閆 雯 湯 燁 張益肇 來茂德 許 燕,*

1(北京航空航天大學(xué)生物與醫(yī)學(xué)工程系,北京航空航天大學(xué)軟件開發(fā)環(huán)境國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,深圳北航新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院，生物醫(yī)學(xué)工程高精尖創(chuàng)新中心) 2(微軟亞洲研究院，北京 100080) 3(浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院，杭州 310058)

引言

病理切片作為病理診斷的金標(biāo)準(zhǔn)，在臨床和科研中都有著十分重要的應(yīng)用。病理醫(yī)生通過對(duì)病理切片進(jìn)行鏡檢，完成病理診斷和預(yù)后評(píng)估，但是這個(gè)過程通常費(fèi)時(shí)費(fèi)力。病理切片的數(shù)字化被認(rèn)為是病理學(xué)發(fā)展過程中的重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)[1]。數(shù)字病理切片的制作首先需要經(jīng)過組織染色，隨后通過顯微相機(jī)數(shù)字化為數(shù)字病理切片。但是，由于最初數(shù)字切片質(zhì)量不高，其普及程度受到一定限制。1999年，全片數(shù)字化圖像(whole slide images, WSI)[1]出現(xiàn)，使病理切片的保存和傳輸更加方便安全。

隨著人工智能技術(shù)走進(jìn)病理分析領(lǐng)域，病理分析不再局限于傳統(tǒng)的定性分析，逐漸向定量分析過渡[2-3]。定性分析是對(duì)切片性質(zhì)特點(diǎn)進(jìn)行概括，并沒有形成量化指標(biāo)，因此定性分析的結(jié)果不可復(fù)現(xiàn)，且受主觀因素影響較大。定量分析是指依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，建立數(shù)學(xué)模型，從而計(jì)算出與病變相關(guān)的各項(xiàng)指標(biāo)，如有絲分裂數(shù)目、腫瘤的實(shí)質(zhì)與間質(zhì)的比例、黏液湖和癌細(xì)胞的比例等定量化指標(biāo)；并根據(jù)定量指標(biāo)給出病理診斷，其診斷結(jié)果更加客觀。因此，病理醫(yī)生也越來越認(rèn)識(shí)到定量分析的重要性。

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法都可用于定量分析[4]。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法依賴于人工設(shè)計(jì)特征表達(dá)，即提取圖像的形狀、大小和紋理等特征并做特征挑選，剔除冗余特征得到最優(yōu)特征集。但是，這種人工特征的選取依賴于大量專業(yè)知識(shí)，且難以涵蓋圖像的全面特征，導(dǎo)致其使用上的局限性。

深度學(xué)習(xí)預(yù)先定義了計(jì)算規(guī)則，通過層級(jí)式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)從輸入層傳遞到輸出層，并自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征表達(dá)，得到圖像的低維特征。相比其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)算法對(duì)大數(shù)據(jù)樣本的特征提取能力更強(qiáng)。基于臨床上不斷積累的WSI數(shù)據(jù)，深度病理能充分發(fā)揮在大數(shù)據(jù)樣本上的優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)病理定量分析的發(fā)展，輔助醫(yī)生完成病理診斷。

因此，基于深度學(xué)習(xí)的病理切片圖像的定量分析研究，既是數(shù)字病理分析的大勢(shì)所趨，也是學(xué)術(shù)界和醫(yī)學(xué)界共同努力的方向。

1 深度學(xué)習(xí)的基本概念

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種包含多層隱層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其通過組合低層特征學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的高層特征表達(dá)[5]。

在通常情況下，更深的網(wǎng)絡(luò)深度意味著網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的特征提取能力。但是，網(wǎng)絡(luò)深度的加深往往會(huì)導(dǎo)致模型難以收斂、計(jì)算量巨大等問題。為了克服上述問題，需要一些更強(qiáng)大的技術(shù)的輔助，如卷積、pooling、dropout、ReLU函數(shù)以及使用GPU訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)等。

在圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，以卷積、pooling和ReLU函數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)成的卷積網(wǎng)絡(luò)(ConvNet)是深度學(xué)習(xí)最常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之一，圖1為兩層ConvNet構(gòu)成的CNN。

圖1 兩層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(由卷積層和池化層以及全連接層構(gòu)成)Fig.1 Two layer convolution neural network, which is constituted by the convolutional layer, the pool layer and the fully connected layer

