公开(公告)号：CN113226157A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN201980084101.2

申请日：2019-12-16

申请人： 匹兹堡大学高等教育联邦体系

发明人： S·C·彻努博特拉 ,  F·普亚拉 ,  D·L·泰勒

IPC分类号： A61B5/00 ,  C12M1/34 ,  G01N21/84 ,  G01N33/48 ,  G01N33/483 ,  G01N33/53

摘要： 本发明涉及计算系统病理空间分析平台，其包括:(i)空间异质性量化组件，被配置为在多参数细胞和亚细胞成像数据中生成不同表型的细胞之间的空间异质性的全局量化；(ii)微区识别组件，被配置为基于全局量化针对多个组织样本识别多个微区，每个微区与一个组织样本相关联；和(iii)加权图组件，被配置为针对多参数细胞和亚细胞成像数据构建加权图，该加权图具有多个节点和多个边缘，每个边缘位于一对节点之间，其中在该加权图中，每个节点是微区的特定一个，加权图中的每对微区之间的边缘指示该对微区之间的相似程度。

公开(公告)号：CN113826169A

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN202080035631.0

申请日：2020-05-13

申请人： 匹兹堡大学高等教育联邦体系

发明人： S·C·彻努博特拉 ,  F·普亚拉 ,  S·A·弗曼

IPC分类号： G16B45/00

摘要： 一种表征细胞表型的方法，包括接收来自多个患者或多个多细胞体外模型的多个组织样品的多参数细胞和亚细胞成像数据，对所述多参数细胞和亚细胞成像数据进行细胞分割以产生经分割的多参数细胞和亚细胞成像数据，以及对经分割的多参数细胞和亚细胞成像数据进行递归分解以识别多个计算表型。递归分解包括多个分解水平，每个分解水平包括软/概率聚类和空间正则化，并且经分割的多参数细胞和亚细胞成像数据中的每个细胞被概率地分配给多个计算表型中的一个或多个。