TWI750686B - 三維組織病理學成像方法及系統 - Google Patents

三維組織病理學成像方法及系統 Download PDF

Info

Publication number
TWI750686B
TWI750686B TW109118827A TW109118827A TWI750686B TW I750686 B TWI750686 B TW I750686B TW 109118827 A TW109118827 A TW 109118827A TW 109118827 A TW109118827 A TW 109118827A TW I750686 B TWI750686 B TW I750686B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
dimensional
tissue
image
axis
images
Prior art date
Application number
TW109118827A
Other languages
English (en)
Other versions
TW202111304A (zh
Inventor
江安世
張大慈
楊嘉鈴
林彥穎
林宇捷
王翊青
吳順吉
Original Assignee
捷絡生物科技股份有限公司
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 捷絡生物科技股份有限公司 filed Critical 捷絡生物科技股份有限公司
Publication of TW202111304A publication Critical patent/TW202111304A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI750686B publication Critical patent/TWI750686B/zh

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • GPHYSICS
    • G02OPTICS
    • G02BOPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
    • G02B21/00Microscopes
    • G02B21/36Microscopes arranged for photographic purposes or projection purposes or digital imaging or video purposes including associated control and data processing arrangements
    • G02B21/365Control or image processing arrangements for digital or video microscopes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/003D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/08Volume rendering
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • 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
    • 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
    • G01N1/36Embedding or analogous mounting of samples
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/04Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10056Microscopic image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20084Artificial neural networks [ANN]
    • 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
    • G06T2207/30061Lung
    • 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
    • G06T2207/30084Kidney; Renal
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/41Medical
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2219/00Indexing scheme for manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T2219/008Cut plane or projection plane definition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

本發明提供了一種三維組織病理學成像方法。本發明之方法包括:從一個體收集一組織標本,對組織進行染色以獲得染色的組織,通過一顯微鏡獲得染色的組織的三維影像,並對三維影像執行影像切片程序以生成一複數個二維影像。

