计算机图像分析挖掘乳腺癌病理预后新指标

作者：陈佳梅; 屈爱平; 王林伟; 袁静萍; 杨芳; 向清明; Ninu Maskey; 杨桂芳; 刘娟; 李雁

来源：生物物理学报, 2014, 30(07): 517-486.

• 乳腺浸润性导管癌
• 苏木素-伊红组织病理图像
• 计算机辅助图像分析
• 形态学特征
• 预后

应用计算机辅助图像分析方法研究了230例乳腺浸润性导管癌(invasive ductal carcinoma of the breast,IDC)的1 150张苏木素-伊红组织病理图像。用支持向量机模型分割上皮-间质,用标记点控制的分水岭算法分割细胞核,提取出730个形态学特征。Kaplan-Meier生存分析显示12个形态学特征与8年无病生存相关(P<0.05);Cox比例风险回归模型显示其中4个参数为独立预后因子:癌巢细胞密度(HR 1.645,95%CI[1.193,2.270],P=0.002)、间质细胞结构特征(HR 1.507,95%CI[1.084,2.095],P=0.015)、癌巢特征(HR 1.361,95%CI[1.026,1.804],P=0.032)及癌巢细胞核特征(HR 0.731,95%CI[0.538,0.993],P=0.045),可作为预测IDC预后的病理新指标。

• 单位
  软件工程国家重点实验室; 武汉大学; 武汉大学中南医院