如何利用数字切片全景图像分析，实现更GX的病理研究？

2020年6月11日，滨松ZG数字病理产品技术工程师在线为大家介绍了数字病理分析软件模块、全景切片图像分析的优势，以及不同软件版本的丰富的应用案例。

通过工程师的讲解，我们可以很好地了解到数字切片全景图像分析，是如何帮助研究者实现更标准化、专业化以及更GX的数字病理研究的。

丰富实例，满满实操干货，都在以下视频和Q&A内容中啦~

内容导航

01:06 分析软件模块分类介绍

02:45 全景切片图像分析的优势

10:17 标准版分析模块案例分享 

· 细胞核/质/膜病理图像为主的量化分析案例 

19:17 平台版分析模块案例分享

・肿瘤血管识别

・脂肪空泡识别

・肌纤维萎缩分析

・肺纤维化分析

・皮肤淋巴瘤等量化分析案例

35:18 选配版分析模块案例分享

・TMA组织芯片分析

・肿瘤微环境虚拟多染分析

・AI应用案例分享

57:01 Q&A

观众提问精编

Q：如何区分滨松分析软件标准版、平台版、选配版（AI、虚拟多染、TMA等）？

标准版：主要适用于临床客户，分析指标比较明确，而且分析量比较大的，且主要围绕细胞核、细胞膜、细胞质的特定分析，如KI67/ER/PR/HER2等常见分析，无需进行复杂参数设定，简单易用；

平台版：主要适用于科研用户，分析指标种类较多，且存在可扩展性研究可能，不限定分析组织类型，可以是微观细胞，也可以是宏观组织，用户可以根据自己的需求进行分析程序编辑，并对分析结果，利用软件的不同算法进行优化，从而针对不同的分析对象，创建不同的APP；平台版包含了标准版的功能；

选配版：是根据特定的具体应用，开发的算法程序，跟以上两种存在一定依存关系，如AI模块是包含平台版模块的，虚拟多染也是包含平台版模块的，TMA只包含标准版模块；

Q：软件分析对象包括电镜相片吗？

目前我们的软件分析对象，除了常见的扫描仪的全景图像之外，很多显微镜搭载相机拍照出来的图像也是支持的，如Z常见的TIFF/JPEG/BMP等格式的图像，也都可以分析，大大提高了软件的兼容性。

Q： 可以对荧光切片进行分析吗？

可以的，此次我们的案例可能没有详细介绍荧光切片的示例，后面我们会以微信公众号等形式推送一些新的应用案例，包括荧光图像的，比如大家比较常用的荧光FISH分析，肿瘤微环境的荧光多标分析等。

Q： 标准版软件含AI模块吗？

目前AI模块是选配版，标准版的软件主要针对细胞核/质/膜的分析，不包含AI模块。

Q：是否适用于所有的组织染色分析？

目前组织染色没有限定哪几种，只要是病理图像即可，只是针对不同的组织染色，所用到的分析模块不同；如IHC染色可以用标准版模块也可以用平台版模块，HE染色可以用平台版模块，也可以用选配的AI模块。

Q：肺纤维化是用什么方法染色的？

示例中肺纤维化的片子是采用Masson三色染色法进行染色，胶质纤维被染成蓝色，区分于其他组织类型，从而实现有效分析；

Q：可以对切片进行组织分割吗？比如通过自动学习功能将肿瘤区域和间质区域进行组织形态学的划分，再去分析染色指标在不同组织区域的表达情况，这个软件可以做到吗？

对于大部分组织分割，平台版的软件模块，即可实现，比如肿瘤区域和间质区域的划分，分割之后即可对不同组织区域进行对应的染色指标分析；当然，有些组织分割因为染色特点或形态特点的缘故，需要更好的算法来实现，那么可能会用到我们选配版的AI模块来帮助实现。

Q：虚拟多染分析需要连续切片进行不同染色，Z多可以进行几种染色的虚拟分析，软件有校正功能吗？校正不同层切片组织形态的变化？

是的，虚拟多染实际上是连续切出2-3张病理切片，并用不同的染色进行标记，然后通过软件将几张不同染色图像进行位置同步，在同步过程中，即有全景同步，也可以对某个局部区域进行单独同步，也就是对于特定区域进行微调，从而Zda限度满足同步的准确性。

Q：AI学习需要让软件学习多少个视野或者说多少张切片，才能做到较为准确的组织结构分割？

从目前我们分析的示例来看，比如肾小球识别，需要2200个肾小球的标记，112张切片即可得到7种不同染色的识别APP；所以说，根据我们分析的目标不同，需要的数据量也不同，比如只针对于一种肾小球染色，只需要20张切片就基本满足需求了，这里需要强调的一点是，AI模块的数据训练是连续的，也就是说，我们可以开始先用一部分数据进行训练，然后看分析结果，如果结果误差还是较大，可以继续增加训练数据，软件学习的效果是在原来的基础上进行的叠加而不是覆盖。

Q：如何能得到切片的染色的强度？

对于数字病理图像来讲，分析Z小单位就是像素，而对于像素来讲，每种颜色都有深浅，也就是灰度值，软件可以通过自由反卷积算法，将分析的目标颜色进行单色处理，从而更准确的得出灰度值，以此来反应染色的强度。

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关注滨松微信公众号，回复【数字病理0611】，可获得本次主讲工程师推荐的相关文章以及产品链接：

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（来源：滨松）