19、数字组织病理学：通过图像分析预测疾病诊断的未来方向

数字组织病理学：通过图像分析预测疾病诊断的未来方向

1. 引言

人类健康一直是研究的重点，旨在了解疾病在细胞层面的影响以及对身体和免疫力的作用。疾病指的是影响正常细胞结构或功能，最终影响整个生物体的异常状况，可分为急性和慢性。

病理学专注于观察病变组织和细胞，对疾病诊断至关重要。传统上，病理切片检查从采样开始，然后在显微镜下观察。随着生物成像中数字扫描技术的发展，对计算方法分析病理切片的需求增加，数字病理学（DP）应运而生。DP 可处理高放大倍数的病理切片图像，人工智能（AI）和机器学习（ML）在病理图像分析中发挥了重要作用。

2. 组织病理学对临床医生的重要性

组织学研究生物体细胞的微观结构，对诊断至关重要。组织病理学则研究病变细胞，记录导致疾病的变化。组织学和组织病理学图像可用于评估生物结构、支持疾病诊断以及检查细胞和组织的解剖结构，是判断细胞状态的重要依据。

组织病理学家和临床医生的合作有助于明确诊断和确定疾病的严重程度。组织学研究能揭示生物样本的结构 - 功能关系，理解正常组织的结构和功能有助于解释疾病时发生的变化。显微镜的发展使病理学家能在不同放大倍数下分析样本，而数字病理学的出现进一步推动了医学成像的发展。

3. 疾病生物学

3.1 疾病在细胞层面的表现

细胞是疾病产生的最小单位，任何变化或干扰都可能导致细胞功能和结构的改变。例如，正常细胞和癌细胞在细胞质、核仁数量和细胞核形状上存在明显差异。

细胞可能因自发变异或外部刺激而无法维持体内平衡，从而引发疾病。细胞会通过增生、肥大、萎缩或化生等方式适应新环境，但如果刺激超出极限，细胞和器官可能会衰竭甚至导致死亡。

3.2 疾病诊断

诊断是确定疾病原因的过程，对患者的治疗和研究具有重要意义。准确及时的诊断能为患者提供最佳的治疗机会。

3.3 诊断过程

诊断过程包括获取患者的病史、进行身体检查和必要的诊断测试。病史能提供患者的健康信息，身体检查可帮助医生了解患者的基本状况，而诊断测试则用于确认诊断并找出疾病的主要原因。

3.4 诊断测试

常见的诊断测试包括血液测试、超声、MRI 和 CT 扫描等。这些测试各有优缺点，医生会根据患者的症状和假设诊断选择合适的测试方法。
- 血液测试 ：可提供完整的血细胞计数，用于检测多种疾病。
- 超声 ：利用高频声波捕捉内部器官的图像，用于诊断肿瘤和胆囊疾病等，但图像精度不如 MRI 和 CT 扫描。
- MRI ：非侵入性成像技术，能提供三维详细解剖图像，在生物医学研究和临床诊断中发挥重要作用。
- CT 扫描 ：能快速完成，广泛用于诊断多种疾病，但存在电离辐射导致癌症的风险。

3.5 组织病理学在诊断中的作用

组织病理学能提供疾病的详细信息，有助于有效治疗。新感染的出现给组织病理学带来了新的诊断挑战，但标准化和可靠性的提高使其诊断更加准确。数字相机的引入使组织学图像的采集更加方便。

3.6 组织病理学实践

过去十年，组织病理学领域发展迅速，DP 和分子诊断取得了显著进展。组织病理学的基本技术自 19 世纪以来变化不大，主要使用苏木精和伊红（H&E）染色的切片进行观察。随着信息技术的发展，医学成像和图像处理也得到了极大的改善。

4. 图像分析：数字图像技术

病理学家通过显微镜在不同放大倍数下观察组织切片，检测疾病并进行分类。数字扫描仪的发展为计算机辅助图像分析提供了数据，图像分析在组织病理学成像和诊断中具有重要意义。

数字病理学图像的分析主要包括特征提取、分割和分类三个步骤：
- 分割 ：将组织病理学图像中的感兴趣对象与背景分离，是自动医学诊断的重要步骤。不同的分割方法适用于不同的放大倍数，常用于癌症图像的研究。
- 特征提取 ：在分割后提取图像的特征，从细胞层面评估异常的形态特征或对图像进行分类。
- 分类 ：使用 ML 算法对图像进行分类，以诊断图像中的异常情况。常用的分类算法包括神经网络、贝叶斯分类器和支持向量机等。

