基于像素强度和基于对象的图像分析软件算法的比较,用于评估从嵌入氨酸的人类瘤样本中的部分的免疫组织化学染色
Sarah E Kimambo1, Josh Overton2, Nicole A Bouffard2
1Department of Pathology and Laboratory Medicine, Larner College of Medicine, University of Vermont, Burlington, VT, 05405, USA.
Histochemistry and cell biology
|November 25, 2025
概括
计算机辅助病理学软件显示了在癌症样本中分析免疫组织化学 (IHC) 标记物的潜力. 基于对象的分析比基于像素的方法提供了更一致的结果,尽管这两种方法都不能完全满足全面评估的需求.
科学领域:
- 数字病理学和计算分析
- 瘤学和组织病理学
- 生物标志物量化量化
背景情况:
- 组织病理学诊断依赖于专家对免疫组织化学 (IHC) 标志物的解释.
- 计算机辅助检测 (CAD) 系统正在成为病理学中的决策支持工具.
- 自动化分析软件必须捕获样本信息,以进行复杂的IHC标志物解释.
研究的目的:
- 从技术上评估两种常见的自动化分析方法:正像素数和单个单元格.
- 为了比较这些算法在商用数字病理学软件中的性能.
- 评估它们在量化瘤样本中IHC标志物阳性的有用性.
主要方法:
- 分析了37张免疫组织化学染色乳腺,结肠和子宫内膜瘤样本的整片图像.
- 利用两个软件平台 (ImageScope和HALO) 作为基于像素和基于对象的分析的代理.
- 采用了三种采样方法来记录抗体标志物阳性的百分比.
主要成果:
- 基于像素的软件在识别颜色强度方面表现出色,并为IHC标记器提供分级选项.
- 基于对象的软件在不同采样方法的阳性估计中表现出卓越的一致性.
- 软件的指标都没有提供研究标准所要求的全面IHC标志物评估.
结论:
- 基于对象的分析显示了在数字病理学中更一致的IHC标志物量化有希望.
- 当前的自动化分析软件可以帮助针对瘤标记物的具体定量表达问题.
- 需要进一步发展,以满足全面的本病理学评估的需求.