Description

三維組織病理學成像方法及系統
本申請案主張2019年6月4日提交的臨時申請號62/856,741之優先權,其全部內容通過引用合併於此。
本發明關於一種成像系統以及一成像方法,更具體而言,為一三維組織病理學成像系統以及三維組織病理學成像方法。
組織病理學是指對組織進行顯微鏡檢查藉以研究疾病的表現。組織病理學可以在臨床醫學中更明確地被定義,係指在對一標本進行處理並將組織學切片放置在載玻片上後,再由一病理學家對組織或手術標本進行檢查。
三維組織病理學影像涉及使用現有的影像相關技術,例如顯微鏡檢查及電腦成像系統,以促進檢查。圖1描述用於獲取一三維組織病理學成像系統的傳統技術之一。如圖1所示,一組織係藉由活檢而獲得。上述之組織可以是肺或腎組織。接下來,利用所謂的固定福馬林石蠟包埋(FFPE)技術進行處理,將上述之組織形成一組織塊。然後,將組織塊切成薄片,每一薄片的厚度約為3-5微米。接著,將每一切片染色,並使用一顯微鏡對切片進行成像並生成每一切片的二維影像。這些二維影像係被傳送至一電腦處理進行處理。電腦在收集並處理二維影像後,自二維影像重建一三維影像。然而,由於組織在切片過程中的耗損,因此這種傳統技術在兩個二維影像之間存在著一2微米(2um)的影像損失。
圖2描述另一用於獲取一三維組織病理學成像的傳統技術。同樣地,通過活檢獲得一組織,接下來組織再經過染色,並再被包埋在石蠟中以形成一組織塊。後續的切片程序、二維成像以及三維重建程序與圖1中描述的程序相 似,因此在相關說明中省略。儘管圖2所示的技術的功效有所提高,但是其仍然在兩個二維影像之間顯示存在有1-2um的影像損失,且此影像損失也可歸因於切片過程。
因此,如何減少影像損失仍然是待解決的問題。
本發明的目的之一在於提供一種能夠減少影像損失的三維組織病理學成像方法。
本發明的另一個目的在於提供一種有助於醫務人員進行治療決定的三維組織病理學成像方法。
本發明的三維組織病理學成像方法包括以下步驟:從一個體收集一組織標本,對此組織進行染色以獲得一染色的組織,通過一顯微鏡獲取染色組織的一三維影像,在此三維影像上執行影像切片程序以生成複數個二維影像。
較佳者,對組織標本進行染色的步驟進一步包括將染色的組織標本包埋入一瓊脂糖凝膠或一水凝膠中。
較佳者,本發明之方法進一步包括在收集組織標本的步驟之後的組織清除程序較佳。
較佳者,顯微鏡執行一雷射掃描程序以獲取該三維影像。
較佳者,影像切片程序將三維影像切成不同的平面,以生成複數個二維切片影像。
較佳者,複數個二維影像呈現一抗體表現。
較佳者,沿著一X軸,一Y軸和一Z軸對三維影像進行切片。
本發明的另一個目的是提供一種三維組織病理學成像系統,此系統能夠減少影像損失。
本發明的又一個目的是提供一種有助於醫務人員進行治療決定的三維組織病理學成像方法。
本發明之三維組織病理學成像系統包括一顯微鏡以及一處理器。顯微鏡被配置為獲取一組織標本的一三維影像,且處理器被配置為對一三維影 像進行一影像切片程序,以生成複數個二維影像。組織標本從一個體收集而來,並將收集的組織染色並包埋。
較佳者,該染色的組織進一步包埋入一瓊脂糖凝膠或一水凝膠中。
較佳者,收集的組織是用一組織澄清程序處理。
較佳者,顯微鏡執行一雷射掃描程序以獲取該三維影像。
較佳者,影像切片程序將該三維影像切成不同的平面,以生成該複數個二維影像。
較佳者,複數個二維影像呈現一抗體表現。
較佳者,沿著一X軸,一Y軸和一Z軸對三維影像進行切片。
S301-S304:步驟
對本領域熟知技藝者而言本發明顯而易見,通過參考附圖對最佳實施例有以下詳細描述,其中:圖1係描述一用於獲取一三維組織病理學成像系統的傳統技術之一;圖2係描述一用於獲得一三維組織病理學成像系統的另一種傳統技術;圖3係本發明的三維組織病理學成像方法的步驟的一流程圖;圖4(a)以及4(b)描述在不同觀看平面處觀看的三維影像的虛擬切片;圖5(a)描述用甲狀腺轉錄因子1(TTF-1)抗體標記以及復染的三維人體肺部組織標本的一示意圖;圖5(b)是說明在不同平面上的抗體表現密度的一示意圖;圖5(c)是從該XY切片平面擷取的最大TTF-1表現(TTF-1 expression)切片;圖5(d)是從該YZ切片平面擷取的最大TTF-1表現(TTF-1 expression)切片;以及 圖6是描述根據本發明實施例的一三維組織病理學成像系統的示意圖。
