JP6506700B2 - 細胞レベルfishドットカウントのための方法及びシステム - Google Patents
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Description
一例では、各々がいくつかの乳癌(スライドあたり12〜24点の範囲)の組織サンプルを含む19のスライドについて、合計で300スポット/画像より多くが処理された。提案するFISHドットカウントアルゴリズムの性能を定量的に評価するために、自動カウント結果を、19個のスライドから得られた167スポット/画像から選択された880個の細胞の手動カウントと比較した。手動カウントは、画像を調査した専門家によって、拡大/縮小することができ、3次元スタックをナビゲートすることができ、さらに選択的にチャネルをオン/オフさせる能力を有し、複数のチャネルを同時に観察することができる画像可視化ツールを用いて行われた。細胞レベルのドットカウント精度を評価するために、2つのメトリックが定義された。第1のメトリック(タイプA誤差)は、細胞の分類一致である。2つクラス、すなわち正常及び癌性が定義された。正常な細胞(非癌性)は、3以下のHER2及びCEP17ドットを有するものとして定義された。それ以外は、細胞は癌性として分類される。第2のメトリック(タイプB誤差)は、ドットカウントマッチであり、絶対カウント数の20%より大きい差は誤差としてみなされる。例えば、手動で10ドットが見いだされた場合には、8〜12ドットの範囲の自動カウントはタイプB誤差とみなされない。
Claims (21)
- 生物学的サンプルの細胞レベルFISHドットカウントのコンピュータ実装方法であって、コンピュータがプロセッサを含んでいて、当該方法が、
a.プロセッサによって、核の対比染色試薬で染色された生物学的サンプルの第1の画像を受け取るステップと、
b.プロセッサによって、核の対比染色試薬からの信号の輝度に基づいて、生物学的サンプルの核をセグメンテーションすることによって、画像を核の対比染色試薬マスクに変換するステップと、
c.プロセッサによって、蛍光インサイツハイブリダイゼーションプローブ(FISHプローブ)で染色された生物学的サンプルの第2の画像を受け取るステップと、
d.プロセッサによって、FISHバイナリマスクを抽出するために、マルチレベル拡張h最大値又はh最小値を画像に適用するステップであって、細胞(i)毎の最良のhレベルが、ルールベース法を用いて、プロセッサによって選択され、ルールベース法が、レベルを受容又は拒絶するため、以下に定義するコントラストスコアをプロセッサによって計算することを含んでいる、ステップと、
e.検出された信号に従って、プロセッサによって、核の対比染色試薬マスク及びFISHバイナリマスクを位置合わせして重ね合わせるステップと、
f.任意に、プロセッサによって、極大値及びサイズ制限を用いて各核の内部のFISHドットの数をカウントするステップと
を含んでいる、方法。 - 前記ルールベース法は、前記コントラストスコアを受入閾値及び高検出閾値と比較することを含む、請求項1記載の方法。
- 核の対比染色試薬で染色された生物学的サンプルの第1の画像が、生物学的サンプルによる3つ以上の焦点深度で取得された一連の画像を表し、生物学的サンプルの核をセグメンテーションするステップが、
プロセッサによって、画像の各々のブレナー勾配値を計算するステップと、
ブレナー勾配値に基づいて、最も良く焦点が合っている画像を選択するステップと、
プロセッサによって、多重スケールで画像をウェーブレット係数に分解するために、ウェーブレットベースのセグメンテーションアルゴリズムを画像に適用するステップと
を含んでいる、請求項1記載の方法。 - 蛍光インサイツハイブリダイゼーションプローブで染色された生物学的サンプルの第2の画像が、生物学的サンプルによる3つ以上の焦点深度で取得された一連の画像を表す、請求項1記載の方法。
- 一連の画像が、プロセッサによって強化されるステップを含み、
プロセッサによって、画像の各々のブレナー勾配値を計算するステップと、
ブレナー勾配値を用いて、最も良く焦点が合っている画像を選択するステップと、
