[发明专利]用于处理玻片的图像以推断生物标志物的系统和方法

权利要求书

1.一种用于分析对应于试样的图像的计算机实现方法，所述方法包括：

接收对应于目标试样的目标电子图像，所述目标试样包括患者的组织样本；

将机器学习系统应用于所述目标电子图像，以标识所述目标试样的感兴趣区域并且确定所述感兴趣区域中的生物标志物的表达水平、类别和/或存在，所述生物标志物包括来自表皮生长因子受体（EGFR）生物标志物和/或DNA错配修复（MMR）缺陷生物标志物当中的至少一个，所述机器学习系统已经通过处理多个训练图像而被生成以预测所述目标电子图像中是否存在感兴趣区域，所述训练图像包括人类组织的图像和/或通过算法生成的图像；以及

输出所述感兴趣区域中的所述生物标志物的所确定的表达水平、类别和/或存在。

2.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中标识所述目标试样的所述感兴趣区域包括：将所述目标电子图像划分成一个或多个子区域，并且确定所述一个或多个子区域中的任一个中是否存在感兴趣区域。

3.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中标识所述目标试样的所述感兴趣区域包括：

使用以下操作中的至少一个将所述目标电子图像划分成一个或多个子区域：创建所述目标电子图像的图块、基于边缘和/或对比度来分割所述目标电子图像、使用颜色差异来分割所述目标电子图像、和/或监督式确定；以及

确定所述一个或多个子区域中的任一个中是否存在感兴趣区域。

4.根据权利要求1所述的计算机实现方法，进一步包括：

通过创建所述目标电子图像的图块将所述目标电子图像划分成一个或多个子区域；以及

通过确定所述目标电子图像的每个图块的第一表达得分、并且聚集每一个图块的第一表达得分以确定所述目标试样的部分的第二表达得分，从而确定所述感兴趣区域中的生物标志物的表达水平、类别和/或存在。

5.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中确定所述感兴趣区域中的生物标志物的表达水平、类别和/或存在包括：确定所述感兴趣区域中存在所述生物标志物的概率。

6.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中确定所述感兴趣区域中的生物标志物的表达水平、类别和/或存在包括：

将表达水平分组到一个或多个诊断类别中，所述一个或多个诊断类别表示所述感兴趣区域中的所述生物标志物的存在的标度；以及

在所述一个或多个诊断类别当中标识诊断类别，以对所述感兴趣区域中的所述生物标志物进行分类。

7.根据权利要求1所述的计算机实现方法，其中输出所述感兴趣区域中的所述生物标志物的所确定的表达水平、类别和/或存在包括：显示针对所述生物标志物的表达水平、类别和/或存在的视觉指示器，并且基于所述生物标志物的表达水平、类别和/或存在来显示一个或多个治疗选项。

8.一种用于分析对应于试样的图像的系统，所述系统包括：

至少一个存储器，其存储指令；以及

至少一个处理器，其被配置成执行所述指令以实行操作，所述操作包括：

接收对应于目标试样的目标电子图像，所述目标试样包括患者的组织样本；

将机器学习系统应用于所述目标电子图像，以标识所述目标试样的感兴趣区域并且确定所述感兴趣区域中的生物标志物的表达水平、类别和/或存在，所述生物标志物包括来自表皮生长因子受体（EGFR）生物标志物和/或DNA错配修复（MMR）缺陷生物标志物当中的至少一个，所述机器学习系统已经通过处理多个训练图像而被生成以预测所述目标电子图像中是否存在感兴趣区域，所述训练图像包括人类组织的图像和/或通过算法生成的图像；以及

输出所述感兴趣区域中的所述生物标志物的所确定的表达水平、类别和/或存在。

9.根据权利要求8所述的系统，其中标识所述目标试样的所述感兴趣区域包括：将所述目标电子图像划分成一个或多个子区域，并且确定所述一个或多个子区域中的任一个中是否存在感兴趣区域。