除非另有定義,否則本文中使用的所有技術以及科學術語具有與該公開所屬領域的技術人員通常理解的相同含義。進一步理解該術語;例如在常用詞典中定義的那些術語,應該被解釋為具有與它們在相關技術以及本公開的上下文中的含義一致的意思,且除非明確地定義,否則將不會以一理想化或過於正式的意義在此作為解釋。
在整個說明書中,對“一個實施例”或“一實施例”指的是結合該實施例描述的一特定特徵,結構或特性包括在至少一個實施例中。因此,在整個說明書中各處出現的詞句“在一個實施例中”或“在一實施例中”不一定都指同一實施例。此外,在一個或多個實施例中,可以以任何合適的方式組合特定的特徵、結構或特性。
參考圖3,圖3是描述本發明的三維組織病理學成像方法的步驟的一流程圖。參照步驟S301,從一個體收集組織標本。此一組織標本可以是一肺組織、一腎臟組織、一乳房組織或其他器官的組織。本發明範圍不應受到組織標本來源的限制。個體可以是一活體,例如一人體。組織標本的收集可以通過執行一切片檢查程序完成,且切片檢查程序可以以任何種類進行。切片檢查程序指的是檢查從一活體移除的組織以發現一疾病的存在、成因或其程度,且步驟S301中所指的切片檢查程序不限於任何種類。
接下來,在步驟S302中,對組織進行染色以獲得一染色的組織。在步驟S302中,將收集的組織用包括但不限於蘇木精(haematoxylin)及曙紅(eosin,H&E)等染料進行染色,以製備一染色的組織。染色的組織可進一步包埋入一瓊脂糖凝膠(agarose)或一水凝膠(hydrogel)中。包埋能在組織澄清以及標記期間為組織標本提供物理支持。在一實施例中,水凝膠是由一含有1-4%w/w瓊脂糖的溫熱水溶液所製備的一瓊脂糖凝膠。在另一個實施例中,水凝膠由至少一種天然或合成聚合物的水分散體製備,此天然或合成聚合物的水分散體在溫度、pH值、鹽分或輻射變化時固化。聚合物的實例包括藻酸鹽(alginate)、 透明質酸鹽(hyaluronates)以及基於丙烯醯胺的聚合物(acrylamide-based polymers)。
值得注意的是,組織澄清不是本發明中的必要步驟。然而,如果進行組織澄清,則可以在從一個體收集一組織標本的步驟之後(如S301中),而對組織染色的步驟之前(如S302中)執行。組織澄清的目的之一是澄清可能有助於獲得更清晰的影像,或者可以提供具有更高解析度的影像。然而,在本發明中並不需要組織澄清。
接下來在步驟S303中,通過一顯微鏡獲取組織的一三維影像。在步驟S303中,將雷射掃描技術應用以獲取一顯微鏡檢查,並且在掃描時未將組織實體地切成碎片。還可以理解為,在組織染色及包埋之後立即通過雷測掃描技術掃描組織,並且在一完整組織塊上執行掃描。換句話說,在雷射掃描之前,組織塊沒有被切成小塊。其他掃描技術也可以應用在本發明中從未切片的組織以獲取一三維影像,因此本發明的範圍不應僅限於雷射掃描技術。
由於通過顯微術掃描的組織沒有被切成薄片,因此本發明的三維組織病理學成像方法中可以達到減少影像損失之功效。
接下來,在步驟S304中,對三維影像執行一影像切片程序以生成一複數個二維影像。上述之影像切片程序可以是一虛擬切片程序。通過虛擬切片生成二維影像切片,以將三維影像切片為多個虛擬切片。每個影像切片可以作為傳統的二維影像顯示在一監視器上,而二維影像描述了成像組織標本的一截面圖。三維影像實際上是沿一X軸、Y軸以及Z軸切片的。在沿此三個軸切片之後,獲取沿X軸、Y軸以及Z軸的一批二維影像(例如,在XY平面、YZ平面以及XZ平面上的複數個二維影像)。
上述之X軸、Y軸以及Z軸可被解釋為一歐幾里得空間,而三維影像是歐幾里得空間中的一向量。沿著三個軸虛擬地切片三維影像,以在XY平面、YZ平面以及XZ平面上生成複數個二維影像。X軸、Y軸以及Z軸的方向不受限制,只要X軸、Y軸以及Z軸彼此垂直即可。換句話說,X軸、Y軸以及Z軸共同構成該歐幾里得空間的一正交集(每個都是一單位矢量)。因此,正交集可以任意旋轉。
回復到步驟S304,將三維影像切成不同的平面以生成具有特徵輪廓的複數個二維影像。上述之特徵輪廓可以是諸如抗體表現輪廓,或其他生物學 特徵,而上述特徵的統計結果將從這些複數個輪廓中被定義。影像切片是基於虛擬切片。由於虛擬影像切片在影像處理領域中是眾所周知的,因此本技術領域熟中之知技藝者應能理解此程序,因此為了方便起見,將省略關於虛擬影像切片的相關描述。
