20、数字病理图像分析与机器学习在精准医疗中的应用

数字病理图像分析与机器学习在精准医疗中的应用

1. 组织图像分割技术

1.1 传统图像分割方法

传统的组织图像分割是通过在训练子集图像中选择示例，让算法学习不同区域之间的差异，进而对更大样本集的组织图像进行自动分割。例如，使用细胞角蛋白抗体标记肿瘤，结合癌细胞形态将肿瘤与基质区分开来。之后，可以运用基于阈值的图像分析方法，对肿瘤内的特定指标进行量化，如Ki67表达、浸润边缘的肿瘤芽或肿瘤核心及浸润边缘的CD3和CD8阳性淋巴细胞浸润情况。

1.2 深度学习在图像分割中的应用

患者肿瘤在分子和表型组成上存在显著的异质性，这导致图像在形态和标记物应用上存在很大差异。同时，组织标本和数字化全切片图像（WSI）存在各种缺陷，如组织折叠、撕裂、厚度不均，以及免疫标记时的非特异性染色、边缘效应和自发荧光等，这些都会给自动图像分析带来干扰，导致不准确的报告。

为克服这些问题，深度学习架构可用于分割数字WSI。训练有素的专家可以标注感兴趣区域，同时训练算法忽略组织伪影。深度学习不仅能在生物标志物或细胞量化前进行组织分割，还能识别数字化H&E染色组织切片中的组织病理学模式，辅助病理学家进行诊断。未来，计算机视觉算法甚至可能实现自主临床报告。

此外，深度学习架构还能根据组织样本的形态和组织学模式预测患者的分子亚组，这对于个性化病理学具有重要的经济意义，因为它可以从常规且廉价的H&E染色切片中获取与分子检测相同的信息。

1.3 图像分割的流程

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    A[选择训练子集图像] --> B[算