Olympus VS200整體解決方案在胰島圖像的分割和分析中的應(yīng)用
科技前沿丨真·人工智能替你搬磚
在研究糖尿病和其他代謝性疾病時(shí)，研究人員希望能夠分析這些含胰島素β細(xì)胞的百分比和相對位置。若要獲得研究相關(guān)的數(shù)據(jù)，大批量顯微圖像分析對于確定胰島的形態(tài)和定量至關(guān)重要。
這種分析既要定性又要定量，并且必須可靠且客觀。
生物學(xué)小常識：
胰腺具有兩個(gè)主要功能：
分泌酶以分解食物中的蛋白質(zhì)、脂質(zhì)、碳水化合物和核酸（外分泌）。
分泌控制血糖水平的胰島素和胰高血糖素（內(nèi)分泌）。這部分與糖尿病有關(guān)。
胰腺中的β細(xì)胞群（也稱胰島）在胰島素分泌中起到關(guān)鍵作用。
胰島素通過刺激其他組織的細(xì)胞吸收能量，協(xié)助降低血液中的葡萄糖含量。
胰島自動(dòng)檢測與分析的挑戰(zhàn)
小鼠胰腺切片樣品中的胰島使用特定熒光抗體實(shí)現(xiàn)了可視化。但為了分析這些結(jié)構(gòu)，研究人員通常需要以非常耗時(shí)的方式手動(dòng)篩選胰島。如下所示的傳統(tǒng)自動(dòng)分割方法（如基于閾值的算法）無法專門用于檢測胰島。
同時(shí)，在標(biāo)記胰島的Alexa 594通道中還檢測到紅細(xì)胞的自發(fā)熒光，因此很難自動(dòng)將胰島（綠色圓圈）β細(xì)胞的標(biāo)記與充滿紅細(xì)胞的血管（藍(lán)色圓圈）區(qū)分開。
10倍圖像，基于常規(guī)閾值方法的檢測結(jié)果（綠色），該方法無法區(qū)分胰島與血紅細(xì)胞（藍(lán)色）。
胰島（綠色圓圈）；血細(xì)胞（藍(lán)色圓圈）
Olympus VS200整體解決方案
為了提高這一過程的效率，奧林巴斯推出了“SLIDEVIEW VS200研究級全玻片掃描系統(tǒng)+深度學(xué)習(xí)”這一解決方案。為了測試該解決方案，我們將其應(yīng)用于胰島圖像的分割和分析中。
在測試中，我們研究了CB57BL/6NTac小鼠胰島衰老過程中，胰島的形態(tài)和功能變化。實(shí)驗(yàn)中使用了胰島素抗體染色方案制備的小鼠胰腺切片。這種染色可以實(shí)現(xiàn)對胰島內(nèi)β細(xì)胞的識別。這些細(xì)胞的結(jié)構(gòu)與外分泌部分不同，對應(yīng)于胰腺的內(nèi)分泌部分。
使用奧林巴斯SLIDEVIEW VS200研究級全玻片掃描系統(tǒng)以10倍倍率快速采集了小鼠胰腺樣品的數(shù)字玻片圖像。在最終獲得40幅圖像中，以人眼就可以輕松識別其中的胰島。
由奧林巴斯VS200玻片掃描系統(tǒng)掃描的胰腺切片示例。 紅色：Alexa 594染色第二抗體附著在生產(chǎn)胰島素的β細(xì)胞第一抗體上，藍(lán)色：DAPI復(fù)染細(xì)胞核。
(樣品由德國羅斯托克大學(xué)醫(yī)學(xué)部醫(yī)學(xué)生物化學(xué)和分子生物學(xué)研究所的Simone E. Baltrusch教授和Cindy Zehm博士提供。)
VS200研究級全玻片掃描系統(tǒng)提供了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的TruAI模塊— 一款用于圖像分析的VS-Desktop軟件插件。
它是一種自學(xué)習(xí)式的顯微圖像分析方法，可用于對象分割，是一種極其強(qiáng)大的技術(shù)。我們可以借助這項(xiàng)技術(shù)自動(dòng)檢測此實(shí)驗(yàn)中小鼠的胰島。
利用TruAI深度學(xué)習(xí)解決方案自動(dòng)對樣品進(jìn)行識別和分析
進(jìn)行自動(dòng)分析的第一步，是為軟件提供帶標(biāo)注的樣品圖像（ground truth）數(shù)據(jù)。這里可通過手動(dòng)標(biāo)記十二個(gè)不同小鼠胰腺樣品（下圖中綠色圓圈）的胰島來實(shí)現(xiàn)。
TruAI 使用小竅門：
標(biāo)記的對象越多越好。