人體組織是異質的,特別是腫瘤/癌組織。異質性使人體組織在不同觀察平面上的外觀看起來不同。請一併參考圖4(a)至圖4(b)顯示了在不同觀察平面觀察的三維影像的虛擬切片。參考圖4(a)和4(b),圖4(a)和4(b)示出將乳房組織作為組織標本收集的一例示性目的,以及將之後的三維掃描影像用於虛擬切片。然而,虛擬切片不應解釋為僅限於乳房組織。圖4(a)顯示了一正常乳腺組織,並且,圖4(a)從左至右分別顯示了從XY-、XZ-,以及YZ-平面觀察到的一正常乳腺組織。圖4(b)顯示了一乳腺癌組織,並且同樣從左至右,圖4(b)顯示了分別從XY平面、XZ平面,以及YZ平面觀察的一乳腺癌組織。
在圖4(b)中可以看出癌組織表現出前述的異質性。從XY、XZ,以及YZ平面觀察時,乳腺癌組織的外觀看起來不同。與圖4(a)相比,一正常乳房組織在XY、XZ,以及YZ平面視圖中看起來非常一致。
接下來參考圖5(a),其顯示了用甲狀腺轉錄因子1(TTF-1)抗體以及復染標記的一三維人肺組織樣本。TTF-1標記為綠色,復染標記為紅色及藍色。TTF-1通常作為一可預測以及徵兆標誌物用於診斷評估疑似肺癌。TTF-1的表現程度可以分為四個等級:第1級,有6%至25%的腫瘤細胞呈陽性。第2級,有26%至50%的腫瘤細胞呈陽性;第3級,有51%到75%的腫瘤細胞呈陽性;以及第4級,超過76%的腫瘤細胞呈陽性。
為了準確地在一三維影像中準確計算診斷特徵,例如抗體表現密度或腫瘤區域,直截了當的方法是採用用於三維成像的演算法,例如三維卷積神經網絡。然而,執行這類演算法涉及昂貴的計算基礎架構,限制了三維分析的應用。此外,這類演算法僅檢測一三維影像中的某些特徵,無法擷取最具代表性的二維影像,而這些影像被視為病理學診斷中現今的黃金標準,以供病理學家確認結果。因此,在本領域中,分析一系列二維影像而不是分析三維影像是一種非常合適的方法。
然後,將圖5(a)中的三維肺組織影像虛擬地切成分別在XY、XZ,及YZ平面上的一批二維影像,並針對這些二維影像計算抗體表現密度。 在圖5(b)中可以看到在不同平面上的計算出的抗體表現密度,並且統計結果在下表1中得到證明。圖5(b)是說明在不同平面上的抗體表現密度的一示意圖。在每個切片平面上平均抗體表現密度相似,但是在每個切片平面之間最大抗體表現密度的差異揭示了腫瘤組織的異質性。
Figure 109118827-A0305-02-0009-1
一併參考圖5(c)及5(d),其中圖5(c)是從XY切片平面擷取的最大TTF-1表現切片,以及圖5(d)是從XY切片平面擷取的最大TTF-1表現切片。病理學家隨後可藉由目視檢查進一步確認這些擷取的影像,以診斷標本中的TTF-1的表現程度。
簡而言之,本發明的三維成像方法可以進一步被視為一組織病理學成像方法,並且可以無需切片即獲取一採集的組織標本的一三維影像,沿著三個相互垂直的軸(例如,歐幾里得空間的X軸,Y軸和Z軸)方向在三維影像上應用虛擬影像切片,在每個軸上生成一複數個二維影像,並計算每個二維影像的一特徵輪廓(例如,本發明的抗體表現)。
在不分割組織塊的情況下,可以預期達到更少的影像損失的功效。再者,藉由每個軸的二維影像計算出的抗體表現為醫護人員提供訊息,醫護人員中確定針對患者的適當治療方法。例如,從患有乳腺癌的患者收集一組織標本。接著用本發明的三維組織病理學成像方法處理收集到的乳房組織,從而獲得沿X軸、Y軸,以及Z軸的一複數個二維影像,並且還藉此獲取三個軸的抗體表現。
醫生可以依靠抗體表現來確定應該採取哪種治療方法來治療患者。例如,在考慮患者是否接受赫賽汀(曲妥珠單抗)(Herceptin(trastuzumab))治療的資格時,HER2抗體的表現程度是前提條件。準確評估HER2狀態對於確保可能受益於赫賽汀靶標治療的患者至關重要。診斷外科病理學時須使用大量抗體。許多臨床實驗室及醫院維護了200多種用於臨床診斷的徵兆及預測性生物標誌物,以及用於癌症診斷的抗體選單。
接下來參考圖6,圖6顯示依據本發明實施例的一三維組織病理學成像系統的一示意圖。首先,從一個體收集一組織標本。上述組織可以是肺組織、腎臟組織、乳房組織或其他器官的組織。本實施例的個體可以是一活體,例如一人體。可以通過執行一切片檢查程序來完成收集一組織標本,且切片檢查程序可以以任何方式進行。切片檢查程序可以指從一活體中取出組織以發現疾病的存在、原因或程度的一檢查。