CNN將圖像直接作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，避免了傳統(tǒng)識(shí)別算法中復(fù)雜的人工特征設(shè)計(jì)過程。這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)平移、比例縮放、傾斜或者其他形式的變形具有高度不變性，在計(jì)算機(jī)視覺中有廣泛的應(yīng)用。

1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)引入權(quán)值共享和局部視野域的概念，大大減少了權(quán)值的數(shù)量。

1)權(quán)值共享。每個(gè)隱藏神經(jīng)元具有同樣的偏置和相同的連接到局部感受野的權(quán)重。每個(gè)隱藏神經(jīng)元可以學(xué)習(xí)一種特定的特征映射，最后通過多層堆疊的方式，學(xué)習(xí)到圖片的整體特征表達(dá)。

對(duì)于l層的第j、k個(gè)隱藏神經(jīng)元，輸出為

alj=σ(wljk·a(l-1)k+blj)

(1)

式中，σ是神經(jīng)元的激活函數(shù)，b是偏置的共享值，w是共享權(quán)重的數(shù)組，a是激活值。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到合適的權(quán)重和偏置，以至于網(wǎng)絡(luò)的輸出y(x)能夠擬合所有的訓(xùn)練輸入x。為了量化輸入x與輸出y(x)之間的差距，引入代價(jià)函數(shù)的概念，有

(2)

式中，w表示網(wǎng)絡(luò)中所有的權(quán)重的矩陣，b是所有的偏置的矩陣，n是訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，a表示輸入為x是輸出的激活值，求和則是在所有的輸入數(shù)據(jù)x上進(jìn)行的。

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過程其實(shí)就是找到代價(jià)函數(shù)最小的時(shí)候?qū)?yīng)的權(quán)重的值。直接計(jì)算代價(jià)函數(shù)的最小值得計(jì)算量十分巨大，1986年，Rumelhart提出反向傳播算法[6]，大大減少了最小化代價(jià)函數(shù)時(shí)的計(jì)算量，為加深網(wǎng)絡(luò)層數(shù)提供了可能性。

2)ReLU函數(shù)。該函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最常用的激活函數(shù)之一，通常與卷積層同時(shí)出現(xiàn)，其公式為

f(x)=max(0,x)

(3)

式中：當(dāng)輸入x<0時(shí)，輸出為0；當(dāng)輸入x>0時(shí)，輸出x。

ReLU函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于梯度不飽和，在反向傳播過程中，減輕了梯度彌散的問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前幾層的參數(shù)也可以很快更新；在正向傳播過程中，計(jì)算速度更快。

3)混合層。除了上面提到的卷積層，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還包含混合層(pooling layer)。混合層通常緊接著卷積層之后使用，其作用是對(duì)卷積層的輸出信息進(jìn)行降采樣，減少參數(shù)的個(gè)數(shù)，避免過擬合。詳細(xì)地說，混合層將輸出的每個(gè)特征映射凝縮成一個(gè)新的特征映射，常見的混合層有最大值混合(max-pooling)和均值混合(average-pooling)。以max-pooling層為例，該層提取一定大小窗口內(nèi)特征圖的最大值作為新的特征值輸入到下一層，如圖2所示。

圖2 最大池化層(窗口大小為2×2，依次移動(dòng)窗口并取該窗口內(nèi)特征圖的最大值，組成下一層的特征圖)Fig.2 Gram of the max-pooling layer, the size of sample window is 2x2. The window take the maximum value of feature map within the window, to compose the feature map of next layer

1.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2012年，Krizhevsky提出深度卷積網(wǎng)絡(luò)AlexNet[7]，在數(shù)據(jù)集ImageNet[8]上實(shí)現(xiàn)了圖像分類任務(wù)并將錯(cuò)誤率降低到17.0%。在此基礎(chǔ)上，Zisserman提出了一種新的深度卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)——VGG-Net[9]。該網(wǎng)絡(luò)采用更小的卷積核以及更深的網(wǎng)絡(luò)以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)性能，在ImageNet數(shù)據(jù)集上將分類錯(cuò)誤率降到了7.32%。同年，Szegedy提出了一種帶有Inception層CNN結(jié)構(gòu)——GoogleNet，它增大了網(wǎng)絡(luò)的深度和寬度，在Image Net數(shù)據(jù)集上測(cè)試的錯(cuò)誤率為6.67%[10]。