尽管目前已经取得了一些进展，但由于成像技术和疾病特异性的多样性，数字组织病理学仍有许多研究工作需要开展。

5. 图像分析中使用的软件

图像分析算法基于深度学习和计算机视觉的基础库实现，用于对象分类、计数、区域分割和图像质量控制等。常见的图像分析软件包括 ImageJ/Fiji、QuPath、CellProfiler、Icy、Cytomine、HALO、HistoClean 和 Orbit 等。

5.1 ImageJ/Fiji

ImageJ 是一款用 Java 编写的开源图像分析软件，广泛应用于生物科学等领域。它具有多种功能，从简单的图像操作到复杂的数据分析都能胜任。Fiji 是 ImageJ 的扩展版本，能进行更深入和广泛的生物图像分析，支持快速处理图像原型方法。

在 Fiji 中，可通过以下步骤进行图像分析：
1. 点击 File 选项打开图像。
2. 调整图像类型（如八比特、十六比特等），并可进行裁剪。
3. 调整亮度、颜色对比度，减去背景。
4. 使用“Image>Adjust>Threshold”自动或手动设置图像阈值。
5. 在 Analyze 标签中，点击“Analyze Particles”进行图像分析，并可使用 Trackmate 和 TissueAnalyzer 等插件。
6. 总结数据或绘制图表进行可视化。

5.2 CLIJ

CLIJ 是 ImageJ/Fiji 中的 GPU 加速图像处理库，可解决传统 ImageJ 工作流程中未充分利用 GPU 的问题。它实现了多种图像处理功能，能提高处理速度。

安装 CLIJ 到 Fiji/ImageJ 的步骤如下：
1. 点击 Help > Update。
2. 点击“Manage Update Sites”，选择 CLIJ/CLIJ2 更新站点。
3. 更新后重启软件，若更新成功，它将显示在工具栏中。

5.3 QuPath

QuPath 是一款开源的生物图像分析软件，用于 DP 和全切片图像（WSIs）的分析。它具有强大的批处理和脚本功能，以及分层的对象数据架构。

在 QuPath 中，可通过以下步骤进行图像分析：
1. 在 Workflow 标签中，使用“Set image type”命令设置图像类型。
2. 若要自动化此步骤，点击 Run 菜单，选择图像，然后按“OK”应用脚本。
3. 可使用交互式绘图工具或自动分离指令生成或更改对象。
4. QuPath 允许开发者实现扩展，解决新问题，并与其他软件共享数据。

5.4 CellProfiler

CellProfiler 是一款免费的开源软件，帮助生物学家自动计算图像特征。它提供了先进的图像分析技术和算法，以模块形式连接形成管道，用于识别和量化生物对象和特征。

在 CellProfiler 中，构建管道的步骤如下：
1. 打开或拖放图像加载。
2. 选择图像类型（RGB、Gray）。
3. 在左侧窗口双击添加模块，如 ColourToGray > IdentifyPrimaryObjects > IdentifySecondaryObjects。
4. 结果可导出为 CSV 文件。

5.5 软件比较

软件/应用	平台类型	主要编程语言	常见功能	主要特点	全切片成像（WSI）	发布年份
ImageJ/Fiji	桌面	Java	图像处理，涵盖生物分析的大部分领域	有插件，使用 SlideJ	1997
Cell Profiler	桌面	最初为 MATLAB，后为 Python	图像预处理，如细胞密度、跟踪细胞、定殖	易于使用，持续改进，使用管道具有多功能性	2005
Cytomine	基于网络	Groovy/Java	注释、图像管理工具、查看多个图像	组织、探索和分析多千兆像素成像数据，图像存储在云端，对象分类，像素分割	2016
Qu Path	桌面	Java	智能注释工具，分析全切片图像，细胞检测和分类	允许与 ImageJ 和 MATLAB 交换文件，基于对象的分类，密度图，TMA 工具	2016
Orbit	桌面，有一定的网络属性	Java	对象分类，像素分类	与 ImageJ 兼容，先进的全切片图像查看器	2016
Icy	桌面	Java	注释、量化生物成像数据	涵盖广泛的生物应用，协作式图像分析，GUI 类似 Microsoft Office Suite	2011