接下來,將組織染色。染色的組織接著被包埋在一瓊脂糖凝膠或一水凝膠中。組織染色包括用蘇木精及曙紅(H&E)等染料對該組織進行染色,並將該染色的組織嵌入瓊脂糖凝膠或可為組織澄清及標記程序中的樣本提供物理支持的水凝膠中。在一實施例中,該水凝膠是由含有1-4%w/w瓊脂糖的溫熱水溶液製備的一瓊脂糖凝膠。在另一個實施例中,水凝膠由至少一種天然或合成聚合物的水分散體製備,天然或合成聚合物的水分散體在溫度、pH值、鹽分或輻射變化時固化。聚合物的例子包括藻酸鹽、透明質酸鹽及基於丙烯醯胺的聚合物。
在某些情況下,可以採取一額外的組織澄清步驟,且組織澄清步驟可以在收集組織標本後、染色以及包埋組織標本前進行。組織澄清包括使澄清劑澄清組織。澄清劑可以是但不限於水性澄清劑。在本發明中,用於組織澄清的該水性澄清劑的折射率範圍為1.33-1.55。較佳地,指數在1.40-1.52之間,並且更佳地在1.45-1.52之間。水性澄清劑可包括選自甘油、組蛋白、甲醯胺、三乙醇胺、葡甲胺酸重氮酸鹽及其組合的成分。
用此種水性澄清劑處理時間不超過12小時,能使得厚度至少為200μm的一組織標本變得足夠透明,同時防止了組織的收縮或變形以及消除脂質的去除。由於澄清的組織標本結構完整性得到很好的保存,因此此後獲得的顯微影像將提供更準確的形態學訊息。
接著,通過一可進行三維取像的顯微鏡(例如一共軛焦雷射掃描顯微鏡)對染色並包埋的組織進行雷射掃描,以生成組織的一三維影像。直接掃描組織,而無需切片。可以理解的是,將組織塊切成若干段意味著將連續的組織塊切成(或切成薄片或分段)幾個離散的切片。在不切片組織的情況下,所生成的三維影像將保持其為一連續影像的連續性,這進一步意味著可以減少影像損失。
一處理器可以用於獲取以及/或是接收由顯微術所得到的三維組織影像,以進一步處理三維組織影像中挾帶的數據及訊息。接下來,對三維組織影像執行一切片過程以生成一複數組二維影像。通過通常在一三維影像的深度或z方向上切片的虛擬切片生成二維影像切片,以將三維影像切片為多個虛擬切片。每個影像切片可以作為一傳統的二維影像顯示在一監視器上,二維影像顯示了成像組織標本的一截面圖。
上述之處理器可以是一微處理器,一微控制器或一CPU。處理器不限於任何形式。一能夠執行電腦指令的裝置可以適合作為本發明中處理器的角色。處理器可以被包括在電腦裡,電腦還包括用於儲存電腦指令的記憶體。
與上述描述相似,本實施例的三維影像也沿X軸、Y軸及Z軸進行虛擬切片。在沿三個軸切片後,獲得沿X軸、Y軸及Z軸的一複數個二維影像(即,在XY平面、YZ平面以及XZ平面上的複數個二維影像)。
X軸、Y軸及Z軸可以被解釋為一歐幾里得空間,並且三維影像可以被視為該歐幾里得空間中的一向量。沿著三個軸虛擬地切片三維影像,以在XY平面,YZ平面和XZ平面上生成一複數個二維影像。X軸、Y軸及Z軸的方向不受限制,只要X軸、Y軸及Z軸彼此垂直即可。也就是說,只要三個軸相互垂直,三個軸就可以旋轉任意角度。任意旋轉三個軸並不會對結果有任何的影響。
類似於先前提到的實施例,利用每個二維影像的抗體表現來計算沿著三個軸的二維影像。沿三個軸的抗體表現為醫務人員提供了訊息,藉此為患者提供適當的治療方法。例如,從一肺癌患者收集一組織標本。用發明的三維組織病理學成像方法處理肺組織,從而獲得沿X軸、Y軸及Z軸的一複數個二維影像,並且也獲取關於三個軸的抗體表現。
醫生可以依據抗體表現來確定應該採取哪種治療方法來治療患者。例如,在考慮患者是否有接受赫賽汀(曲妥珠單抗)治療的資格時,HER2抗體的表現程度是前提條件。準確評估HER2狀態對於確保可能受益於赫賽汀靶標治療的患者至關重要。診斷外科病理學時須使用大量抗體。許多臨床實驗室及醫院維護了200多種用於臨床診斷的徵兆及預測性生物標誌物,以及用於癌症診斷的抗體選單。
綜上,該發明提供了一種能夠減少影像損失的三維組織病理學成像方法及系統。此外,其所提供的三維組織病理學成像方法及系統便於醫務人員做出治療決定。
綜上,通過一顯微鏡檢查(例如,通過共軛焦雷射掃描技術)從一組織標本獲得一三維影像,其中將該組織標本染色並包埋。利用影像切片技術沿著三個相互垂直的軸處理該三維影像,以在每個軸上生成一複數個二維影像。相對於每個軸計算一抗體表現。該計算結果可以提供給醫務人員,例如醫生,以幫助他們確定應該採取哪種治療方法來治療患者。
S301-S304:步驟

