用于检测器官切片上荧光图案类型的存在的方法和设备技术

本发明专利技术涉及一种用于通过免疫荧光显微术以及数字图像处理来检测器官切片上荧光图案类型的存在的方法，包括以下步骤：提供器官切片；将器官切片与液态的患者样本一起培育；将器官切片与用荧光染料标记的次级抗体一起培育；在与荧光染料相对应的颜色通道中获取器官切片的荧光图像；以及将荧光图像提供给一个神经网络。借助所述一个神经网络同时地通过分割荧光图像确定分割信息并且此外同时确定指示荧光图案类型的实际存在的置信量度。此外，基于先前确定的分割信息确定荧光图像的与荧光图案类型的构成相关的至少一个子面，基于先前确定的至少一个子面确定指示置信量度的有效性程度的有效性信息，并且根据有效性信息输出置信量度。置信量度。置信量度。

【技术实现步骤摘要】
用于检测器官切片上荧光图案类型的存在的方法和设备


[0001]本专利技术涉及用于通过免疫荧光显微术并且通过数字图像处理来检测器官切片上荧光图案类型的潜在存在的方法和设备。

技术介绍

[0002]免疫荧光显微术或间接免疫荧光显微术是一种体外测试，用于确定针对特定抗原的人类抗体的存在，以便能够回答或评估诊断问题。例如，此类抗原存在于器官切片、例如鼠肾脏或猿猴食道的特定区域中。因此，所使用的基质是器官切片，其与呈血液或稀释血液或血清或稀释血清形式的患者样品一起培育。因此，患者样品潜在包含特定初级抗体，其可以表达患者中疾病的存在。这样的初级抗体或特异性抗体然后可以与基质或器官切片的抗原结合。以这种方式结合的初级抗体然后可以通过将所谓的次级抗体、优选抗人抗体在进一步的培育步骤中与结合的初级抗体结合来标记，并且之后可以通过如下方式变得可见，即，次级抗体利用荧光染料标记。这种荧光染料优选为绿色荧光染料，尤其是荧光染料FITC。初级抗体连同经荧光标记的次级抗体的这种结合随后可以通过用特定波长的激励光照射器官切片并因此激发结合的荧光染料发射荧光辐射而显现。
[0003]根据诊断问题，重点可以是在特定器官切片或器官切片的非常特定的子区域或子面上一种荧光图案类型或非常特定的荧光图案类型的存在。因此产生的任务是通过在免疫荧光显微术过程中对以规定方式培养的器官切片进行数字图像处理来检测免疫荧光显微术的荧光图像中的一种或多种荧光图案类型。
[0004]图8示出作为器官切片示例的大鼠胃的荧光图像。这样的器官切片具有不同的器官层。器官层在此例如是所谓的粘膜层SC2或具有壁细胞和腺间收缩原纤维的粘膜，也称为粘膜层。
[0005]另一个器官层例如是环肌和纵肌，也称为肌层SC1。另一个器官层例如是所谓的移动层，也称为粘膜下层SC3。例如，另一个器官层例如是粘膜肌层SC4。例如，另一个器官层是血管SC5。
[0006]对于示例性的抗平滑肌抗体图案(ASMA)，对于图案的检测而言两个特定的器官层是相关的：一方面是肌层，另一方面是粘膜层。通过检测ASMA图案的存在，则接着可以通过医生或专家推断出存在肝炎。
[0007]如果在前面提到的两个器官层上出现共同形成荧光图案ASMA的相应的特定的子荧光图案，则表明所谓ASMA图案的存在。尤其是，这里使用了由器官层肌层中的网状或格子状图案和粘膜层
‑
器官层上的细线(腺间收缩原纤维)图案构成的组合。因此，这两个上述器官层需要以足够的程度或者相对于荧光图像的总面以足够的子面存在于荧光图像中，以便能够通过数字图像处理可靠地检测ASMA图案的存在。
[0008]专利技术人因此认识到，在免疫荧光显微术的原理中基于生产中的器官切片可能会发生特定的负面影响，所述负面影响可能反作用于通过图像处理对荧光图案的存在的可靠检测。如图8所示的器官切片可能分别在足够面积份额上不具有前面提到的两个器官层。由于
生产故障可能导致两个层中的至少一个层或两个层分别仅在非常小的面积份额上存在于荧光图像中。通过数字图像处理和神经网络对荧光图案的检测可能会导致错误结果，应避免所述错误结果。
[0009]在生产过程中，必需的器官材料并非无限量提供。首先将较大的器官切片施加到载体面上，然后将载体面在玻璃上分开成子载体面，优选通过切割分开成子载体面，从而只能在器官切片的一定区域中发生载片的部分覆盖。因此，在生产过程中，特定的器官层可能仅以小的份额存在于器官切片中。
[0010]替代地或附加地，可能会出现另外的负面效果：为了荧光图像中的图案的充分的呈现或可识别性，有时使用特定光学放大率的显微镜光学系统来获取荧光图像。这可能引起如下荧光图像，该荧光图像无法囊括或呈现整个载片或整个器官切片。由此也可能导致特定的器官层仅以小的份额存在于器官切片的荧光图像中。