大量強(qiáng)度、顏色、大小和形狀不同的對象可以讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒性*更佳。
插件提供了方便進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)記的各種工具。
*魯棒, Robust的音譯，所謂“魯棒性”，也是指控制系統(tǒng)在一定（結(jié)構(gòu)，大�。┑膮�(shù)攝動(dòng)下，維持其它某些性能的特性。
生成標(biāo)記數(shù)據(jù)的下一步是訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，DNN）。
在此階段，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)將ground truth數(shù)據(jù)與其自身計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，直至其達(dá)到較高概率值。計(jì)算得出的數(shù)據(jù)是一種人工智能（Artificial Intelligence, AI)，它模仿人類大腦（所謂DNN）學(xué)習(xí)、識別結(jié)構(gòu)并做出智能判斷。
最后一步，將計(jì)算出的DNN應(yīng)用于其余胰腺圖像，即可實(shí)現(xiàn)胰島的自動(dòng)檢測和分割。
經(jīng)過訓(xùn)練的奧林巴斯TruAI DNN可以傳送至任何VS-Desktop 工作站及其它可兼容的奧林巴斯產(chǎn)品上使用。
總結(jié)：胰島分割和分析的自動(dòng)化過程
三個(gè)簡單步驟：
1. 使用SLIDEVIEW VS200研究級全玻片掃描系統(tǒng)掃描新圖像。
2. 經(jīng)過訓(xùn)練的DNN對胰島進(jìn)行檢測和分割。
3. 檢測到的胰島在經(jīng)過分割后，將被用于進(jìn)一步的計(jì)數(shù)和測量分析。
使用配備TruAI深度學(xué)習(xí)解決方案的SLIDEVIEW VS200研究級全玻片掃描系統(tǒng)，進(jìn)行胰島檢測和分割的優(yōu)勢:
相比其他現(xiàn)有自動(dòng)化方法，TruAI模塊能夠以更高的可靠性和準(zhǔn)確性對復(fù)雜圖像中的胰島輕松地進(jìn)行檢測和分割。此外，基于分割結(jié)果，還可以執(zhí)行諸如計(jì)數(shù)和測量等進(jìn)一步的分析。
SLIDEVIEW VS200研究級全玻片掃描系統(tǒng)與TruAI深度學(xué)習(xí)解決方案相結(jié)合，可以應(yīng)用到生物領(lǐng)域的各類圖像，如明場、熒光細(xì)胞和組織樣品等，提供從樣品采集到精確的數(shù)據(jù)定量分析的完整工作流程。
精準(zhǔn)的圖像分析自動(dòng)化，將科研人員從大量繁瑣的手動(dòng)操作工作中解放出來，提高了研究效率。
SLIDEVIEW VS200研究級全玻片掃描系統(tǒng)
2倍到100倍，出色的全玻片成像質(zhì)量
兼容各種載玻片尺寸及觀察方法
從明場到熒光多色標(biāo)記，簡單強(qiáng)大的工作流程
從手動(dòng)明場掃描到AI識別和全自動(dòng)掃描，獨(dú)特的軟硬件配置
致 謝
本應(yīng)用指南的編寫獲得了德國羅斯托克大學(xué)醫(yī)學(xué)部醫(yī)學(xué)化學(xué)和分子生物學(xué)研究所的研究人員以及德國奧林巴斯軟成像解決方案產(chǎn)品經(jīng)理Sara Quinones Gonzalez的幫助：
rer. nat. Simone E. Baltrusch教授/博士，德國羅斯托克大學(xué)醫(yī)學(xué)部醫(yī)學(xué)生物化學(xué)和分子生物學(xué)研究所
Cindy Zehm博士，德國羅斯托克大學(xué)醫(yī)學(xué)部醫(yī)學(xué)生物化學(xué)和分子生物學(xué)研究所
Sara Quinones Gonzalez，奧林巴斯軟成像解決方案有限公司產(chǎn)品經(jīng)理，德國明斯特
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