綜上所述，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)既具備自動(dòng)特征的學(xué)習(xí)能力，也具有強(qiáng)大的分類能力，可同時(shí)解決特征提取和分類器設(shè)計(jì)兩方面的問題。在此基礎(chǔ)之上，通過設(shè)計(jì)特定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，深度學(xué)習(xí)可以解決多種計(jì)算機(jī)視覺問題，如圖像分類、圖像分割、實(shí)施目標(biāo)檢測(cè)、邊緣提取等。

2 深度學(xué)習(xí)在數(shù)字病理切片分析中的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)輔助算法在病理切片分析中應(yīng)用十分廣泛，可分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法[11]。

WSI病理圖像包含的信息量很大，包含了大量復(fù)雜、冗余的信息。因此，將圖片轉(zhuǎn)化為可挖掘的特征數(shù)據(jù)，是病理分析必要的步驟。特征提取的方法可分為人工特征設(shè)計(jì)和自動(dòng)特征學(xué)習(xí)兩種。

人工特征設(shè)計(jì)是指從圖像中挑選并簡(jiǎn)化出最能有效表達(dá)圖像內(nèi)容的低維矢量，這些特征包括灰度直方圖、形狀特征、紋理結(jié)構(gòu)特征、與周圍組織的關(guān)系特征等?；趥鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)字病理切片分析需要人工提取特征。但是，人工特征的應(yīng)用有以下缺點(diǎn)[12]：一是特征選取在很大程度上依靠專業(yè)經(jīng)驗(yàn)，客觀性較差，無法表征圖片的全面信息；二是缺乏將多種人工特征融合的原則性準(zhǔn)則。自動(dòng)特征學(xué)習(xí)是指從大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)圖像的尺度不變性、形變不敏感的特征表達(dá)，能更加全面地表達(dá)圖片特征，且不受專業(yè)因素的限制[13]。深度學(xué)習(xí)算法既能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)的特征表達(dá)，又可以作為分類器使用，這樣的“端對(duì)端”結(jié)構(gòu)具有更強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力，更適合于大數(shù)據(jù)量的病理分析。

2013年，Ciresan首次證明深度學(xué)習(xí)算法能夠運(yùn)用在病理切片有絲分裂的檢測(cè)工作中，并取得巨大成功[14]。愈來愈多的人意識(shí)到，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在病理切片分析中擁有傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法無法企及的巨大潛力。目前，深度學(xué)習(xí)在病理切片自動(dòng)分析算法中的應(yīng)用可以按照解決任務(wù)的不同分為3個(gè)方面：細(xì)胞或組織的分割和檢測(cè)、組織層面上的分類和癌癥分級(jí)以及其他應(yīng)用。

2.1 細(xì)胞和組織的檢測(cè)與分割

病理切片中的腺體形態(tài)、有絲分裂數(shù)目、細(xì)胞核大小等結(jié)構(gòu)都可以作為癌癥診斷的指標(biāo)。針對(duì)某些疾病的病理診斷需求，從整張病理切片中分離出上述細(xì)胞或組織結(jié)構(gòu)是數(shù)字病理分析的基礎(chǔ)[15]。下面將分別介紹深度學(xué)習(xí)在病理切片方面的應(yīng)用情況，包括細(xì)胞和細(xì)胞核的檢測(cè)和分割、腺體的分割、有絲分裂的檢測(cè)。

2.1.1細(xì)胞和細(xì)胞核的檢測(cè)與分割

細(xì)胞和細(xì)胞核的形態(tài)學(xué)特征[16-17]、幾何學(xué)特征[18]、紋理特征[19]、形狀特征[20]等是病理分析的重要指標(biāo)，因此分離出細(xì)胞等結(jié)構(gòu)對(duì)于病理診斷具有重要意義。病理切片的厚度、雜質(zhì)、切割均勻度、染色后顏色的深度以及數(shù)字圖像噪聲等因素使切片圖像存在異質(zhì)性[21](見圖3)，給細(xì)胞的分割和檢測(cè)帶來了困難。

圖3 細(xì)胞核的檢測(cè)中的不利因素[15]。(a)模糊；(b)重疊；(c)異質(zhì)性Fig.3 Negative factors in nuclear examination. (a)Blurring;(b)Overlap; (c) Heterogeneity,source

