用于分析、检测和治疗纤维化结缔组织网络形成的系统和方法技术方案

用于在图像处理的不同阶段分析多个组织图像样本以便建立从中检索组织图像样本的患者体内的纤维化的级别的系统和方法。各种实施例结合了机器学习技术，该技术使自动渐进方法能够基于组织图像样本有效且高效地诊断纤维化病症。化病症。化病症。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于分析、检测和治疗纤维化结缔组织网络形成的系统和方法
[0001]交叉引用的申请
[0002]本申请要求于2019年7月26日提交的美国临时申请62/879,366的优先权，其公开内容通过引用整体包括在本文中。
[0003]联邦资金的声明
[0004]本文描述的专利技术是在美国国立卫生研究院授予的合同R01
‑
GM1 16892和U24
‑
DE026914下在政府支持下完成的。政府对本专利技术享有一定的权利。


[0005]本专利技术一般而言涉及组织网络形成的分析和检测。更具体而言，用于分析和检测组织内纤维化形成的系统和方法。

技术介绍

[0006]纤维化或过量结缔组织的沉积是全世界发病率的主要原因。据估计，美国45％的死亡可归因于主要器官纤维化(例如，心肌梗塞、中风、肝硬化)、纤维增生性疾病(例如，硬皮病、骨髓纤维化)和与创伤相关的疤痕。在一些情况下，纤维化可以在没有任何已知原因的情况下特发性发生，而在其它情况下，它可以在诸如肺、肝、腹膜、皮肤和/或其它器官的某些组织受伤之后发生。例如，发达国家每年至少有1亿患者因外科手术、创伤和烧伤而留下疤痕。这些愈合的伤口会产生功能性、社会性和心理上的后果，尤其是肥厚性疤痕和瘢痕疙瘩。此外，仅在美国，纤维化及其产生的后果每年就造成超过200亿美元的医疗保健费用。此外，任何对纤维化的误诊或管理不善都会给患者带来进一步的医疗和经济负担。
[0007]组织病理学是对组织疾病诊断的研究，其常常涉及在微观水平下评估组织。典型的标本常常使用Masson三色法、Picrosirius红、胶原蛋白免疫染色、网状蛋白银等染色技术进行评估。用结缔组织染色处理的标本的组织病理学评估是纤维化疾病临床管理的组成部分。这些模态被用于评估疾病状态、监视治疗反应并评估研究管道中新疗法的效果。组织病理学评估也影响临床决策；例如，使用骨髓纤维化(MF)量表进行的骨髓纤维化分级可以告知治愈性造血干细胞移植的资格。与诸如癌症之类的其它流行疾病(对其存在评估疾病负担的客观、微创方法)相比，目前评估纤维化的做法依赖于对大体组织或活检组织进行定性评分。这些分析，即使由经训练的病理学家执行，本质上也依赖于用户对细胞和结缔组织基质的观察来选择“代表性”图像并估计视觉模拟量表上的分数。视觉评估，即使由经训练的病理学家进行，本质上也是主观的、耗时的且容易产生偏差。因此，现有方法可能无法准确地表示疾病状态或捕获疾病进展中微妙但具有临床意义的改变。由此产生的纤维化误诊或管理不善会增加患者的医疗和经济负担。

