基于抗体的多重图像分析:病理学家的标准分析工作流程和人工智能工具
Mohamed Omar1, Giuseppe Nicolo' Fanelli2, Fabio Socciarelli3
1Department of Computational Biomedicine, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, California; Cancer Therapeutics Program, Samuel Oschin Comprehensive Cancer Institute, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, California.
概括
病理学中的多重成像允许同时可视化多个生物标志物,提供组织复杂性的全面视图. 本综述详细介绍了数字图像分析工作流程和多重IHC/IF的开源工具,帮助病理学家整合这些先进技术.
科学领域:
- 病理学 病理学 病理学
- 数字病理学数字病理学
- 生物医学成像技术 生物医学成像技术
背景情况:
- 传统的组织病理学依赖于视觉检查,而单复杂的IHC仅限于单个生物标志物.
- 多重复合成像技术 (多重复合IHC/IF) 允许在单个组织部分同时可视化多个生物标志物.
- 这些先进的方法提供了定量多标记数据和空间背景,增强了对细胞相互作用和疾病机制的理解.
研究的目的:
- 审查用于病理学多重成像的标准数字图像分析工作流程.
- 讨论共同的开源工具,支持分析管道的每个步骤.
- 为病理学家和研究人员提供实用指导,将多重图像分析集成到常规工作流程和翻译研究中.
主要方法:
- 图像采集和预处理
- 细胞细分技术 细胞细分技术
- 生物标志物的量化策略
- 使用开源软件解决方案.
主要成果:
- 对于多重成像的端到端数字图像分析管道的详细概述.
- 讨论处理大型多道图像的常见挑战和解决方案.
- 识别开源工具来支持工作流的各个阶段.
结论:
- 与传统方法相比,多重成像为组织病理学提供了更全面的视图.
- 标准化的数字图像分析工作流程和可访问的开源工具对于采用这些技术至关重要.
- 本综述弥合了先进多重成像和病理学和研究中的实际应用之间的差距.
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