拥抱数字病理时代

郑众喜

(四川大学华西医院病理研究室，四川 成都 610041)

拥抱数字病理时代

郑众喜

(四川大学华西医院病理研究室，四川 成都 610041)

相对于传统光学显微镜技术，数字显微技术正带给病理学巨大的变革，由此衍生的数字切片技术为病理学拥抱大数据、互联网、云计算和人工智能等前沿科技奠定了基础。病理学在疾病诊断中起着决定性的作用，但目前仍然是利用光学显微镜对细胞和组织的形态学信息辅以原位分子信息进行分析研究。数字显微设备可以对整张病理切片进行高质量全数字化扫描，形成数字切片后经计算机实现动态观察、并通过网络实现远程传输与共享等。数字切片可以集成到已有医院信息数据库，人们可通过内网或者英特网访问这些数据并用于教学、诊断、远程咨询等。组成数字切片的上亿级的离散像素的海量数据汇集让计算机图像分析和人工智能诊断成为可能。因此，充分利用日益强大的计算机技术和网络技术将改变病理工作流程，极大地提升工作效率。而数字病理的普及还面临诸多因素的制约，包括标准化、网络安全、网络效率和法律法规等关键因素。随着这些问题的不断解决，全新的数字病理将带来病理学科一次技术上与应用模式的变革。

数字病理；数字显微设备；数字切片；远程病理；计算机辅助诊断；人工智能；智慧病理

上世纪90年代末，自CCD相机用于拍摄显微镜图像开始，科学家们便开始研究将一系列数字显微图像拼接成一张巨大的切片图像，实现经计算机显示和访问。在本世纪早期，数字显微设备，或者虚拟显微镜经历了开拓新技术的内在困难和缺少合适IT技术支撑，用于表达显微切片信息大容量数据文件的时代。今天，随着数字显微技术和各种相关计算机软件工具的成熟，数字显微设备已经开始成为形态学领域便利的日常工具，尤其在病理学的应用。在未来5年内，计算机技术和网络技术的进一步发展，数字显微技术的应用将更加广泛，并日渐普及。数字病理时代正在以势不可挡的速度向我们走来。

病理专家通过显微镜观察和研究染色过的组织切片，研究在疾病发生发展过程中的组织细胞形态结构的变化和分子变化，最后的判读与诊断。在恶性肿瘤的诊疗过程中，结合对分子靶向敏感生物标志物的观测，更能提升病理专家综合地位。虽然分子技术的进步让人们对发病过程的生物学背景有了更深的认知，但组织形态和细胞形态诊断依然占据主导地位。分子形态学技术与分子结构信息的结合，对应用原位杂交(ISH)组学检测染色体和基因变异，免疫组化(IHC)探明转移蛋白在健康向病变细胞转变的机理起到越来越重要的作用。对于一些肿瘤病理，需要在细胞或者亚细胞层面量化一系列生物标志物数值指标。严格的诊断标准和海量复杂的信息处理越来越离不开强大的计算机人工智能的支持。医院管理系统和诊断报告系统已经充分利用了集成文字数据、静态显微镜图像数据、放射影像数据和语音识别数据等综合数据，只要具备合适的计算机处理能力和网络传输基础，全切片显微图像同样可以完美地集成到医院的数据库系统。

相对于传统光学显微镜，数字显微设备有很多优越特性。利用专门软件工具，在移动终端可动态快速获取任意一张染色切片，以任意倍率进行观察和浏览。同时所形成的数字切片可以突破时空的制约，让全球病理专家共享。因此数字显微设备成为实现远程咨询诊断、远程教育、专业考试以及质量控制的有效工具。此外，数字化切片图像也是计算机辅助诊断和人工智能诊断的基础。

数字显微技术和数字切片技术奠定了病理技术走向数字化的基础，互联网技术和人工智能的融合，传统病理正在迎接数字病理和智慧病理时代的到来。

1 全切片数字化(Whole Slide Scanning)

利用自动对焦和自动白平衡技术，数字显微设备可以把生物样本组织细胞的细节以高颜色还原性和高分辨力呈现出来，并生成大容量数字文件。数字显微设备通过对玻璃切片进行自动扫描，生成数字切片。数字切片由上亿个图像像素组成，每个像素包含有XY坐标位置信息、颜色信息和灰度信息等。采集病理图像信息的扫描方式一般分为面扫描和线扫描两大类。两者的最大区别是，前者使用面阵CCD(或CMOS)相机，后者使用线阵CCD(或CMOS)相机。通常数字切片以金字塔结构进行数据组织，金字塔的上层，放大倍率越小，每一层都是由最底层的数据通过高效算法压缩而成(图1)。在切片样本的厚度方向进行分层扫描还可以模拟光学显微镜的焦距微调效果。