有研究表明，將人工特征與CNN提取的特征相結(jié)合，可以有效降低人工特征的敏感性，并減少CNN的計(jì)算量[12]。Wang等將人工設(shè)計(jì)的特征與CNN自動(dòng)提取的特征相融合，用于乳腺病理切片中細(xì)胞核的檢測(cè)[22]，相比當(dāng)時(shí)的其他算法，該算法計(jì)算量較小，更符合臨床需求。但是，隨著計(jì)算機(jī)性能的增強(qiáng)，在數(shù)據(jù)集充足的情況下，深度學(xué)習(xí)也可以直接從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征表達(dá)，并結(jié)合一定的預(yù)處理和后期處理方法，高效而準(zhǔn)確地檢測(cè)細(xì)胞。Xing等和Chen等使用CNN提取特征，并生成切片細(xì)胞核位置的概率譜[23-24]。根據(jù)所處理切片的特點(diǎn)，Xing等在后期處理中選擇迭代區(qū)域合并的方法分割獨(dú)立的細(xì)胞核，該算法適用于多種組織的多種染色劑圖像。Chen等在預(yù)處理和后期處理中分別使用色彩通道的分離和非極大值抑制算法，提取免疫細(xì)胞(IHC)的不同色彩通道的特征，用于代表不同細(xì)胞結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，計(jì)數(shù)的結(jié)果與人工計(jì)數(shù)基本持平。

細(xì)胞的分割通常比細(xì)胞核的分割更加復(fù)雜，細(xì)胞質(zhì)的形狀不規(guī)則以及細(xì)胞團(tuán)的重疊現(xiàn)象都給細(xì)胞的分割造成了很大的困難。通過設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以上問題可以得到解決。Song等將多尺度卷積網(wǎng)絡(luò)(MSCN)提取的特征與人工特征相結(jié)合，用于宮頸細(xì)胞質(zhì)和細(xì)胞核的分割[25]。在此基礎(chǔ)上，Song等增加了訓(xùn)練數(shù)據(jù)量并改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，直接使用MSCN學(xué)習(xí)單個(gè)細(xì)胞的高級(jí)形態(tài)特征來分割重疊細(xì)胞團(tuán)[26]。Akram等使用兩層級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，第一級(jí)的卷積網(wǎng)絡(luò)粗略預(yù)測(cè)哪些區(qū)域包含細(xì)胞，第二層池化網(wǎng)絡(luò)用來準(zhǔn)確定位細(xì)胞邊界[27]。

有監(jiān)督算法需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型，在標(biāo)記數(shù)據(jù)集不充足的情況下，可以使用海量的未標(biāo)記數(shù)據(jù)集來彌補(bǔ)無監(jiān)督算法的缺點(diǎn)。Ronneberger等提出了一種網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練策略，使用配準(zhǔn)方法擴(kuò)充有限的標(biāo)記數(shù)據(jù)的數(shù)量，使用多特征通道的上采樣層傳遞上下文信息，幫助提高分割準(zhǔn)確率[28]。另外，弱監(jiān)督也可以彌補(bǔ)標(biāo)記數(shù)據(jù)量不足的問題。所謂弱監(jiān)督，就是對(duì)數(shù)據(jù)做簡(jiǎn)單的標(biāo)記，其對(duì)專業(yè)知識(shí)的要求較低，容易獲取。Xie等使用弱監(jiān)督的回歸模型檢測(cè)細(xì)胞，適用于尺寸和形狀變化較大、有細(xì)胞重疊圖像的細(xì)胞檢測(cè)[29]。

2.1.2腺體的分割

在臨床上，腺體的形態(tài)學(xué)特征，包括其外部結(jié)構(gòu)和腺體的形成過程，都常作為腺癌診斷的依據(jù)，因此，腺體的分割在癌癥診斷中有重要意義[30]，結(jié)腸腺體的病理圖像如圖4所示。

圖4 結(jié)腸組織切片的腺體檢測(cè)[34]Fig.4 Detection of glands in colon tissue[34]

腺體分割任務(wù)的挑戰(zhàn)性在于：一是腺體形狀不規(guī)則，染色不均勻、腺體重疊等因素導(dǎo)致其形態(tài)特征難以用數(shù)學(xué)模型描述；二是不同級(jí)別的癌癥組織中腺體形狀特征不同；三是腺體個(gè)體分割難以實(shí)現(xiàn)。