プロセッサによって、画像のノイズを低減するためにメジアンフィルタを用いてノイズ除去するステップと、
プロセッサによって、画像のコントラストを強化するために、トップハットフィルタ処理を用いて画像の背景減算を実行するステップと
によって強化される、請求項1記載の方法。 - 個々のFISHドットをカウントするステップは、プロセッサによって、クラスタ化したFISHドットを個別のFISHドットに分離し、得られたオブジェクトを個々のFISHドットとして分類するステップをさらに含んでいる、請求項1記載の方法。
- プロセッサによってFISHドットをカウントするステップが、
検出されたFISHマスク内の極大値を検出するステップと、
接触するドットを分離するためにシード分水嶺アルゴリズムを適用するステップと、
任意に、所定の最大面積に基づいて残りの大きなオブジェクトをさらに分割するために、面積ベースの手法を適用するステップと
を含む、請求項6記載の方法。 - コンピュータ実行可能命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、コンピュータ実行可能命令は、コンピュータによって実行された場合に、コンピュータに対して、
a.核の対比染色試薬で染色された生物学的サンプルの第1の画像を受け取る処理と、
b.核の対比染色試薬からの信号の輝度に基づいて、生物学的サンプルの核をセグメンテーションすることによって、画像を核の対比染色試薬マスクに変換する処理と、
c.蛍光インサイツハイブリダイゼーションプローブ(FISHプローブ)で染色された生物学的サンプルの第2の画像を受け取る処理と、
d.FISHバイナリマスクを抽出するために、マルチレベルに拡張されたh最大値又はh最小値を画像に適用する処理であって、細胞(i)毎の最良のhレベルが、ルールベース法を用いて、プロセッサによって選択され、ルールベース法が、レベルを受容又は拒絶するため、以下に定義するコントラストスコアをプロセッサによって計算することを含んでいる、処理と、
e.検出された信号に従って、核の対比染色試薬マスク及びFISHバイナリマスクを位置合わせして重ね合わせる処理と、
f.任意に、極大値及びサイズ制限を用いて各核の内部のFISHドットの数をカウントする処理とを実行させる、コンピュータ可読媒体。 - 前記ルールベース法は、前記コントラストスコアを受入閾値及び高検出閾値と比較することを含む、請求項1記載のコンピュータ可読媒体。
- 核の対比染色試薬で染色された生物学的サンプルの第1の画像が、生物学的サンプルによる少なくとも3つの焦点深度で取得された一連の画像を表し、コンピュータによって実行される場合に、コンピュータに対して、
画像の各々のブレナー勾配値を計算する処理と、
ブレナー勾配値を用いて、最も良く焦点が合っている画像を選択する処理と、
多重スケールで画像をウェーブレット係数に分解するために、ウェーブレットベースのセグメンテーションアルゴリズムを画像に適用する処理と
を実行させるコンピュータ実行可能命令をさらに含む、請求項8記載のコンピュータ可読媒体。 - 蛍光インサイツハイブリダイゼーションプローブで染色された生物学的サンプルの第2の画像が、生物学的サンプルによる3つ以上の焦点深度で取得された一連の画像を表す、請求項8記載のコンピュータ可読媒体。
- 当該コンピュータ可読媒体が、コンピュータによって実行される場合に、コンピュータに対して、
画像の各々のブレナー勾配値を計算する処理と、
ブレナー勾配値を用いて、最も良く焦点が合っている画像を選択する処理と、
画像のノイズを低減するためにメジアンフィルタを用いてノイズ除去する処理と、
画像のコントラストを強化するために、トップハットフィルタ処理を用いて画像の背景を減算する処理と
を実行させるコンピュータ実行可能命令を含む、
請求項11に記載のコンピュータ可読媒体。 - コンピュータによって実行される場合に、コンピュータに対して、クラスタ化したFISHドットを個別のオブジェクトに分離し、得られたオブジェクトを個々のFISHドットとして分類する処理を実行させるコンピュータ実行可能命令をさらに含む、請求項8記載のコンピュータ可読媒体。
