華西病理研究室攜手知識視覺:首個全流程自動化乳腺癌Ki-67染色及...

2020-11-28 騰訊網

乳腺浸潤性導管癌(Invasive ductal carcinoma, IDC)是全球女性最常見的惡性腫瘤，其診斷年齡有年輕化趨勢。2018年，美國女性乳腺癌新發病例超過26.6萬例，佔女性所有惡性腫瘤的30%，遠遠超過第二肺癌(13%)。在發達國家和發展中國家，該病在女性死亡率中排名均為第三。

Ki-67蛋白和ER、PR、HER-2蛋白被公認為是指導乳腺癌分子分型、治療方案和預後評估的主要生物學指標。其中，Ki-67染色評分與乳腺浸潤性導管癌（IDC）的診斷、分型、預後和治療密切相關。傳統的Ki-67染色後人工計數的評分方法費時且易產生誤差，這可能限制其應用及臨床價值。

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目前雖然越來越多的算法和平臺被開發用於評估Ki-67染色圖像，以提高其準確性，但大多數都缺乏免疫組化(IHC)圖像與蘇木素-伊紅(hematoxylin-eosin,HE)圖像的精確配準，或未基於全組織切片(WTS)對每個陽性和陰性腫瘤細胞進行Ki-67染色的準確標記和計數。

近日，華西病理研究室與知識視覺合作在病理學SCI期刊Diagnostic Pathology上以「Automatedquantitative analysis of Ki-67 staining and HE images recognition and registrationbased on whole tissue sections in breast carcinoma」為題發表了關於乳腺癌全組織切片的Ki-67染色和HE圖像的自動定量分析方法取得的最新成果。

該項目基於深度學習與圖像處理技術引入了一種基於全組織切片的Ki-67染色自動計數平臺，通過對1017例乳腺浸潤性導管癌的全片成像（WSI），在(i) IDC區域識別、(ii)同一位置區域HE和IHC切片的病理信息、以及(iii)Ki-67染色陽性細胞計數三種流程上建立了工作流。

結果顯示，鑑別IDC區域的準確性、敏感性和特異性分別為89.44%、85.05%以及95.23%，連續的HE和Ki-67染色片均能很好地被記錄。除此之外，使用該軟體一個GPU審閱一張切片僅用時2.3min，準確率為99.4%，高於對照組醫生的90%。

這是首個全流程全自動的乳腺癌Ki-67染色及HE圖像的定量分析方法，該研究表明，基於WSI的Ki-67染色圖像自動定量分析以及與HE圖像分析和配準的方法具有巨大潛力，並且Ki-67的自動評分可以成功解決一致性、高重複性和準確性的問題，從而大大減輕病理醫生的工作量，提高病理分析與診斷效率，並增加其臨床應用價值。

文章來源：數御疾

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