類似地，CNN在腺體分割中的廣泛應(yīng)用從2015年的腺體分割大賽中可見一斑。在大賽中，主辦方提供了結(jié)腸腺體的數(shù)據(jù)集。多個(gè)團(tuán)隊(duì)采用CNN 網(wǎng)絡(luò)對(duì)腺體候選樣本做有無腺體的分類[30]，例如：CVML團(tuán)隊(duì)使用CNN訓(xùn)練像素級(jí)別的分類器；Freiburg團(tuán)隊(duì)使用一種端對(duì)端的U型深卷積網(wǎng)絡(luò)；ExB團(tuán)隊(duì)使用雙路徑的CNN網(wǎng)絡(luò)，分別以不同大小的樣本作為輸入，用于更好地捕捉多尺度的上下文信息；vision4GlaS使用兩個(gè)CNN[31]，分別用于候選樣本和重疊樣本的分類。

隨后在分類基礎(chǔ)上，各團(tuán)隊(duì)使用分割算法分割腺體個(gè)體：CVML團(tuán)隊(duì)以及 vision4GlaS團(tuán)隊(duì)使用基輪廓的傳統(tǒng)方法分割腺體；ExB額外訓(xùn)練了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于檢測(cè)腺體輪廓，并結(jié)合傳統(tǒng)算法分割腺體。不同于以上方法，也有的團(tuán)隊(duì)直接使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成任務(wù)。Freiburg團(tuán)隊(duì)在CNN網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，添加由上卷積層和卷積層構(gòu)成的聚合通路，將每一級(jí)的細(xì)節(jié)特征反向傳播到聚合通路，用于捕捉腺體邊界；BenTaieb等設(shè)計(jì)了具有兩種損失函數(shù)的多任務(wù)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[32]，先對(duì)候選樣本做有無腺體的分類，再對(duì)包含腺體的樣本分割，分類和分割結(jié)果彼此優(yōu)化；Chen等提出了深輪廓感知網(wǎng)絡(luò)(DCAN)[33]，使用基于多水平特征表達(dá)的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)分割腺體；Xu等將全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)與整體邊緣探測(cè)器(HED)相結(jié)合[34]，克服了FCN無法識(shí)別腺體個(gè)體的缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了腺體個(gè)體分割。

2.1.3有絲分裂的檢測(cè)

在乳腺癌分級(jí)中，有絲分裂數(shù)是一個(gè)重要的參數(shù)，有絲分裂的檢測(cè)可看作是一種特殊的細(xì)胞檢測(cè)。有絲分裂在各個(gè)時(shí)期形態(tài)各異，有著前期、中期、后期和末期4個(gè)時(shí)期的4種形態(tài)，這使得有絲分裂檢測(cè)更具有挑戰(zhàn)性。有絲分裂檢測(cè)如圖5所示。

圖5 乳腺組織切片的有絲分裂檢測(cè)Fig.5 Mitosis detection of Breast histological sections

ICPR數(shù)據(jù)集[35]是由病理學(xué)家手動(dòng)標(biāo)記的乳腺病理切片數(shù)據(jù)集，在有絲分裂檢測(cè)中被廣泛使用。Ciresan使用滑動(dòng)窗在數(shù)據(jù)集中截取大量小樣本，再用CNN分類模型對(duì)樣本做有無有絲分裂的二分類，以檢測(cè)有絲分裂數(shù)目[14]。Wang等和Malon等使用人工設(shè)計(jì)特征，提取細(xì)胞核的顏色、形狀、紋理等特征，再與CNN自動(dòng)提取的特征相結(jié)合，降低了算法對(duì)人工特征的敏感度，在一定程度上降低了有絲分裂多樣性給有絲分裂檢測(cè)帶來的問題[22,36]。Chen等使用兩級(jí)深度卷積級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第一級(jí)大體定位有絲分裂對(duì)象，第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)將真正的有絲分裂像從其類似物中識(shí)別出來[37]。該算法的第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)使用遷移學(xué)習(xí)的方法，將跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)的特征遷移到病理切片中，解決了訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的問題。隨后，Chen等又提出一種“端對(duì)端”的回歸網(wǎng)絡(luò)(DRN)用于有絲分裂檢測(cè)[38]，同樣使用了遷移學(xué)習(xí)的方法。

綜上所述，深度學(xué)習(xí)在細(xì)胞、腺體和有絲分裂的病理切片分割和檢測(cè)等方面的研究日趨成熟。相比人工特征，深度學(xué)習(xí)的特征表達(dá)更全面；相比傳統(tǒng)算法，深度學(xué)習(xí)對(duì)于圖片噪聲的抗干擾能力強(qiáng)，其結(jié)果與人工分析的結(jié)果大致相同。另外，值得注意的是，有監(jiān)督訓(xùn)練比無監(jiān)督訓(xùn)練的性能更好，但是其訓(xùn)練需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)集，而這種數(shù)據(jù)集的獲取花費(fèi)較大。目前，國(guó)際上有許多病理切片算法大賽，并且提供了許多公開的標(biāo)記數(shù)據(jù)集，在病例分析算法的研究中起到了重要作用，相關(guān)賽事以及數(shù)據(jù)集如表1所示。

2.2 組織層面上癌癥的分類和分級(jí)

相比利用病理組織基本單元的特征(如細(xì)胞和細(xì)胞核、有絲分裂等)來分析病理切片，另一類廣泛應(yīng)用的方法是使用人工智能的算法(如深度學(xué)習(xí))學(xué)習(xí)組織水平上的特征，并對(duì)病理切片進(jìn)行有癌無癌的分類和癌癥分級(jí)，相關(guān)文獻(xiàn)見表2。

表1 病理切片大型公開數(shù)據(jù)集一覽表Tab.1 List of pathology pubic dataset

表2 文獻(xiàn)及其分析算法Tab.2 List of literature and analysis algorithms

其中，病理學(xué)分類(分型)反映了組織細(xì)胞的生物行為和形態(tài)學(xué)特征，病理分級(jí)反映了在組織結(jié)構(gòu)和細(xì)胞形態(tài)上腫瘤組織與正常組織細(xì)胞不同程度的形態(tài)差異，可用來判斷組織是否癌變。下面將介紹深度學(xué)習(xí)在幾種不同組織病理切片的分類和分級(jí)任務(wù)中的應(yīng)用情況。

2.2.1乳腺組織切片

Camelyon16數(shù)據(jù)集是目前最大的乳腺WSI數(shù)據(jù)集(見表1)，包含400張WSI圖像，如圖6所示。在乳腺前哨淋巴轉(zhuǎn)移瘤的檢測(cè)中，Wang等和Kovalev等都訓(xùn)練CNN網(wǎng)絡(luò)得到WSI切片的病變概率圖譜，再經(jīng)過后期處理檢測(cè)癌變區(qū)域[48-49]。

Bayramoglu等和Spanhol等分別使用BreaKHis數(shù)據(jù)集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(該數(shù)據(jù)集其包含82個(gè)病人數(shù)據(jù))用于乳腺癌的檢測(cè)[50-51]。其中，Bayramoglu等訓(xùn)練了兩個(gè)CNN，用于多尺度地區(qū)分腫瘤的良性與惡性[50]；Spanhol等選用Alexnet，對(duì)乳腺癌切片進(jìn)行分類[51]。Zejmo等在某醫(yī)院提供的數(shù)據(jù)集上，訓(xùn)練GoogLeNet用于乳腺癌的分類[52]。

浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌(IDC)是最常見的所有乳腺癌的亞型，如圖7所示。2015年，Cruz-Roa等訓(xùn)練了一個(gè)3層CNN的二分類模型，對(duì)乳腺切片做有癌無癌的檢測(cè)，結(jié)果比使用人工特征的算法高6%[53]。2016年,Shah等為了檢測(cè)乳腺癌腫瘤擴(kuò)散情況，使用了多種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DenseNet、GoogLeNet、LocNet等)進(jìn)行腫瘤定位、有絲分裂識(shí)別以及特征提取，完成腫瘤3個(gè)等級(jí)的分類[54]。

圖7 病理學(xué)家標(biāo)記的浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌組織切片(IDC)[53]，標(biāo)記區(qū)域?yàn)镮DC正例，其余為IDC負(fù)例Fig.7 WSI with manual annotations from pathologists of invasive ductal carcinoma[53]，annotated region correspond to positive example, the other is negative one.

在乳腺癌的研究中，免疫細(xì)胞浸潤(rùn)是一個(gè)新興的預(yù)后生物學(xué)標(biāo)志。2016年Turkki等以20位乳腺癌病人的病理切片為訓(xùn)練集，訓(xùn)練CNN進(jìn)行特征提取，而后用SVM檢測(cè)免疫細(xì)胞分布情況，用于乳腺癌診斷[55]。

2.2.2皮膚組織切片

深度學(xué)習(xí)同樣也被應(yīng)用在了皮膚腫瘤的診斷上。惡性黑色素腫瘤是最常見的皮膚腫瘤之一，但是該類病理圖像有標(biāo)記的數(shù)據(jù)集較少。2013年，Cruzroa使用深度學(xué)習(xí)來區(qū)分癌癥組織和正常組織，并通過數(shù)字染色來突出顯示待診斷區(qū)域，其結(jié)果比當(dāng)時(shí)最好的算法提高了7%[56]。Kashif等使用空間約束CNN提取空間特征，該網(wǎng)絡(luò)可以檢測(cè)癌變細(xì)胞進(jìn)而分析癌變特征[57]。Masood等提出的使用半監(jiān)督深度置信網(wǎng)絡(luò)[58]自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，充分利用有限的標(biāo)記數(shù)據(jù)集，學(xué)習(xí)病變特征[59]，為解決皮膚病理切片數(shù)據(jù)問題提供了較好思路。

2.2.3腦組織切片

由于腦組織切片的送檢樣本通常較小且質(zhì)地疏松，所以腦組織切片往往難以制成優(yōu)質(zhì)的病理切片，導(dǎo)致非專科病理醫(yī)生診斷困難，該類切片的分析一直是一個(gè)比較大的挑戰(zhàn)。

根據(jù)MICCAI提供的癌癥和腫瘤基因圖譜(TCGA)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集(見圖8)，Xu等提出了一種基于遷移學(xué)習(xí)的CNN，用于腦腫瘤的分割和分類[60]。2015年，Ertosun等將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于腦瘤亞型的分級(jí)上，第一個(gè)8層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將腫瘤區(qū)分為第2、3級(jí)和第4級(jí)兩類，第二個(gè)19層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)而區(qū)分出膠質(zhì)瘤的2、3級(jí)[61]。2016年，Hou等使用多標(biāo)簽的CNN分類模型識(shí)別神經(jīng)膠質(zhì)瘤細(xì)胞的多種形態(tài)特征，該方法能識(shí)別出常見的膠質(zhì)瘤細(xì)胞核的9個(gè)細(xì)微的、重要的病理學(xué)特征，在癌癥診斷中具有良好的準(zhǔn)確性[62]。

圖8 大腦病理切片[60]。(a)多形性惡性膠質(zhì)瘤，(b)低級(jí)神經(jīng)膠質(zhì)瘤Fig.8 Pathology slice of brain tissue[60]. (a) glioblastoma multiforme; (b) Low grade glioma

2.2.4前列腺組織切片

在前列腺癌的分類分級(jí)中， Gleason評(píng)分系統(tǒng)根據(jù)前列腺組織的細(xì)胞、腺體等結(jié)構(gòu)的形態(tài)特征，將前列腺癌分為5個(gè)等級(jí)，等級(jí)越高惡性程度越高，預(yù)后也就越不理想[63]。正確的分級(jí)能夠幫助醫(yī)生采取相應(yīng)的治療方式，有著重要的意義。

2016年，Litjens等使用基于區(qū)塊(patch)的CNN計(jì)算各區(qū)域癌變的概率圖譜，再使用基于概率圖譜中可能存在病變的區(qū)域重新訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以便更精確地識(shí)別前列前病變[64]。K?llén等使用22層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型，得到能夠輔助病理醫(yī)生診斷的Gleason分級(jí)模型[65]。該模型能夠?qū)leason3～5級(jí)組織與良性組織進(jìn)行分類，并根據(jù)病理學(xué)家的意見調(diào)整算法參數(shù)，用于輔助病理診斷。

2.3 其他應(yīng)用

在結(jié)腸組織切片中，Sirinukunwattana等使用了空間約束CNN來識(shí)別切片中的細(xì)胞，再使用周邊集成預(yù)測(cè)的方法對(duì)各類結(jié)腸細(xì)胞進(jìn)行分類，并判斷該細(xì)胞是否癌變，從而識(shí)別切片中的癌變區(qū)域[66]。Xu等使用深度學(xué)習(xí)自動(dòng)學(xué)習(xí)切片的特征，分別使用多實(shí)例學(xué)習(xí)(MIL)和SVM作為分類器，結(jié)果表明弱監(jiān)督(MIL)分類效果更好[67]。