Claims (14)

  1. 一種三維(3D)組織病理學成像方法,包括:從一個體收集一組織標本;將該組織標本染色以獲得一染色的組織標本;通過一顯微鏡,獲得該染色的組織的一三維影像;以及在該三維影像上執行一影像切片程序以生成複數個二維(2D)影像。
  2. 如請求項1所述之三維組織病理學成像方法,其中對該組織標本進行染色的步驟進一步包括將該染色的組織標本包埋入一瓊脂糖凝膠或一水凝膠中。
  3. 如請求項1所述之三維組織病理學成像方法,進一步包含以下一步驟:在該收集組織標本的步驟之後澄清該組織標本。
  4. 如請求項1所述之三維組織病理學成像方法,其中該顯微鏡執行一雷射掃描程序以獲得該三維影像。
  5. 如請求項1所述之三維組織病理學成像方法,其中該影像切片程序中,將該三維影像切成不同的平面以產生該複數個二維影像。
  6. 如請求項5所述之三維組織病理學成像方法,其中該複數個二維影像呈現一抗體表現。
  7. 如請求項1所述之三維組織病理學成像方法,其中在該影像切片程序中,沿著一X軸,一Y軸和一Z軸對該三維影像進行切片。
  8. 一種三維(3D)組織病理學成像系統,包括:一顯微鏡,用於獲得一組織標本的一三維影像;以及 一處理器,用於對該三維影像進行一影像切片程序,以生成複數個二維影像;其中,該組織標本係收集自一個體,該組織標本係被染色並包埋。
  9. 如請求項8所述之三維組織病理學成像系統,其中該染色的組織標本係被包埋在一瓊脂糖凝膠或一水凝膠中。
  10. 如請求項8所述之三維組織病理學成像系統,其中該組織標本通過一組織澄清程序進行處理。
  11. 如請求項8所述之三維組織病理學成像系統,其中該顯微鏡執行一雷射掃描程序以獲得該三維影像。
  12. 如請求項8所述之三維組織病理學成像系統,其中在該影像切片程序中,將該三維影像切成不同的平面,以生成該複數個二維影像。
  13. 如請求項12所述之三維組織病理學成像系統,其中該複數個二維影像呈現一抗體表現。
  14. 如請求項8所述之三維組織病理學成像系統,其中在該影像切片程序中,沿著一X軸,一Y軸和一Z軸對該三維影像進行切片。
TW109118827A 2019-06-04 2020-06-04 三維組織病理學成像方法及系統 TWI750686B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201962856741P 2019-06-04 2019-06-04
US62/856,741 2019-06-04

