Brain-X | 广东省人民医院陆铖/刘再毅团队：针对脑癌病理影像的特征分析
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苏木精-伊红染色的组织病理切片蕴含丰富的组织细胞形态信息，是癌症诊断和临床制定治疗方案的重要依据。近年来，数字病理学的发展使全幅病理图像在脑癌的诊断、预后和预测等方面得到了广泛应用。然而，基于手工特征（基于领域经验和先验知识设计的定量特征）的脑癌组织病理分析仍缺乏系统性工具和标准化分析方案。
近日，广东省人民医院陆铖、刘再毅团队联合西安石油大学景明利团队发布了一个针对脑癌病理的手工特征分析方案（Protocol for Handcrafted feature analysis in Brain Cancer Pathology，PHBCP），在Brain-X（交叉脑科学）以“From digitized whole-slide histology images to biomarker discovery: A protocol for handcrafted feature analysis in brain cancer pathology”为题发表方法学论文。该方案面向脑癌组织病理分析和相关领域的研究人员，旨在提供一种针对脑癌病理的手工特征标准化分析流程。
该项研究所呈现的手工特征分析方案主要包括七个步骤：问题定义、数据质控、图像预处理、特征提取、特征选择、模型构建和效果分析。问题定义是指确定研究的具体临床问题；数据质控旨在剔除质量不合格的切片数据；图像预处理涉及对全幅病理图像的初步处理过程，包括感兴趣区域的分割，图像切块以及染色归一化等；特征提取是从数字病理图像中提取针对性的手工特征；特征选择用于从原始数据中选择出最有代表性和区分性的特征；模型构建是基于筛选后的特征，利用统计学方法或机器学习算法建立用于分类或预测的模型；效果分析则通过一系列评估指标和统计分析方法对模型进行评估。
希望PHBCP能为开展基于病理图像分析的研究人员提供一种标准化分析流程，共同促进脑癌中计算病理学的发展。
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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/brx2.70030
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