乳腺良恶性组织计算机分类方法的研究

想象一下，一个女人刚刚做了常规的乳房X光检查，发现她乳房里有一个可疑的肿块。为了查明肿块是良性还是恶性，下一步将进行活检，并由病理专家进行分析。

不幸的是，即使在美国和欧洲，那里有相对容易进入乳腺诊所和专科医生，往往需要几天或几周才能收到活检结果。在某些情况下，第一次活检的结果可能是不确定的，需要另一次活检，进一步推迟手术和治疗。

在等待的这段时间里，女人只能围绕着一个问题思考无数的不确定性：“我有乳腺癌吗？”

现在想想在一个经济资源有限的国家，比如坦桑尼亚，全国只有15名病理学家，或者每250万人就有1名病理学家。相比之下，美国有超过18000名病理学家，即每17500人有1名病理学家。

对这个女人来说，接受诊断可能需要几周到几个月的时间。在这种情况下，许多病人无法返回接受他们的检查结果。因此，许多资源匮乏的妇女得不到她们迫切需要的治疗。

诊断乳腺癌的标准程序是对可疑肿块进行活检。然后用福尔马林固定活检，以防止组织腐烂，切成薄片，安装在玻璃载玻片上，染色以显示建筑细节。

病理学家在显微镜下检查玻片并作出诊断。这一组织制备和诊断过程需要许多消耗品和专业知识。

因此，对快速评估乳腺肿块并将其分为良性或恶性的工具有着至关重要的需求。理想情况下，这些工具需要很少的消耗品和最少的培训来进行评估。

几年前，我们的研究团队决定通过开发一种基于可量化特征的乳腺组织分类方法来满足这一需求。

在三年的时间里，我们接受了乳腺癌患者的乳腺组织。为了给标本成像，我使用了共焦显微镜，这种显微镜可以分辨出小于乳腺细胞大小的结构，而且不需要大量的准备，只需几分钟就可以获得图像。

最初，我和珍娜·穆勒在两个不同的项目上工作。我的研究集中在评估乳腺导管上，大约80%的乳腺癌病例发生在导管上。Jenna的工作重点是评估乳腺细胞核的良恶性特征。

当Jenna和我整合我们的评估方法并使用与乳腺细胞核和乳腺导管相关的特性进行自动分类时，我们发现我们可以对多种乳腺良恶性组织类型进行分类。

通过结合描述细胞核排列和乳腺导管内细胞物质数量的参数，我们可以高精度地定量区分各种良恶性肿块。

Ozaki、安德森等研究人员，在早期的研究中已经表明，使用计算机方法来评估乳腺细胞和导管的特性，以便将组织分为良性或恶性。然而，这些研究使用了固定组织的薄片，这需要大量的时间和资源来准备成像。

在我们的研究中，我们把计算机方法应用到固定组织上的想法向前推进了一步，将其直接应用到组织上，可以消除对广泛和昂贵的组织制备的需要。这可以实现在治疗点对组织的自动化和快速诊断。

虽然病理学将继续成为诊断癌症的临床标准，但新技术有可能将初步诊断的延迟从几周或几个月大大减少到几小时甚至几分钟。

这项新技术有可能使女性在活组织检查的同一天就知道自己的诊断，或者准备治疗，或者回家时确信自己是健康的。

<link />