数字切片的空间分辨率主要取决于物镜的光学分辨率和相机的像素阵列。数字显微设备通常使用高数字孔径(NA值大于0.65以上)的20倍物镜，对于需要更高分辨率的样本，通常使用高数字孔径(NA值大于0.85)的40倍物镜，使用40倍物镜通常会以牺牲扫描速度和成倍(约4倍)数据容量为代价。

从样本切片衍射产生的光子通过CCD或CMOS光电传感器收集后转换为数字信号。目前市面上大多数切片扫描仪都具有自动马达驱动、自动连续实时对焦和面扫描或者线扫描等功能。

面阵扫描的代表有优纳(UNIC)、麦克奥迪(Motic)和3DHISTECH等设备，可以高速成像，成千上万张彼此相邻的显微图像(FOV)在数十秒钟内完成，通过无缝拼接算法生成数字切片图像。线阵扫描的代表有Aperio、江丰等设备，设备通常用4096像素的线阵像素传感器，对样本切片进行一行一行地扫描，再通过拼接算法生成数字切片。但是理论上线阵扫描的速度因受限于其较低的光子收集能力，很难应用于荧光扫描领域。在此基础上，以Hamamatsu为代表推出了时间迟延积分(TDI)线阵扫描，采用64线阵或者128线阵以上的光电传感器，弥补了单线阵扫描光子收集能力弱的缺陷，相对于单线阵光电传感器，可以实现高速扫描。近几年，随着面阵传感器的发展，连续面阵扫描已经成为时间迟延积分扫描的有力竞争。

图1 数字扫描原理 由逐层扫描获得的数据经算法处理获得完整图像

2 数字切片的特点

与经显微镜目镜切片浏览模式相比，计算机浏览的各种便利功能和经显示器切片浏览模式更符合人体工程学。基于金字塔数据结构(见图2)的数字切片可以实现无级放大倍率的无滞后切换，无需切换物镜，不再需要重新调整焦距和光源等。同时数字放大还可将很多原有光学放大倍率未能呈现的细节信息呈现出来。

图2 数字切片数据结构

数字切片可以实现永久性标注、直线距离测量、曲线距离测量、周长和面积测量及更高级别的图像分析。不同染色的数字切片可进行同时比对，甚至免疫组化和荧光原位杂交可相互关联和比对等。

图像像素具有坐标、颜色和灰度等特征，这些特征可以用来进行计算机目标分割和自动量化。基于形状、大小和纹路等特征，还可以实现对形态和功能区块(譬如腺体增生、异常排列的上皮巢)的自动模式识别。在样本切片的Z轴方向生成一系列数字切片还可以进行样本组织的三维重构，便于观察肿瘤内部的立体结构信息。集数字切片、标注信息、尺寸信息等于一体的数字病理信息可以与院内外必要的人员即时共享。通过计算机对数字切片进行存储、归类管理。重新观察都会变的轻松自由。数字切片的所有这些特性都可以通过专门的软件工具以极其友好的界面给使用者呈现出来，但前提是有足够的计算机处理能力、足够的网络带宽、足够的存储空间和数据安全保障等。

3 数字切片在教学和继续教育的应用

数字显微设备在专业病理教学和继续教育领域有着越来越多的应用。尽管每个地方的电脑与教学媒体装备和所处地域不同，但基本教学系统需求与远程病理会诊系统非常相似(图3)。相对于购买、维护光学显微镜及需要定期替换教学切片，数字病理的成本优势非常明显。数字病理最大的优势是让每个人可以打破时空制约，同时实施访问和浏览最标准的切片库。同时数字切片可以把罕见的病例或者需要昂贵辅助手段(譬如免疫组化和荧光原位杂交等)制作的切片与无限额的学生共享。数字切片的优势还体现在可同步浏览多张数字切片，通过文字和标注可以指导学生完成远程学习和自我测试或者通过数字切片实施学生的技能考试。通过特定软件工具可以随机选择试题并进行自动阅卷评分。另外利用计算机技术可将传统的单人操作显微镜或者多头显微镜诊断延伸，实现多人在线远程会诊。

数字切片还可嵌入到病理教科书，如中山大学王连唐等主编的《病理学》第3版。各种国内外的病理读片会和学术研讨会的数字切片库也可以在相应官网上访问。美国病理学会(The College of American Pathologists)还开放常规病理及其亚专科的数字切片库以及针吸细胞学数字切片库。

图3 数字切片教学

4 远程咨询和远程诊断

对疾病发生发展过程呈现出来的大量形态学、临床循证学以及分子学知识的积累，病理学已经成为高度亚专科化的学科分支。目前要开展涵括皮肤、神经、软组织以及各系统等亚专科的全科病理诊断非常困难。基层医院病理科主要依赖于外援开展服务，尤其是边远地区和欠发达地区的病理资源严重匮乏，病理学科的滞后严重影响着基层整体诊疗水平的提高，制约着外科、临床的发展，寻求院外病理诊断资源显得尤为迫切。传统的邮寄切片的模式存在邮寄途中的切片丢失、切片破损等风险，并且贻误患者最佳的治疗时机。远程病理的目的是通过数字切片支持快速诊断咨询，或直接提供诊断服务。

基于传输静止图片的静态远程病理存在取图区域的主观性和随机性等缺点，最理想的模式是病理医生可以通过动态的远程病理系统随意观察数字切片的任意区域以及相关的临床数据和影像数据等。其中动态远程病理还有一个主要属性是为行动不便的专家等提供平等的为临床为患者服务的机会。高通量自动切片扫描仪可以连续不断的将数字切片传送到服务器，通过内网或者因特网实现共享。用数字切片进行诊断涉及到多方面的技术、专业和医疗法规等复杂问题，与扫描速度、服务器性能和网络速度、图像质量、存储空间、合适的备份系统、工作站质量、图形界面、专业培训、院内数据库的安全等综合因素相关。目前数字显微设备主要应用于术中冰冻切片诊断，日常病理诊断服务以及远程病理诊断咨询服务与远程会诊服务等(图4)。

图4 远程病理 通过计算机或网络快速浏览，可进行远程病理会诊、科内数字化切片管理、智能辅助分析等，并可取代传统光学显微镜，应用在形态学教学、临床病理诊断、科学研究等领域。

目前，动态远程病理的主要瓶颈涉及到超大图像数据网络传输，同时受医院信息安全保护的防火墙过滤等制约。实际应用经验证明，保证相对流畅数字切片浏览的最小速度应该不小于1 Mbit/s。解决数字显微设备应用的这些问题需要医院信息科、病理科和医院IT专业人员的密切合作，同时需要医院提供足够的网络基础设施和条件等。

远程病理诊断咨询也可以应用于对诊断结果进行二次复诊，确保诊断质量。在欧洲和美国均已经开始应用数字病理技术进行诊断质量的监督。同时已经有些厂商开始应用数字切片进行制片质量的量化评价的研究。更进一步，数字切片可以为病理诊断流程的质量和规范化提供新的工具和手段，提升其可追溯性和可重复性等。如通过流程系统的集成，可以跟踪组织学病理从样本接收到诊断报告全过程，并形成统一标准的质量检测指标。

5 人工智能及辅助诊断

对分子形态学技术信号进行经验分析是一件枯燥无味的工作，其结果随不同观察人员的主观感觉不同而变化，因此其重现性低，统计可信度受限。显微镜下人眼观察辨识细胞，是基于其细胞核、细胞质和细胞膜等明显相似特性(颜色、密度和大小形状等)，及其区域边界的细微变化特征进行判断。但是这是相对主观的辨识，数字切片是由离散像素组成的图像，各种特征可以在计算机上准确计算出来。这样可以实现计算机自动图像分割，以及对细胞内的细胞核、细胞质、还有组织结构特征和相关特定分子信号的自动计数和识别(图5)。

图5 计算机辅助诊断 a:细胞质分析；b:印戒细胞检测

生物标志物信号强度与被检测到的分子密度成正比，因此数字切片图像可用于生物标志物的自动量化检测。目前市面上已经有用于自动免疫组化(IHC)和荧光原位杂交(FISH)的扫描设备和图像分析软件，与组织微阵列结合还可以实现生物标志物表达的自动筛查。但是由于细胞生化的复杂性和难于对处理实现标准化的原因，还没有对组蛋白的标准化进行控制。荧光原位杂交检测染色体和基因的数量畸变，可以在荧光扫描模式下通过多层扫描模式下获得高精度的量化检测结果。

一般的染色是多种颜色的组合，不同染色图像像素的颜色范围需要与其它染色颜色范围进行分割。目前市面上已经有多种颜色分割(颜色去卷积)算法，常见的可以实现三种颜色的分割。更精准的颜色光谱分割还可以通过光谱成像相机采集多波长光的图像实现。

常用的图像分析工具大都用于研究和标志物的验证，主要基于细胞大小、形状、颜色和密度等信息。还有主要用于HER2蛋白检测和细胞核信号检测，尤其是雌激素受体蛋白(ER)和孕酮受体蛋白检测的专用算法，可以实现对乳腺癌的自动分类和对免疫治疗的反应效果预测，对处理结果还可以进一步进行各种图表统计分析。大量基因和染色体异常也可以通过专门的分割算法实现自动分析，还可以通过算法工具对数字切片库的切片图像按照各种特征进行快速排序和分类等。

随着深度学习模型的突破，基于机器学习的宫颈癌筛查算法、结直肠癌图像分析算法和乳腺癌的分析模型等成了近期研究的热点。

6 结论

一个多世纪以来用于组织学和细胞形态学研究的光学显微镜正在迎接新成员的到来—数字显微设备。相对于传统光学显微镜，数字显微设备具有快速信息处理、快速存储、无限共享、快速远程访问等优势，这些是大数据和云计算的技术特性。因此，以数字显微设备为核心的数字病理是连接病理学与大数据/云计算技术的桥梁。形态学已经被赋予了越来越多的大量原位分子信息测试，这些测试信息必须进行非常精密的处理以便决定患者的个性化治疗方案。同时发病过程中累积的大量经验和知识已经让病理学发展成为非常重要的专业化学科。数字显微设备还可以为病理学研究、病理诊断提供强大的信息化支援工具，极大地提高工作效率，尤其是研究生和博士专业教学、远程病理诊断和远程病理咨询、院内和院际间病理质控、高通量筛查、计算机图像分析及客观量化的诊断结果解释等。尽管如此，新的数字病理技术的普及还需要进一步突破信息标准化、流程标准化、用户界面优化、数字化扫描速度优化、网络速度优化、数字病理专业人员培训以医疗法律法规等制约。作为传统光学显微镜的技术升级，数字显微技术必将带来病理学的一场技术变更和工作模式变革。

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Embracingtheupcomingeraofdigitalpathology

ZHENGZhong-xi

(Pathologylaboratory，WestChinaHospital，SichuanUniversity，Chengdu610041，China)

Compared to the traditional optical microscope technique， the digital microscope technique nowadays is bringing pathology tremendous revolutions.The digital slide techniques derived from the digital microscope technique will lay the foundation for pathology to embrace cutting-edge technologies such as big data， internet， cloud computing and artificial intelligence (AI).Pathological analysis plays a decisive role in disease diagnosis， but， at the present， it still focuses on analysis of morphologic changes in cells and tissues by optical microscope supplemented with the in situ molecular information.The digital microscope equipment is able to provide high quality digital scanning for the whole slide and offers dynamic observation， tele-transmission and date sharing via internet.Digital slide can be integrated into hospitals’ information databases， which can be accessed through intranet for teaching， clinical diagnosis， tele-consultation and so on.Digital slides can offer hundreds of millions of massive data of discrete pixels， based on which computer image analysis can be achieved and artificial intelligence diagnosis comes true.Therefore， the routine workflow of pathology labs will be changed and work efficiency will be extremely improved with powerful tools of computer and network techniques.However， digital pathology is still facing many restricted factors including standardization， network security， network efficiency， laws and regulations.Due to the increasing solutions of these problems， an innovative digital pathology will lead to the revolution in technology， and application patterns of pathology.

Digital pathology；Digital microscope equipment；Digital slice；Remote pathology；Computer aided diagnosis；Artificial intelligence；Intelligent pathology

郑众喜，男，博士，教授，博士生导师。中国医学装备协会理事，中国医学装备协会病理装备技术专业委员会副主任委员。主要研究方向：数字病理技术和应用研究。

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1672-6170(2017)05-0006-04

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