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW202111304A TW202111304A (zh) 2021-03-16
TWI750686B true TWI750686B (zh) 2021-12-21

Family

ID=73651675

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW109118827A TWI750686B (zh) 2019-06-04 2020-06-04 三維組織病理學成像方法及系統

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20200388032A1 (zh)
TW (1) TWI750686B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11300486B1 (en) * 2016-11-23 2022-04-12 Array Science, Llc Apparatus for producing high yield cores for use in a microarray block, method for using same
EP4107506A4 (en) * 2020-02-22 2024-02-28 Clarapath, Inc. CUTTING AND QUALITY CONTROL IN MICROTOMY
CN117043575A (zh) 2020-10-23 2023-11-10 克拉拉帕斯股份有限公司 切割的组织切片的初步诊断
CN113138110A (zh) * 2021-04-27 2021-07-20 吉林大学 病理图片三维重建的方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW594593B (en) * 2003-01-30 2004-06-21 Hivox Biotek Inc Method of biological microscope imaging technology to increase the depth-of-field and resolution by front/back side scan and 3D image overlapping
TWI291630B (en) * 2005-04-26 2007-12-21 Univ Tsinghua Bio-expression system and the method of the same
TWI396142B (zh) * 2008-09-11 2013-05-11 Nat Univ Tsing Hua 一種三維影像補密重建方法
TWI425201B (zh) * 2010-10-01 2014-02-01 Nat Univ Tsing Hua 觀察厚組織三維結構之方法
TWI460684B (zh) * 2010-05-27 2014-11-11 Nat Univ Tsing Hua 三維影像資料處理方法
TWI493167B (zh) * 2008-05-28 2015-07-21 Lam Res Corp 利用聚焦離子束裝置及掃描式電子顯微鏡以產生半導體結構之三維影像的方法
TWI554740B (zh) * 2015-03-18 2016-10-21 國立清華大學 高速三維成像之光學系統

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070135999A1 (en) * 2005-12-13 2007-06-14 Applied Spectral Imaging Ltd. Method, apparatus and system for characterizing pathological specimen
EP2029020A4 (en) * 2006-06-22 2010-04-21 Wisconsin Alumni Res Found USE OF STROMA COLLAGEN IN THE DIAGNOSIS AND CHARACTERIZATION OF BREAST CANCER
JP5866177B2 (ja) * 2011-11-10 2016-02-17 ソニー株式会社 画像処理装置および画像処理方法
US10591392B2 (en) * 2014-07-03 2020-03-17 Applikate Technologies Llc Simultaneous dehydration and staining of tissue for deep imaging
EP3227830B8 (en) * 2014-12-03 2020-07-01 Ventana Medical Systems, Inc. Methods, systems, and apparatuses for quantitative analysis of heterogeneous biomarker distribution
US20170370810A1 (en) * 2015-01-20 2017-12-28 Riken Biological-specimen transparentizing agent, system, and use therefor

