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免疫組化分析報告案例
點擊次數(shù)：3852 更新時間：2022-07-18
 

分析方法

 采用AI深度學(xué)習(xí)原理，基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行算法訓(xùn)練并集成為自動化圖像分析軟件。具體過程如下：

1、循跡：自動定位并沿待測組織圈定待測區(qū)域，可根據(jù)具體要求手動定位；

2、選色：根據(jù)HSI自動進(jìn)行陽性判斷，可根據(jù)具體情況手動修正；

3、運算：根據(jù)需求，軟件自動定位細(xì)胞核并擴(kuò)展胞質(zhì)范圍；計算弱、中、強陽性細(xì)胞數(shù)量以及面積；累積光密度IOD(integrated optical density) ；組織面積等不同參數(shù)。

    4、分析：高倍下逐步計算待測區(qū)域。完成后根據(jù)原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及算法公式自動對各個項目進(jìn)行計算得出分析結(jié)果，并生成報告。

2.評價項目

    1、陽性細(xì)胞比率=陽性細(xì)胞數(shù)/細(xì)胞總數(shù)[1]

    2、陽性細(xì)胞密度=陽性細(xì)胞數(shù)/待測組織面積[1]

3、平均光密度值=累積光密度IOD值/陽性像素面積[2]

4、H-SCORE=∑（pi×i）=（percentage of weak intensity ×1)+(percentage  of moderate intensity ×2)+(percentage of strong intensity ×3) [3][4] [7][8]

5、IRS=SI（陽性強度）×PP（陽性細(xì)胞比率）。SI可分為3級，0級無陽性著色，1級淡黃色弱陽性，2級棕黃色中陽性，3級棕褐色強陽性；PP可分為4級，0級為0～5%，1級為6%～25%，2級為26%～50%，3級為51%～75%，4級為>75% [5]

6、陽性面積比=陽性面積/組織面積[6]

7、陽性面密度=累積光密度IOD值/組織像素面積[2]

 

3.分析結(jié)果

圖片名稱
(Names of Images)

陽性面積比率
(Positive Area, %)

平均光密度值
(Mean Density)

面密度
(Area Density)

H-Score

1

1.06%

0.1619

0.001714

1.4709

2

5.20%

0.1129

0.005868

6.2052

3

0.63%

0.1133

0.000709

0.7035

5.原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

圖片名稱
(Names of Images)

陽性像素面積1級
(Positive Area 1 weak, pixel)

陽性像素面積2級
(Positive Area 2 Moderate, pixel)

陽性像素面積3級
(Positive Area 3 Strong, pixel)

累積光密度值
(IOD)

組織像素面積
(Positive Area, pixel)

1

19772

2378

3873

4213

2457712

2

221689

43779

4295

30462

5191371

3

14935

766

635

1851

2612126