用于辅助病理学家标识放大的组织图像中的肿瘤细胞的方法和系统

摘要

公开了一种用于在标识淋巴结组织中肿瘤细胞的存在方面辅助病理学家的方法、系统和机器。在第一放大率(例如40X)下的淋巴结组织的数字图像被细分成多个矩形“图块”。然后针对每个图块确定恶性肿瘤可能性得分。得分是通过使用被编程为深度神经网络模式识别器的集合的计算机系统分析来自图块的像素数据(例如，以图块为中心并包括图块的像素数据)而获得的，每个深度神经网络模式识别器在图块的不同放大率水平上操作。生成载玻片的表示或“热图”。根据(1)由深度神经网络模式识别器的集合的组合输出分配给图块的恶性肿瘤可能性得分，以及(2)将不同的颜色(或灰度值)分配给被分配给图块的恶性肿瘤可能性得分的不同值的代码，来给每个图块分配颜色或者灰度值。