[发明专利]用于定量分析异质生物标志物分布的方法、系统和装置

摘要

本文公开了用于检测和描述细胞样本中的异质性的方法、系统和装置。针对细胞样本的图像内的一个或多个感兴趣区域（AOI）生成多个视场（FOV）。来自每个FOV的超光谱或多光谱数据被组织到包含一个或多个z层的图像栈中，其中每个z层包含FOV中每个像素处的单一标志物的强度数据。聚类分析被应用于图像栈，其中聚类算法对跨z轴的各层具有相似比例的可检测标志物强度的像素进行分组，从而生成具有相似表达模式的多个聚类。

主权项

一种表征细胞样本中的异质性的方法，所述细胞样本包括用可检测的标记物标记的一种或多种分析物，所述方法包括在计算机装置上分析所述细胞样本的图像（100），所述计算机设备包括被编程为将聚类分析应用于从所述细胞样本的图像获得的数据集以创建包括表达模式的多个聚类的聚类图的计算机处理器，其中：(a)所述数据集包括用于所述细胞样本的图像的至少一部分的图像栈（102），其中，所述图像栈包括x轴、y轴和z轴，其中，所述x轴和所述y轴表示所述图像的部分内的空间坐标，并且所述z轴包括数目为n的层（L1，L2，L3 ...，Ln），其中，所述z轴的每个层包括在多个x、y坐标处的单一可检测标志物的强度数据；以及(b)所述聚类分析包括将无监督的、非参数的基于密度的聚类算法应用于图像栈，其中由所述数据集在至少n + 2维空间中定义所述聚类算法的聚类点（P i 、P j ），其中每个点由x、y坐标和所述图像栈中的相应的x、y坐标处的n层的n个强度数据值给出，从而生成所述多个聚类，(c)输出代表所述聚类分析的结果的输出数据（114，116），所述数据表示所述细胞样本中的异质性。