霍奇金淋巴瘤的自动图像分析

霍奇金淋巴瘤是一种起源于恶性 B 细胞的特殊类型淋巴瘤。恶性细胞的形态学和免疫组织化学特征及其分布与其他癌症类型不同。基于系统的组织图像分析，计算机辅助探索可以为霍奇金淋巴瘤病理学提供新见解。在本文中，我们报告了对 CD30 免疫染色的霍奇金淋巴瘤组织切片图像进行图像分析的结果。据我们所知，这是首次将图像分析系统应用于一组霍奇金淋巴瘤组织切片。我们实现了一种自动程序来处理和探索 Aperio 的 SVS 格式图像数据。我们在缩小比例的图像上使用预处理方法，将图像对象与背景分离。然后，我们应用监督分类方法将像素分配给预定义的类别。我们的预处理方法能够将图像的组织内容与图像背景分离。我们分析了三个免疫组织学定义的组别：非淋巴瘤以及两种最常见的霍奇金淋巴瘤形式，即结节硬化型和混合细胞型。我们发现，结节硬化型和非淋巴瘤图像表现出不同量的 CD30 染色，而混合细胞型表现出较大的方差并与其他组别重叠。结果可视为在图像中计算识别肿瘤区域的第一步。这使得我们在执行高分辨率图像中的目标检测等计算密集型任务时，能够聚焦于这些区域。