ki - 67是一个标记对细胞增殖核抗原结合,并因此主要抗体在免疫组织化学。评分方法来源于ki - 67免疫染色显示承诺的预测致命性的癌症( 1]。最常见的计分方法标签索引,ki - 67阳性细胞的比例全部人口( 1]。

手动计算标签索引可以为病理学家是一个耗时的过程,细胞计数在一个明亮的领域。开发了自动评分算法和程序来生成标签指标,但他们通常是特异性的细胞类型和斜交结果,包括基质细胞在索引中。这个问题是特别相关的乳腺癌,肿瘤通常位于fibroadipose组织的一个领域。我们已经适应算法应用评分和测试2基质细胞过滤算法删除这些细胞根据其细长的核形态。

自动评分算法是改编自ImmunoRatio [ 2),用Python编程语言编写的。在这个评分项目中,两种基质过滤方法进行测试。第一过滤等周商细胞低于一个阈值定义的标记细胞,而第二个使用形状属性称为胡锦涛不变矩。乳腺癌的算法应用于数据集图像,结果与nonstromal过滤和病理学家得分。

初步结果表明,算法与基质过滤比nonfiltered更好的与病理结果相关联。此外,胡锦涛不变矩是更好的基质细胞过滤变量由于其周长不信赖。偏差的自动评分从pathologist-scored结果直接与间质组织的数量在图像领域。

基质细胞过滤是一种很有前途的技术的发展,自动评分算法。额外的方法应该探索解决nonelongated基质核的过滤。提高可用性,它可以集成到整个成像系统在不久的将来。