RU2016143098A - Обследующее устройство для обработки и анализа изображения - Google Patents

Обследующее устройство для обработки и анализа изображения Download PDF

Info

Publication number
RU2016143098A
RU2016143098A RU2016143098A RU2016143098A RU2016143098A RU 2016143098 A RU2016143098 A RU 2016143098A RU 2016143098 A RU2016143098 A RU 2016143098A RU 2016143098 A RU2016143098 A RU 2016143098A RU 2016143098 A RU2016143098 A RU 2016143098A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
characteristic
nuclei
preceding paragraphs
biological sample
Prior art date
Application number
RU2016143098A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2016143098A3 (ru
RU2690224C2 (ru
Inventor
ЛЕУВЕН Маринус Бастиан ВАН
Елте Петер ВИНК
Original Assignee
Конинклейке Филипс Н.В.
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 Конинклейке Филипс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2016143098A publication Critical patent/RU2016143098A/ru
Publication of RU2016143098A3 publication Critical patent/RU2016143098A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2690224C2 publication Critical patent/RU2690224C2/ru

Links

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
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G06T7/74—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • 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
    • 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
    • G06T2207/30096—Tumor; Lesion

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Claims (27)

1. Обследующее устройство (1) для обработки и анализа изображения биологического образца для цифровой патологии, которое содержит
- блок (2) интерфейса,
- блок (3) анализа изображения,
- блок (4) отображения, и
- блок (5) обнаружения ядер,
в котором блок (2) интерфейса выполнен с возможностью предоставлять микроскопическое изображение биологического образца,
в котором блок (3) анализа изображения выполнен с возможностью указывать область, представляющую интерес, на изображении в качестве эталонной области (10), чтобы извлекать характеристику клеток и/или ткани эталонной области из изображения и анализировать изображение на предмет альтернативных областей (11) с характеристикой, схожей с характеристикой, извлеченной из эталонной области,
в котором блок (4) отображения выполнен с возможностью отображать результат анализа на предмет альтернативных областей (11) со схожей характеристикой,
в котором биологический образец представляет собой образец ткани, и
в котором блок (5) обнаружения ядер выполнен с возможностью обнаружения ядер.
2. Устройство (1) по предшествующему пункту, в котором блок (5) обнаружения ядер выполнен с возможностью различать различные типы ядер.
3. Устройство (1) по одному из предшествующих пунктов, в котором блок (3) анализа изображения содержит блок (31) автоматического выбора и указания и/или пользовательский интерфейс (32), выполненные с возможностью выбирать и указывать область, представляющую интерес, на изображении в качестве эталонной области (10).
4. Устройство (1) по одному из предшествующих пунктов, в котором блок (3) анализа изображения содержит блок (33) переноса, выполненный с возможностью переносить местоположение эталонной области (10) с первого биологического образца на соответствующую область во втором биологическом образце и/или на соответствующем изображении.
5. Устройство (1) по одному из предшествующих пунктов, в котором блок (3) анализа изображения выполнен с возможностью определять частично перекрывающиеся окна на изображении, в котором для каждого окна характеристику извлекают и сравнивают с характеристикой эталонной области (10).
6. Устройство (1) по одному из предшествующих пп. 1-3, в котором блок (3) анализа изображения выполнен с возможностью сегментировать изображение в соответствии с количеством и типом опухолевых клеток и/или в соответствии с локальным ответом на IHC окрашивание на различные подобласти, в котором для каждой подобласти характеристику извлекают и сравнивают с характеристикой эталонной области (10).
7. Устройство (1) по одному из предшествующих пунктов, в котором блок (4) отображения выполнен с возможностью отображать результат анализа с помощью цвета, интенсивности цвета, текста, буквы, числа, символа и т.п.
8. Устройство (1) по одному из предшествующих пунктов, в котором изображение представляет собой гистологическое изображение.
9. Устройство (1) по одному из предшествующих пунктов, в котором характеристика относится к признакам клеток или ядер, типам ядер, признакам морфологии ткани, плотности ядер, вариациям формы клеток или ядер и т.п.
10. Устройство (1) по одному из предшествующих пунктов, в котором характеристика дополнительно относится к параметру гетерогенности для каждой альтернативной области, предпочтительно к процентной доле опухолевых клеток.
11. Способ обследования для обработки и анализа изображения биологического образца для цифровой патологии, включающий этапы
a) предоставления микроскопического изображения биологического образца, при этом биологический образец представляет собой образец ткани,
b) указания области, представляющей интерес, на изображении в качестве эталонной области (10),
c) обнаружения ядер и извлечения характеристики клеток и/или ткани эталонной области (10) из изображения,
d) анализа изображения на предмет альтернативных областей (11) с характеристикой, схожей с характеристикой, извлеченной из эталонной области, и
e) отображения результата анализа на предмет альтернативных областей (11) со схожей характеристикой.
12. Компьютерный программный элемент для управления устройством (1) по одному из пп. 1-9, который адаптирован, при исполнении блоком обработки, для того, чтобы осуществлять этапы способа по предыдущим пунктам.
13. Машиночитаемый носитель, который хранит компьютерный программный элемент по предыдущему пункту.
RU2016143098A 2014-04-03 2015-03-31 Обследующее устройство для обработки и анализа изображения RU2690224C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP14163311 2014-04-03
EP14163311.5 2014-04-03
PCT/EP2015/057045 WO2015150392A1 (en) 2014-04-03 2015-03-31 Examining device for processing and analyzing an image

