457 patent/US10650221B2/en active Active
-
2019
- 2019-04-05 JP JP2019072669A patent/JP6816196B2/ja active Active
-
2020
- 2020-12-21 JP JP2020211232A patent/JP7146886B2/ja active Active
-
2022
- 2022-09-21 JP JP2022150163A patent/JP7425145B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010500571A (ja) * | 2006-08-07 | 2010-01-07 | ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ | 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 |
WO2008108059A1 (ja) * | 2007-03-01 | 2008-09-12 | Nec Corporation | 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 |
US20120076390A1 (en) * | 2010-09-28 | 2012-03-29 | Flagship Bio | Methods for feature analysis on consecutive tissue sections |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7146886B2 (ja) | 2022-10-04 |
JP2016541039A (ja) | 2016-12-28 |
JP7425145B2 (ja) | 2024-01-30 |
WO2015052128A1 (en) | 2015-04-16 |
JP2019179030A (ja) | 2019-10-17 |
CA2921325C (en) | 2020-05-12 |
JP2021063819A (ja) | 2021-04-22 |
EP3055835A1 (en) | 2016-08-17 |
US10650221B2 (en) | 2020-05-12 |
AU2014333927A1 (en) | 2016-03-03 |
US20160321495A1 (en) | 2016-11-03 |
EP3055835B1 (en) | 2019-12-18 |
JP6816196B2 (ja) | 2021-01-20 |
CA2921325A1 (en) | 2015-04-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7146886B2 (ja) | 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 | |
US11164316B2 (en) | Image processing systems and methods for displaying multiple images of a biological specimen | |
JP7231631B2 (ja) | 腫瘍空間異質性およびインターマーカ異質性の計算方法 | |
US10529072B2 (en) | Systems and methods for detection of structures and/or patterns in images | |
US10275880B2 (en) | Image processing method and system for analyzing a multi-channel image obtained from a biological tissue sample being stained by multiple stains | |
CN113366530A (zh) | 计算机支持的组织学图像中的肿瘤审查和术后肿瘤切缘评估 | |
US20220351860A1 (en) | Federated learning system for training machine learning algorithms and maintaining patient privacy | |
JP2023030033A (ja) | デジタル病理学分析結果の格納および読み出し方法 | |
EP3440629B1 (en) | Spatial index creation for ihc image analysis | |
US11568657B2 (en) | Method of storing and retrieving digital pathology analysis results | |
Hipp et al. | Integration of architectural and cytologic driven image algorithms for prostate adenocarcinoma identification |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220921 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230904 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231129 |
|
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: 20240105 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240118 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7425145 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |