自动化策略在解剖病理学组织分析中的应用：基准标记整合与多表面组织比较

背景介绍

在解剖病理学实验室中，许多流程仍依赖于手动操作，尤其是在石蜡包埋组织块（Paraffin-Embedded Tissue Blocks, PETBs）的制备和处理过程中。手动操作不仅可能导致样本处理不一致，还可能引发样本错误识别或丢失，进而影响诊断的准确性和效率。为了应对这一问题，自动化技术被引入以提升实验室的效率、减少人为错误，并确保样本处理的一致性。

然而，现有的自动化解决方案仍面临诸多挑战，尤其是在组织样本的追踪和特定区域的识别方面。例如，在处理过程中，石蜡包埋组织块中的特定区域可能需要在后续实验室分析中进一步研究（如肿瘤治疗中的分子分型），但缺乏可靠的参考点使得这一过程复杂且容易出错。因此，研究团队提出了一种自动化策略，通过在PETBs中引入基准标记（Fiducial Marker, FM）来实现组织的精确追踪和多表面比较，从而提升诊断的准确性和效率。

论文来源

本文由L. Vannozzi、L. Guachi-Guachi、J. Ruspi等研究人员共同撰写，研究团队来自意大利的Scuola Superiore Sant’Anna生物机器人研究所与瑞士的Inpeco SA公司。该论文发表在IEEE Transactions on Automation Science and Engineering期刊上，预计将于2025年正式出版。研究得到了Inpeco SA的支持，是Scuola Superiore Sant’Anna与Inpeco SA联合项目“高级实验室自动化”的一部分。

研究流程与实验设计

1. 研究目标

本研究的目标是开发一种自动化平台，能够在石蜡包埋组织块中插入基准标记，并通过图像分析在多表面组织切片中重建该标记，从而实现组织的精确追踪和多表面比较。

2. 实验流程

研究分为两个主要平台：索引平台（Indexing Platform, IDX）和虚拟标记重建平台（Virtual Marker Reconstruction Platform, VMR）。

2.1 索引平台（IDX）

IDX平台的主要任务是在PETBs中插入基准标记，具体流程如下：
1. 组织块固定：将PETB插入平台并通过夹持器固定。
2. 二维码读取：读取PETB的二维码以跟踪组织数据。
3. 组织区域识别：通过图像处理方法识别组织块中的无组织区域，并确定基准标记的目标位置。
4. 标记插入：将目标位置坐标发送至微控制器，控制末端执行器在PETB中钻孔并插入基准标记。
5. 标记验证：使用激光距离传感器验证孔的深度。
6. 标记填充：通过微量分配器将基准标记材料注入孔中。
7. 清理与准备：清理打孔器，准备处理下一个PETB。
8. 标记固化与平整：通过专用气缸压缩标记，使其平整。
9. 组织块释放：释放PETB，完成处理。

创新点：IDX平台采用了基于U-Net卷积神经网络（CNN）的图像分析方法，能够高效识别组织块中的无组织区域，并确保基准标记的精确插入。此外，平台还集成了激光距离传感器和微量分配器，确保了标记插入的准确性和一致性。

2.2 虚拟标记重建平台（VMR）

VMR平台的主要任务是在去石蜡化处理后，通过图像分析重建基准标记，具体流程如下：
10. 切片放置：将预染色玻璃切片放置在VMR平台中。
11. 二维码读取：读取切片的二维码以跟踪组织数据。
12. 预染色图像获取：获取切片的预染色图像。
13. 染色处理：将切片从平台中取出进行染色。
14. 后染色图像获取：获取染色后的切片图像。
15. 图像比较：比较预染色和后染色图像，识别组织形状。
16. 标记重建：通过图像分析方法重建基准标记。
17. 结果输出：将重建的标记位置映射到染色后的切片图像中。

创新点：VMR平台采用多步骤图像分析方法，结合U-Net CNN和连接组件标记算法（Connected-Component Labeling, CCL），能够在去石蜡化处理后精确重建基准标记，并通过组织形状的比对进一步验证组织的完整性。

3. 实验验证

为了验证平台的有效性，研究团队对IDX和VMR平台进行了分阶段测试。
- IDX平台测试：测试了打孔力、标记填充精度、图像分析方法的准确性以及硬件-软件集成的性能。结果表明，IDX平台在处理不同组织类型的PETBs时表现出了高成功率和一致性。
- VMR平台测试：测试了图像采集、标记重建和组织形状比对的准确性。结果显示，VMR平台能够在去石蜡化处理后精确重建基准标记，并在组织形状比对中表现出高相似性评分。

主要结果

1. IDX平台：在处理不同组织类型的PETBs时，IDX平台在二维码识别、无组织区域检测、打孔、标记填充等步骤中的成功率均超过95%。
   
2. VMR平台：在标记重建和组织形状比对任务中，VMR平台的成功率分别达到98%和95%，平均处理时间约为2.83秒，未对实验室整体工作流程造成负担。
   

结论与意义

本研究的创新之处在于提出了一种全面的自动化策略，通过基准标记的插入和重建，实现了石蜡包埋组织块的精确追踪和多表面比较。这一方法不仅提升了实验室的效率，还减少了人为错误的风险，为未来的自动化实验室提供了重要的技术支持。研究结果表明，IDX和VMR平台在处理不同组织类型的PETBs时表现出了高可靠性和一致性，具有广泛的应用前景。

亮点

1. 创新性：首次提出通过基准标记实现组织追踪和多表面比较的自动化策略。
   
2. 高可靠性：IDX和VMR平台在处理不同组织类型时均表现出了高成功率。
   
3. 高效性：平台的自动化流程大幅提升了实验室的效率，减少了人为错误的风险。
   
4. 广泛应用前景：该方法可应用于活检样本和小型石蜡包埋组织块，进一步扩展其在解剖病理学中的应用范围。
   

未来展望

未来的研究方向包括优化平台的并行处理能力、提升图像分析算法的分辨率，以及将这一方法应用于更小尺寸的组织块或活检样本中。此外，研究团队还计划开发专门的中间件，以进一步整合机器人技术在组织切片处理中的应用。

通过本研究，解剖病理学实验室的自动化和标准化迈出了重要一步，为临床诊断的准确性和效率提供了有力的技术支持。