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2016143098A true RU2016143098A (ru) 2018-05-04
RU2016143098A3 RU2016143098A3 (ru) 2018-11-12
RU2690224C2 RU2690224C2 (ru) 2019-05-31

Family

ID=50478718

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016143098A RU2690224C2 (ru) 2014-04-03 2015-03-31 Обследующее устройство для обработки и анализа изображения

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11232565B2 (ru)
EP (1) EP3127084B1 (ru)
JP (1) JP6772066B2 (ru)
CN (1) CN106462767B (ru)
RU (1) RU2690224C2 (ru)
WO (1) WO2015150392A1 (ru)

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015040990A1 (ja) * 2013-09-19 2015-03-26 学校法人慶應義塾 疾患分析装置、制御方法、及びプログラム
RU2690224C2 (ru) * 2014-04-03 2019-05-31 Конинклейке Филипс Н.В. Обследующее устройство для обработки и анализа изображения
CN104537975B (zh) * 2015-01-16 2018-09-04 北京智谷睿拓技术服务有限公司 显示控制方法和装置、显示设备
CN106885813B (zh) * 2015-12-16 2019-06-07 清华大学 检查货物的方法、系统和装置
EP3549057A1 (en) 2016-12-05 2019-10-09 Koninklijke Philips N.V. Device and method for identifying a region of interest (roi)
US10504224B1 (en) * 2016-12-31 2019-12-10 Flagship Biosciences, Inc. Method for detecting immunostaining below the threshold of visual perception
WO2018229920A1 (ja) * 2017-06-15 2018-12-20 オリンパス株式会社 定量評価装置
EP3698193A1 (en) * 2017-10-19 2020-08-26 Scopio Labs Ltd. Adaptive sensing based on depth
US20200357122A1 (en) * 2018-03-30 2020-11-12 Shimadzu Corporation Data analysis device and data analysis system
CN108401112B (zh) * 2018-04-23 2021-10-22 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、终端及存储介质
CN112862739A (zh) * 2019-11-08 2021-05-28 大猩猩科技股份有限公司 一种评估影像有效分析区域的方法与系统
JP2021124861A (ja) * 2020-02-04 2021-08-30 ソニーグループ株式会社 解析装置、解析方法、解析プログラム及び診断支援システム
CN113256617B (zh) * 2021-06-23 2024-02-20 重庆点检生物科技有限公司 一种病理切片虚拟免疫组化染色方法及系统