5.6 软件在细胞特征检测上的比较

工具/软件	细胞检测数量	细胞平均面积（px²）	细胞平均周长（px）
Fiji	285	935.33	38.14
Qu Path	258	428.51	76.6
Icy	220	可获取单个面积大小（µm²）	可获取单个周长（µm）
CellProfiler	278	715.11	151.16

6. 图像分析流程

graph TD;
    A[获取组织切片] --> B[显微镜观察];
    B --> C[数字扫描获取图像];
    C --> D[图像分析];
    D --> E[特征提取];
    D --> F[分割];
    D --> G[分类];
    E --> H[评估细胞特征];
    F --> I[分离感兴趣对象];
    G --> J[诊断异常情况];
    H --> K[制定治疗方案];
    I --> K;
    J --> K;

不同软件在图像分析中各有优势，用户可根据需求选择合适的软件。同时，软件之间的互操作性也很重要，可通过使用通用文件格式和插件机制实现。未来，随着技术的不断发展，数字组织病理学有望在疾病诊断和治疗中发挥更大的作用。

5.4 Icy

Icy 是一款免费的开源软件，可在 http://icy.bioimageanalysis.org/ 下载。它是一个协作式生物图像信息学平台，结合了软件和高端可视化编程框架，方便创建复杂的成像工作流程。同时，它还有一个社区网站用于共享工具和资源，促进算法和协议的可重用性、模块化、标准化和管理。

Icy 具有以下特点：
- 具有斑点检测、特征提取和最佳阈值选择等功能。
- 拥有 Active Cells 插件，可实现快速主动轮廓进行图像分割。
- 具备“协议”功能，即生物图像分析工作流程，可通过图形化编程语言构建并自动处理多个图像（批量处理），这些协议可直接从 Icy 网站共享或重用。

不过，Icy 也存在一些不足，它虽然使用 bio - formats 读取全切片图像（WSIs），但不支持多分辨率金字塔的组织，在读取高分辨率图像时会出现内存管理问题。它可以通过 Icytomine 插件与 Cytomine 结合使用。

5.5 HALO

HALO 是一款商业图像分析软件，可利用人工智能进行组织分割和量化各种组织病理学图像。它有一个组织分类器模块，使用随机森林算法（一种机器学习方法）来学习组织的形态特征并进行分类，然后通过其他模块详细分析每个细胞。

使用 HALO 分析图像的大致步骤如下：
1. 导入组织病理学图像。
2. 利用组织分类器模块，使用随机森林算法对图像进行训练和分类。
3. 通过其他模块（如液泡或细胞核模块）详细分析每个细胞。
4. 可根据需要组合不同模块进行其他特征分析。

5.6 Cytomine

Cytomine 是由 ULiège Cytomine 研究团队开发的软件，遵循开放科学范式，支持多模态分析。它是一个基于网络的免费工具，可用于共享分子成像或传统组织学的数据，实现多千兆像素成像数据的高度协作分析。

Cytomine 的主要功能包括：
- 提供远程和协作工作的指导。
- 依靠数据模型，便于对成像数据集进行标准化、组织和语义注释。
- 有效支持多千兆像素的高分辨率图像。

5.7 HistoClean

HistoClean 是一个开源软件，可从 GitHub（https://github.com/HistoCleanQUB/HistoClean）下载。它是数字病理学深度学习项目中的预处理应用程序，有一个用户友好的图形用户界面（GUI），将多个图像处理组件集成到一个工具集中。

HistoClean 分为五个功能模块：
1. 图像补丁 ：对图像进行补丁处理。
2. 图像归一化 ：对图像进行归一化操作。
3. 空白阈值 ：设置空白区域的阈值。
4. 数据集平衡 ：平衡数据集。
5. 增强 ：对图像进行增强处理。

使用 HistoClean 可优化输入图像，提高模型在切片、感兴趣区域（ROI）和患者层面的准确性。

5.8 Orbit

Orbit 是一个免费的全切片图像分析程序，用 Java 编写，可在 Linux、Mac 和 Windows 操作系统上运行。它的用户界面使用 Swing 实现，也可从命令行无头运行。

