Bakgrund: Prostatacancer är en av de främsta orsakerna till cancerrelaterade dödsfall. För diagnos, förutsäga resultatet av sjukdomen, och för att bedöma potentiella nya biomarkörer, patologer och forskare rutinmässigt analysera histologiska prover. Morfologisk och molekylär information kan integreras genom att anpassa mikroskopiska histologiska bilder på ett multiplext sätt. Denna process är vanligtvis tidskrävande och resulterar i intra-och inter-användarvariabilitet. Syftet med denna studie är att undersöka genomförbarheten av att använda moderna bildanalysmetoder för automatisk anpassning av mikroskopiska bilder från olika färgade intilliggande paraffinsektioner från prostatavävnadsprover. Metoder: Vävnadsprover, som erhållits från biopsi eller radikal prostatektomi, avdelades och befläckades med antingen hematoxylin & eosin (H&E), immunhistokemi för p63 och AMACR eller Time Resolved Fluorescence (TRF) för androgenreceptor (AR). Bildpar var anpassade för översättning, rotation och skalning. Registreringen utfördes automatiskt genom att först upptäcka landmärken i båda bilderna, med hjälp av skalan invariant image transform (SIFT), följt av den välkända RANSAC-protokollet för att hitta punktkorrespondenser och slutligen anpassas av Procrustes fit. Registreringsresultaten utvärderades med hjälp av både visuella och kvantitativa kriterier enligt definitionen i texten. Resultat: Tre experiment utfördes. För det första anpassades bilder av vävnadssektioner i följd med H&E och p63/AMACR framgångsrikt i 85 av 88 fall (96,6 %). Misslyckandet inträffade i 3 av 13 kärnor med mycket aggressiv cancer (Gleason score ≥ 8). För det andra anpassades bildparen TRF och H&E korrekt i 103 av 106 fall (97 %). I det tredje försöket övervägdes justeringen av bildpar med samma färgning (H&E) som kommer från en hög med fyra sektioner. Framgången för anpassningen sjönk från 93,8 % i angränsande sektioner till 22 % för de sektioner som ligger längst bort. Den föreslagna metoden är både tillförlitlig och snabb och därför väl lämpad för automatisk segmentering och analys av specifika områden av intresse, kombinerar morfologisk information med proteinuttrycksdata från tre på varandra följande vävnadssektioner. Slutligen, resultatet av algoritmen verkar vara i stort sett opåverkad av Gleason grad av prostatavävnad prover som undersökts, åtminstone upp till Gleason poäng 7.
Ett annat multimodalt registreringsproblem med mikroskopiska bilder från angränsande delar av prostatavävnad behandlas i REF.
Automatic registration of multi-modal microscopy images for integrative analysis of prostate tissue sections
{'venue': 'BMC Cancer', 'journal': 'BMC Cancer', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}