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW594593B (en) * 2003-01-30 2004-06-21 Hivox Biotek Inc Method of biological microscope imaging technology to increase the depth-of-field and resolution by front/back side scan and 3D image overlapping
TWI291630B (en) * 2005-04-26 2007-12-21 Univ Tsinghua Bio-expression system and the method of the same
TWI493167B (zh) * 2008-05-28 2015-07-21 Lam Res Corp 利用聚焦離子束裝置及掃描式電子顯微鏡以產生半導體結構之三維影像的方法
TWI396142B (zh) * 2008-09-11 2013-05-11 Nat Univ Tsing Hua 一種三維影像補密重建方法
TWI460684B (zh) * 2010-05-27 2014-11-11 Nat Univ Tsing Hua 三維影像資料處理方法
TWI425201B (zh) * 2010-10-01 2014-02-01 Nat Univ Tsing Hua 觀察厚組織三維結構之方法
TWI554740B (zh) * 2015-03-18 2016-10-21 國立清華大學 高速三維成像之光學系統

Also Published As

Publication number Publication date
TW202111304A (zh) 2021-03-16
US20200388032A1 (en) 2020-12-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI750686B (zh) 三維組織病理學成像方法及系統
Pawlina et al. Histology: a text and atlas: with correlated cell and molecular biology
TWI753448B (zh) 分析組織標本的方法
Kelch et al. Organ-wide 3D-imaging and topological analysis of the continuous microvascular network in a murine lymph node
Dobbs et al. Feasibility of confocal fluorescence microscopy for real-time evaluation of neoplasia in fresh human breast tissue
EP3550510A1 (en) Method for producing image of biological sample and optical system using same
Meyer et al. Automated cell analysis in 2D and 3D: A comparative study
US20240177302A1 (en) Cellular diagnostic and analysis methods
TWI838687B (zh) 評估腫瘤標本免疫狀態的方法
Winetraub et al. OCT2Hist: non-invasive virtual biopsy using optical coherence tomography
EP3918577A1 (en) Systems, methods, and media for automatically transforming a digital image into a simulated pathology image
Paczos et al. Near-histologic resolution images of cervical dysplasia obtained with Gabor domain optical coherence microscopy
CN115880295A (zh) 具有精准定位功能的计算机辅助肿瘤消融导航系统
Li et al. Definition of a sectioning plane and place for a section containing hoped-for regions using a spare counterpart specimen
CN113138110A (zh) 病理图片三维重建的方法
TWI761016B (zh) 組織切片的製備方法
Bianciardi et al. Fractal analysis of the bone marrow in myelodysplastic syndromes
Hufnagl et al. Comparing conventional and telepathological diagnosis in routine frozen section service
US20210231540A1 (en) Method for preparation of tissue sections
Wu et al. High-throughput, nondestructive, and low-cost histological imaging with deep-learning-assisted UV microscopy
Williams et al. Introducing Digital Pathology in Fast-Frozen Section by Validating the Whole Slide Imaging Scanner Slideview VS200 Research Slide Scanner
Yang et al. Using Diffusion Tensor Imaging to Explore the Changes in the Microstructure of Canine Vocal Fold Scar Tissue
Luo et al. An enhanced staining method KB-2R staining for three-dimensional nerve reconstruction
Sheikhzadeh Improving cervical neoplasia diagnosis via novel in vivo imaging technologies and deep learning algorithms
Das Feature-Based Image Patch Approximation for Lung Tissue Classification Using RGLBP and MCHOG