Orbit 的特点包括：
- 采用基于瓦片的地图缩减实现框架，可执行各种分析算法。
- 可连接 OMERO 图像服务器或作为独立应用程序运行。
- 强调像素和对象分类以及对象分离，使用机器学习工具（如支持向量机）。
- 可通过插件（如 Groovy 脚本编辑器或外部软件）添加新算法，支持在协作环境中工作。

5.9 软件的互操作性和许可证

互操作性是指多个软件能够协同工作或相互替代的能力，对于生物图像分析软件来说，实现互操作性至关重要。可通过以下两种方法实现：
- 外部互操作性 ：使用通用文件库和格式，如许多软件支持 JPEG、JPG、PNG、TIFF 和 OME - TIFF 等格式，Bio - Formats 库也为读写多种格式的图像数据提供了通用接口。
- 内部互操作性 ：通过插件机制，例如 ImageJ/Fiji、CellProfiler 等软件的扩展性得益于插件，使得不同来源的模块可以在软件内相互交互。

软件的许可证也很重要，开源软件应明确许可证，例如 QuPath 是在 GNU 通用公共许可证 v3.0 下发布的开源免费软件。

不同软件在功能、特点和适用场景上存在差异，用户可根据具体需求选择合适的软件。例如，对于单图像处理，Fiji/ImageJ 是较好的选择；对于批量处理和构建管道，CellProfiler 和 QuPath 更为合适。

7. 结论

随着玻璃切片的数字化和专业软件工具的出现，病理学家现在可以对组织切片进行数字图像分析，识别和量化以前只能通过显微镜观察到的事件。

不同的图像分析软件各有优缺点：
- 优点 ：这些软件涵盖了从简单图像操作到复杂数据分析的多种功能，利用机器学习和深度学习算法，能够提高疾病诊断的准确性和效率。例如，一些软件可以检测细胞、分类图像、分析组织特征等，为临床医生提供重要的诊断依据。
- 缺点 ：在读取全切片图像时，由于格式多样复杂，部分软件存在兼容性问题；一些软件的用户界面和文档对于初学者来说不够友好，增加了使用难度；部分软件之间的互操作性有待提高，影响了数据和算法的交换效率。

在选择软件时，用户应根据自身需求进行选择。同时，软件开发者应致力于提高软件的互操作性，标准化数据格式和协议，以实现软件之间的无缝协作。未来，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，数字组织病理学有望在疾病诊断和治疗中发挥更大的作用。

8. 讨论

随着科技的进步，医学领域尤其是医疗诊断方面对成像技术的要求越来越高。人工智能和机器学习工具在疾病诊断和治疗中发挥着重要作用。

在组织病理学中，传统诊断方法耗时且耗费资源，而数字组织病理学可以快速准确地预测疾病。通过结合多种机器学习和深度学习技术的工具，可以提高分析的计算能力和准确性。例如，将细胞检测与细胞变化检测相结合，有助于临床医生更好地了解疾病的发展过程。

然而，目前的图像分析软件仍存在一些问题：
- 用户界面和文档 ：许多软件的用户界面不够友好，文档说明不够清晰，对于初学者来说难以理解和使用。
- 算法和诊断方法 ：需要不断添加新的算法和更新诊断方法，以提高对细胞检测和疾病预测的准确性。
- 协作工具 ：软件之间的协作工具需要进一步改进，以方便数据和图像的交换，提高分析结果的准确性。

为了推动数字组织病理学的发展，病理学家、组织病理学家和临床医生的联合反馈至关重要。未来，应开发更直观、用户友好且功能强大的软件，以满足医学诊断的需求。

graph LR;
    A[软件选择] --> B[明确需求];
    B --> C{单图像处理};
    C -- 是 --> D[Fiji/ImageJ];
    C -- 否 --> E{批量处理和管道构建};
    E -- 是 --> F[CellProfiler/QuPath];
    E -- 否 --> G[根据其他特点选择];
    H[软件发展方向] --> I[提高互操作性];
    I --> J[标准化数据格式和协议];
    H --> K[优化用户界面和文档];
    H --> L[更新算法和诊断方法];
    H --> M[改进协作工具];

总之，数字组织病理学在疾病诊断中具有巨大的潜力，但仍需要不断改进和完善软件工具，以更好地服务于医疗行业。