技术实现思路

[0008]许多实施例针对用于组织分析的方法，其利用以下步骤：
[0009]·
从患者获得至少一个组织样本图像；
[0010]·
处理至少一个组织样本图像，使得可以在至少一个组织样本图像内识别和量化纤维网络；
[0011]·
对照参数集来评估经处理的样本图像，其中参数集与纤维特点对应，其中参数集是从该至少一个样本图像量化的，并且其中量化的参数针对已知的纤维特点集进行加权以便在至少一个样本图像内建立纤维化的级别；以及
[0012]·
将纤维化组织分类指派给至少一个样本图像。
[0013]在其它实施例中，该方法具有多个样本图像，其中多个样本图像代表多种不同的潜在疾病。
[0014]在又一些实施例中，预定参数集选自包括纤维的长度、宽度和数量、亮度、持久性和对准、分支点的数量、欧拉数、周长、坚固度、偏心率和等效直径的组。
[0015]在还有其它实施例中，处理还包括至少一个图像的颜色去卷积。
[0016]在还有其它实施例中，处理还包括图像降噪。
[0017]在其它实施例中，图像降噪是通过自适应边缘保留来完成的。
[0018]在还有其它实施例中，处理还包括图像二值化。
[0019]在还有其它实施例中，处理还包括颜色去卷积、降噪和二值化。
[0020]在还有其它实施例中，使用具有输入层、隐藏层和输出层的神经网络系统来完成评估。
[0021]在其它实施例中，神经网络系统是无监督神经网络。
[0022]在还有其它实施例中，神经网络系统是监督式神经网络。
[0023]在还有其它实施例中，其中神经网络系统具有多个隐藏层。
[0024]在还有其它实施例中，该方法还产生被评估和指派的图像的数据集，其中该数据集用于新的输入图像集。
[0025]在其它实施例中，该方法还基于指派的组织分类为患者制定治疗计划。
[0026]在还有其它实施例中，根据指派的组织分类基于制定的治疗计划进一步治疗从其获得样本图像的患者。
[0027]在还有其它实施例中，进一步利用指派的组织分类来更新组织参数的数据库，通过该数据库可以分析组织图像样本的后续集合。
[0028]其它实施例包括用于分析组织样本图像的系统，该系统具有被配置为接收输入图像集并处理图像以便将它们缩简为组织连接网络的简化的图像的处理器。此外，该系统具有存储器存储设备，其至少包括经训练的神经网络程序和预定的参数集，并且其中处理器使用经训练的神经网络和预定的参数集来分析简化的图像。该系统还可以具有被配置为接收经分析的图像并为疾病类别指派严重性级别的输出设备。
[0029]在各种实施例中，该系统可以被用于为具有指派的疾病类别的患者建立和利用治疗计划。
[0030]附加实施例和特征部分地在下面的描述中阐述，并且部分地在检查说明书后对于本领域技术人员变得显而易见或者可以通过本公开的实践而获知。通过参考构成本公开的一部分的说明书的其余部分和附图，可以实现对本公开的性质和优点的进一步理解。
附图说明
[0031]参考以下附图将更充分地理解本描述，这些附图作为本专利技术的示例性实施例呈现并且不应当被解释为对本专利技术的范围的完整叙述，其中：
[0032]图1图示了与纤维化相关的潜在问题的思维图。
[0033]图2图示了根据本专利技术的实施例的组织分析的过程。
[0034]图3图示了根据本专利技术的实施例的颜色去卷积的示例。
[0035]图4图示了根据本专利技术的实施例的骨架化样本的向下追踪函数。
[0036]图5A和5B是根据本专利技术的实施例的潜在评估参数的表格图示。
[0037]图6A图示了用于分析的疤痕和正常组织的图像。
[0038]图6B图示了根据本专利技术的实施例的针对各种参数的正常与疤痕组织之间的热图比较。
[0039]图6C图示了根据本专利技术的实施例的参数的聚类。
[0040]图7A图示了根据本专利技术的实施例的组织纤维特点的聚类。
[0041]图7B图示了根据本专利技术的实施例的用于各种组织样本的量化参数的层次聚类。
[0042]图8图示了根据本专利技术的实施例的分析和比较组织样本的神经网络图。
[0043]图9图示了根据本专利技术的实施例的用神经网络分析组织数据集的流程图。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于组织分析的方法，包括：从患者获得至少一个组织样本图像，处理所述至少一个组织样本图像，使得能够在所述至少一个组织样本图像内识别和量化纤维网络；对照参数集来评估经处理的样本图像，其中参数集与纤维特点对应，其中参数集是从所述至少一个样本图像量化的，并且其中量化的参数针对已知的纤维特点集进行加权以在所述至少一个样本图像内建立纤维化的级别；以及将纤维化组织分类指派给所述至少一个样本图像。2.如权利要求1所述的方法，还包括多个样本图像，其中所述多个样本图像代表多种不同的潜在疾病。3.如权利要求1所述的方法，其中预定参数集选自包括纤维的长度、宽度和数量、亮度、持久性和对准、分支点的数量、欧拉数、周长、坚固度、偏心率和等效直径的组。4.如权利要求1所述的方法，其中处理还包括所述至少一个图像的颜色去卷积。5.如权利要求1所述的方法，其中处理还包括图像降噪。6.如权利要求5所述的方法，其中图像降噪是通过自适应边缘保留来完成的。7.如权利要求1所述的方法，其中处理还包括图像二值化。8.如权利要求1所述的方法，其中处理还包括颜色去卷积、降噪和二值化。9.如权利要求1所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：S，
申请(专利权)人：斯坦福大学托管董事会，
类型：发明
国别省市：