技术实现思路

[0011]因此提出用于通过免疫荧光显微术并且通过数字图像处理来检测器官切片上荧光图案类型的潜在存在的方法。
[0012]所述方法具有不同的步骤。首先，在载片上提供器官切片。然后将器官切片与潜在具有初级抗体的液态的患者样本一起培育。此外，将器官切片与用荧光染料标记的次级抗体一起培育。然后在与荧光染料相对应的颜色通道中获取器官切片的荧光图像。此外，将荧光图像提供给一个神经网络。
[0013]所述方法的特征在于，借助所述一个神经网络同时地通过分割荧光图像确定分割信息并且此外也同时确定指示荧光图案类型的实际存在的置信量度。
[0014]此外，基于先前确定的分割信息确定荧光图像的与荧光图案类型的构成相关的至少一个子面。
[0015]此外，基于先前确定的至少一个子面确定指示置信量度的有效性程度的有效性信息。
[0016]最后，此外根据有效性信息输出荧光图案类型的实际存在的置信量度。
[0017]为了阐明一个或多个可能的优点，下面更详细地解释根据本专利技术的方法的相应方面。
[0018]如上所述，当在载片上制备器官切片时可能会出现不同的问题，使得与要检测的图案或荧光图案相关的器官层不能以足够的覆盖度或足够的子面存在。通过根据本专利技术的方法检验特定的器官层作为与荧光图案类型的构成相关的子面是否以足够的程度存在，并且然后基于先前确定的子面确定有效性信息，可以相应地控制或影响置信量度的输出。换言之：可以依据子面检验置信量度。因此，特定的子面与特定的器官层相对应。荧光图像的子面因此尤其是如下子面，该子面基于分割信息配设给特定器官切片或特定器官层。换言之：子面被确定为代表特定器官层的子面，该子面或该器官层基于分割信息确定。
[0019]因此可以通过检验子面来确保所确定的关于荧光图案类型的存在的置信量度也是有效的，因为在例如子面或器官层具有过小的面积或过小的情况下，置信量度可能被检测为无效。
[0020]例如，在子面太小的情况下，可以优选地不输出置信量度。
[0021]此外，所提出的方法尤其是由于另一个原因是有利的。所述一个神经网络同时确定关于荧光图像的分割信息和针对荧光图案类型的存在的置信量度。神经网络因此如此设计，使得关于荧光图案和至少一个特定的可见的器官层或其子面的信息可以流入到通过神经网络进行的分析中，并且流入到关于荧光图案类型的存在的置信量度的确定中。换言之：神经网络是经预训练的神经网络，该经预训练的神经网络在训练期间不仅已经学习了关于荧光图案类型的存在的置信量度而且学习了关于荧光图像的分割的分割信息。在此，分割信息尤其代表多个子分割信息，这些子分割信息分别代表器官切片的相应的不同器官层。
[0022]根据本专利技术，不进行由现有技术已知的图像处理：在现有技术中，可以首先确定以图像片段形式或作为分割信息的所谓掩膜，然后将其置于实际的荧光图像上，然后神经网络仅还分析荧光图像的那些被掩盖的子区域，这些子区域被掩膜或分割信息过滤掉，以确定置信量度。在此，将首先最终确定分割信息，然后将其作为掩膜应用于荧光图像，并且仅荧光图像的通过掩膜确定的子图像区域被输入到关于荧光图案的存在的置信量度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于通过免疫荧光显微术以及通过数字图像处理来检测器官切片上至少一种荧光图案类型的至少一个潜在存在的方法，所述方法包括：
‑
在载片上提供器官切片；
‑
将器官切片与潜在具有初级抗体的液态的患者样本一起培育；
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将器官切片与用荧光染料标记的次级抗体一起培育；
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在与荧光染料相对应的颜色通道中获取器官切片的荧光图像(FB)；
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将荧光图像(FB)提供给一个神经网络(NN)；
‑
借助所述一个神经网络(NN)同时地通过分割荧光图像(FB)确定分割信息(SEG)并且此外确定指示荧光图案类型的实际存在的置信量度(KM)；
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基于分割信息(SEG)确定荧光图像(FB)的与荧光图案类型的构成相关的至少一个子面(TF1、TF2)；
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基于先前确定的至少一个子面(TF1、TF2)确定指示置信量度(KM)的有效性程度的有效性信息(VI)；
‑
根据有效性信息(VI)输出荧光图案类型的实际存在的置信量度(KM)。2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
‑
基于分割信息(SEG)确定荧光图像(FB)的与荧光图案类型的构成相关的多个子面(TF1、TF2)；
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基于先前确定的子面(TF1、TF2)确定指示置信量度(KM)的有效性程度的有效性信息(VI)。3.根据权利要求1所述的方法，所述方法包括：
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确定所述至少一个子面(TF1、TF2)相对于荧光图像(FB)的面的面积份额；并且
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基于所述面积份额确定有效性信息(VI)。4.根据权利要求2所述的方法，所述方法包括：
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确定相应的子面(TF1、TF2)相对于荧光图像(FB)的面的相应的面积份额；并且
‑
基于所述面积份额确定有效性信息(VI)。5.根据权利要求2所述的方法，所述方法包括：
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基于分割信息(SEG)确定荧光图像(FB)的与荧光图案类型的构成相关的多个子面(TF1、TF2)；
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确定相应的子面(TF1、TF2)相对于荧光图像(FB)的面的相应的面积份额；
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基于所述面积份额并且基于相应的阈值确定有效性信息(VI)；
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在相应的面积份额超过相应的阈值(SW1、SW2)的情况下，输出荧光图案类型的实际存在的置信量度(KM)。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述神经网络(NN)
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首先基于荧光图像(FB)通过至少一个或多个卷积运算在特征空间中生成多个特征信息的第一集合(FI1)；
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并且然后基于特征信息的第一集合(FI1)来确定分割信息(SEG)和置信量度(KM)。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述神经网络(NN)
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首先基于荧光图像(FB)通过一个或多个卷积运算在特征空间中生成多个特征信息的第一集合(FI1)；
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此外基于特征信息的第一集合(FI1)来确定分割信息(SEG)；
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并且此外基于特征信息的第一集合(FI1)以及基于分割信息(SEG)来确定置信量度(KM)。8.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：S，
申请(专利权)人：欧蒙医学实验诊断股份公司，
类型：发明
国别省市：