无标签和无幻灯片的组织组织学使用3D epi-mode定量相成像和虚拟血素和欧染色
Tanishq Mathew Abraham1, Paloma Casteleiro Costa2, Caroline Filan3
1Department of Biomedical Engineering, University of California, Davis, California 95616, USA.
Optica
|December 6, 2024
概括
这项研究引入了一种新方法,将定量斜背照明显微镜 (qOBM) 和人工智能结合起来,从新鲜组织中创建虚拟的H&E污点. 这为改善疾病诊断和癌症查提供了快速,无幻灯片的组织病理学.
科学领域:
- 生物医学光学 生物医学光学
- 数字病理学数字病理学
- 医学中的人工智能
背景情况:
- 血素和欧 (H&E) 染色是组织诊断的黄金标准,但需要费力的甲固定,嵌 (FFPE).
- FFPE过程耗时,阻碍了诸如实时手术边际评估等应用程序.
研究的目的:
- 开发一种快速的,没有标签和幻灯片的方法,从新鲜组织中生成类似H&E的图像.
- 利用定量斜背照明显微镜 (qOBM) 和人工智能进行虚拟遗传病学染色.
主要方法:
- 将3D定量阶段成像 (qOBM) 与无监督生成对抗网络 (GAN) 管道集成.
- 从未改变的厚组织到几乎染色的H&E样 (vH&E) 图像的qOBM相位图像的映射.
- 使用神经网络分类和与神经病理学家的用户研究进行验证.
主要成果:
- 高准确度的转换 qOBM 图像到vH&E 在小鼠肝脏,大鼠质肉瘤和人类质瘤组织中具有亚细胞细节.
- 在体积成像中展示H&E类对比度.
- 由AI分类器和专家病理学家成功验证vH&E图像质量和真实性.
结论:
- 支持深度学习的qOBM为传统的H&E染色提供了快速,经济高效的替代方案.
- 这种方法促进了新的组织病理学工作流程,有可能改善癌症查,检测和治疗指导.
- 该技术为体内应用程序提供实时反功能.