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0652263B2 (ja) * 1985-12-10 1994-07-06 株式会社日立製作所 細胞分析装置
US6058322A (en) 1997-07-25 2000-05-02 Arch Development Corporation Methods for improving the accuracy in differential diagnosis on radiologic examinations
KR20020079742A (ko) * 1999-11-24 2002-10-19 컨퍼마, 인코포레이티드 고품질영상의 가시적 표시를 위한 상사치데이터의컨벌루젼필터링
JP2001283190A (ja) 2000-03-30 2001-10-12 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理装置
US20100279341A1 (en) * 2000-10-24 2010-11-04 Tissuegnostics Gmbh Methods and system for analyzing cells
WO2005027015A2 (en) * 2003-09-10 2005-03-24 Bioimagene, Inc. Method and system for quantitatively analyzing biological samples
US8265359B2 (en) * 2007-06-18 2012-09-11 New Jersey Institute Of Technology Computer-aided cytogenetic method of cancer diagnosis
JP4947589B2 (ja) * 2007-06-27 2012-06-06 Ｋｄｄｉ株式会社 類似画像検索装置
JP4801025B2 (ja) * 2007-09-07 2011-10-26 オリンパス株式会社 細胞画像解析装置及び細胞画像解析ソフトウェア
US8103081B2 (en) * 2008-03-10 2012-01-24 Cambridge Research & Instrumentation, Inc. Classification of samples
US8340389B2 (en) * 2008-11-26 2012-12-25 Agilent Technologies, Inc. Cellular- or sub-cellular-based visualization information using virtual stains
US8175369B2 (en) * 2008-12-12 2012-05-08 Molecular Devices, Llc Multi-nucleated cell classification and micronuclei scoring
BRPI1007627A2 (pt) 2009-04-28 2018-03-06 Koninklijke Philips Electrnics N. V. metodo para uso em biologia, histologia e patologia, equipamento ou sistema para uso em biologia, histologia e patologia suporte de dados e sistemas de processamento de informação para uso em biologia histologia e patologia
JP5284863B2 (ja) * 2009-04-30 2013-09-11 独立行政法人理化学研究所 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
JP5537347B2 (ja) * 2009-11-30 2014-07-02 シスメックス株式会社 粒子分析装置
JP2011181015A (ja) * 2010-03-03 2011-09-15 Olympus Corp 診断情報配信装置および病理診断システム
CN102947860B (zh) 2010-06-15 2018-09-07 皇家飞利浦电子股份有限公司 显微镜学中的图像处理方法
WO2012016242A2 (en) * 2010-07-30 2012-02-02 Aureon Biosciences, Inc. Systems and methods for segmentation and processing of tissue images and feature extraction from same for treating, diagnosing, or predicting medical conditions
US20120069049A1 (en) 2010-09-16 2012-03-22 Omnyx, LLC Digital pathology image manipulation
US8711149B2 (en) * 2010-12-08 2014-04-29 Definiens Ag Graphical user interface for interpreting the results of image analysis
JP5780306B2 (ja) * 2011-08-18 2015-09-16 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
JP5862671B2 (ja) * 2011-08-23 2016-02-16 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
RU120799U1 (ru) 2012-05-17 2012-09-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский Томский государственный университет" (ТГУ) Система поиска областей интереса в трехмерных медицинских изображениях
JP5464244B2 (ja) * 2012-08-24 2014-04-09 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、プログラム及び画像処理システム
US20150262329A1 (en) * 2012-10-03 2015-09-17 KONINKLIJKE PHILIPS N.V. a corporation Combined sample examinations
CA2899714C (en) * 2013-03-15 2020-10-27 Ventana Medical Systems, Inc. Tissue object-based machine learning system for automated scoring of digital whole slides
EP3108446B1 (en) * 2014-02-21 2019-03-20 Ventana Medical Systems, Inc. Medical image analysis for identifying biomarker-positive tumor cells
RU2690224C2 (ru) * 2014-04-03 2019-05-31 Конинклейке Филипс Н.В. Обследующее устройство для обработки и анализа изображения
DE102014224656A1 (de) * 2014-12-02 2016-06-02 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Segmentieren eines medizinischen Untersuchungsobjekts mit quantitativen MR-Bildgebungsmethoden

Also Published As

Publication number Publication date
RU2016143098A3 (ru) 2018-11-12
RU2690224C2 (ru) 2019-05-31
JP2017511473A (ja) 2017-04-20
US20170116734A1 (en) 2017-04-27
US11232565B2 (en) 2022-01-25
WO2015150392A1 (en) 2015-10-08
EP3127084A1 (en) 2017-02-08
EP3127084B1 (en) 2020-07-15
JP6772066B2 (ja) 2020-10-21
CN106462767A (zh) 2017-02-22
CN106462767B (zh) 2021-01-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2016143098A (ru) Обследующее устройство для обработки и анализа изображения
EP3486836B1 (en) Image analysis method, apparatus, program, and learned deep learning algorithm
JP2017511473A5 (ru)
JP5040597B2 (ja) 評価システム、評価方法および評価プログラム
US9842391B2 (en) Method and apparatus for processing an image of a tissue sample
Gyori et al. OpenComet: an automated tool for comet assay image analysis
WO2019096174A1 (zh) 人物图像服装颜色识别方法、装置及电子设备
US9355445B2 (en) Breast cancer pathological image diagnosis support system, breast cancer pathological image diagnosis support method, and recording medium recording breast cancer pathological image diagnosis support program
Halford et al. Comparison of the sensitivity of conventional cytology and the ThinPrep Imaging System for 1,083 biopsy confirmed high‐grade squamous lesions
JP6698663B2 (ja) 自動化スライド全域解析の品質管理
CN108140117B (zh) 组织微阵列分析
JP2010019656A5 (ru)
CN102636488A (zh) 高碳钢盘条索氏体含量定量测量方法
JP4355832B2 (ja) コメットアッセイ解析方法およびコメットアッセイ画像解析装置およびコメットアッセイ解析装置
EP3006551A1 (en) Image processing device, image processing method, program, and storage medium
JP2016517989A5 (ru)
Wegner et al. ROXAS-an efficient and accurate tool to detect vessels in diffuse-porous species
KR101719032B1 (ko) 스마트 모바일 기반 미생물 영상분석 및 모니터링 시스템과 그 방법
WO2012152747A3 (en) Spectral imaging for measurement of nuclear pathology features in cancer cells prepared for in situ analysis
CN110956605B (zh) 基于蛋白抗体试剂的宫颈癌细胞学检测方法
DK201570249A1 (en) Method and system for detection of fluid inclusion
JP2013142859A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及びデジタル顕微鏡システム
WO2017117113A8 (en) Single molecule counting for analysis from dried blood spots
US20210366107A1 (en) Sensitivity analysis for digital pathology
KR101504248B1 (ko) 이미지 분석을 이용한 결핵검사 방법