- FISHドットをカウントする処理が、
検出されたFISHバイナリマスク内の極大値を検出する処理と、
接触するドットを分離するためにシード分水嶺アルゴリズムを適用する処理と、
任意に、所定の最大面積に基づいて残りの大きなオブジェクトをさらに分割するために、面積ベースの手法を適用する処理と
を実行させる命令を含む、請求項13記載のコンピュータ可読媒体。 - 細胞レベルFISHドットカウントのためのシステムであって、当該システムが、
プロセッサと、
プロセッサに結合され、画像データを受け取るように構成された入力と、
プロセッサに結合され、コンピュータ実行可能命令を含むメモリと
を含んでおり、コンピュータ実行可能命令が、プロセッサによって実行される場合に、プロセッサに対して、
a.核の対比染色試薬で染色された生物学的サンプルの第1の画像を受け取る処理と、
b.核の対比染色試薬からの信号の輝度に基づいて、生物学的サンプルの核をセグメンテーションすることによって、画像を核の対比染色試薬マスクに変換する処理と、
c.蛍光インサイツハイブリダイゼーションプローブ(FISHプローブ)で染色された生物学的サンプルの第2の画像を受け取る処理と、
d.FISHバイナリマスクを抽出するために、マルチレベル拡張h最大値又はh最小値を画像に適用する処理であって、細胞(i)毎の最良のhレベルが、ルールベース法を用いて、プロセッサによって選択され、ルールベース法が、レベルを受容又は拒絶するため、以下に定義するコントラストスコアをプロセッサによって計算することを含んでいる、処理と、
e.検出された信号に従って、核の対比染色試薬マスク及びFISHバイナリマスクを位置合わせして重ね合わせる処理と、
f.任意に、極大値及びサイズ制限を用いて各核の内部のFISHドットの数をカウントする処理と
を実行させる、システム。 - ルールベース法が、コントラストスコアを受入閾値及び高検出閾値と比較する、請求項10記載のシステム。
- DAPIで染色された生物学的サンプルの第1の画像は、生物学的サンプルによる3つ以上の焦点深度で取得された一連の画像を表し、コンピュータ実行可能命令は、プロセッサによって実行される場合に、プロセッサに対して、
画像の各々のブレナー勾配値を計算する処理と、
ブレナー勾配値を用いて、最も良く焦点が合っている画像を選択する処理と、
多重スケールで画像をウェーブレット係数に分解するために、ウェーブレットベースのセグメンテーションアルゴリズムを画像に適用する処理と
を実行させる、請求項15記載のシステム。 - 蛍光インサイツハイブリダイゼーションプローブで染色された生物学的サンプルの第2の画像が、生物学的サンプルによる3つ以上の焦点深度で取得された一連の画像を表す、請求項15記載のシステム。
- 当該システムが、プロセッサによって実行される場合に、プロセッサに対して、
画像の各々のブレナー勾配値を計算する処理と、
ブレナー勾配値を用いて、最も良く焦点が合っている画像を選択する処理と、
画像のノイズを低減するためにメジアンフィルタを用いてノイズ除去する処理と、
画像のコントラストを強化するために、トップハットフィルタ処理を用いて画像の背景を減算する処理と
を実行させるコンピュータ実行可能命令を含んでいる、請求項15に記載のシステム。 - 当該システムが プロセッサによって実行される場合に、プロセッサに対して、
クラスタ化したFISHドットを個別のオブジェクトに分離し、得られたオブジェクトを個々のFISHドットとして分類する処理を実行させるコンピュータ実行可能命令をさらに含んでいる、請求項15に記載のシステム。 - FISHドットをカウントする命令が、プロセッサによって実行される場合に、プロセッサに対して、
検出されたFISHバイナリマスク内の極大値を検出する処理と、
接触するドットを分離するためにシード分水嶺アルゴリズムを適用する処理と、
任意に、所定の最大面積に基づいて残りの大きなオブジェクトをさらに分割するために、面積ベースの手法を適用する処理と
を実行させるコンピュータ実行可能命令を含んでいる、請求項20に記載のシステム。
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