免疫組織化學(xué)染色(IHC)是一種廣泛使用的技術(shù)，用于診斷異常免疫細(xì)胞的密度和位置等分布情況，可進(jìn)一步用于癌癥預(yù)后預(yù)測(cè)。由于數(shù)據(jù)集的限制，目前IHC病理切片的相關(guān)研究較少。由于IHC圖像的RGB通道對(duì)應(yīng)不同的結(jié)構(gòu)，Chen等將RGB通道分離并選擇代表膜標(biāo)記的通道，利用深度學(xué)習(xí)檢測(cè)該通道的免疫細(xì)胞分布情況，該結(jié)果大體與人工分析結(jié)果持平[68]。

由于制作病理切片時(shí)相機(jī)的差異和染色過程存在許多變量(例如，試樣的厚度、染色劑的濃度、制造商、時(shí)間和溫度的污漬)，因此都可能影響最終組織標(biāo)本的外觀。病理醫(yī)生可以根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)來加以甄別，而人工智能算法卻難以克服這種多樣性帶來的影響。為了克服圖像的多樣性帶來的影響，Janowczyk等采用稀疏自動(dòng)編碼器(SAE)，通過迭代學(xué)習(xí)生成過濾器來優(yōu)化重建圖像，從而改變目標(biāo)圖像以匹配到模板圖像的顏色空間[69]。Sethi等在上皮細(xì)胞基質(zhì)分類中驗(yàn)證了顏色標(biāo)準(zhǔn)化，確實(shí)可以為分類帶來一定的增益[70]。更具體來說，對(duì)于基于超像素分類的算法有較低的增量效益，而對(duì)于CNN的分類算法有較高的增益。

3 展望

在本研究中，主要闡釋了深度學(xué)習(xí)理論在病理切片定量分析中的應(yīng)用情況，如細(xì)胞層面上的檢測(cè)分割、組織層面上的分類與癌癥的分級(jí)等。CNN針對(duì)大數(shù)據(jù)樣本強(qiáng)大的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)的能力，適用于臨床上大量積累的WSI切片的定量分析；同時(shí)，CNN在特征提取過程中不需要研究人員具備一定的專業(yè)知識(shí)，讓病理方向的研究對(duì)計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域的研究人員開放，有利于病理分析領(lǐng)域的發(fā)展。

但是，深度學(xué)習(xí)在病理切片分析領(lǐng)域的應(yīng)用仍存在一定的局限性：

1)運(yùn)算開銷大，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要基于GPU實(shí)現(xiàn)，但由于GPU存儲(chǔ)容量的限制，WSI切片圖像的尺寸過大，無法直接作為輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)WSI采樣則會(huì)損失部分有用信息。

2)目前深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是有監(jiān)督學(xué)習(xí)，需要細(xì)致地標(biāo)注圖像中癌癥組織的位置，而標(biāo)注數(shù)據(jù)的獲得成本較高。

3)雖然現(xiàn)今的人工智能在病理切片自動(dòng)分析的研究中取得了一定的進(jìn)展，但是并沒有很好地應(yīng)用于臨床中。結(jié)合“云病理平臺(tái)”等前沿科技，促進(jìn)科研與臨床實(shí)踐相結(jié)合的研究。

4)癌癥的分級(jí)情況與預(yù)后有著十分密切的關(guān)系，目前的癌癥分期系統(tǒng)對(duì)個(gè)性化癌癥治療和預(yù)后的預(yù)測(cè)仍不夠精準(zhǔn)。深度學(xué)習(xí)有望在預(yù)后中取得突破性進(jìn)展，但是該應(yīng)用還處于起步階段，有待加強(qiáng)。

目前，人工智能技術(shù)在病理學(xué)中應(yīng)用廣泛，定量分析為病理診斷提供了一系列定量化指標(biāo)，彌補(bǔ)了醫(yī)生主觀經(jīng)驗(yàn)中的不可預(yù)測(cè)因素，提高了病情診斷的準(zhǔn)確性。在人工智能算法的幫助下，病理切片的計(jì)算機(jī)輔助診斷的知識(shí)體系將不斷完善，最終能夠?yàn)椴∪颂峁╊A(yù)后信息和精準(zhǔn)的藥物治療指導(dǎo)。

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