病理學(xué)檢查在臨床醫(yī)學(xué)中占據(jù)著舉足輕重的地位，是許多疾病診斷的核心依據(jù)，被譽為診斷的金標(biāo)準(zhǔn)。傳統(tǒng)的病理學(xué)檢查流程存在明顯弊端，醫(yī)生的診斷過程具有較強的主觀性，其判斷結(jié)果易受個人訓(xùn)練水平、工作經(jīng)驗以及現(xiàn)場狀態(tài)等多種因素影響。

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字病理系統(tǒng)應(yīng)運而生，旨在克服傳統(tǒng)病理學(xué)檢查的局限性。該系統(tǒng)具備三項核心功能：病理樣本數(shù)字化、病變特征數(shù)字化和人工智能輔助診斷。

偏振成像作為光學(xué)成像領(lǐng)域的新興技術(shù)，正迅速發(fā)展并展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢。全偏振成像利用4個分量的全偏振光照明和檢測，可獲得包含豐富信息的全偏振圖像，其繆勒矩陣能完備描述樣本偏振特征，涵蓋散射顆粒和間質(zhì)的多種光學(xué)參數(shù)及幾何特征信息，信息量遠超普通非偏振圖像，且在單像素和圖像層次隱藏樣本特征，有助于提升對生物組織物理特征的表征和評估能力。此外，全偏振成像不依賴染色、無損傷，適用于各類樣本，在數(shù)字病理技術(shù)中展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢和應(yīng)用潛力。

清華大學(xué)深圳國際研究生院姚悅團隊發(fā)表綜述文章，介紹了全偏振顯微成像技術(shù)，并結(jié)合臨床應(yīng)用總結(jié)了現(xiàn)有偏振特征提取方法和最新進展，包括基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的偏振像素與圖像特征提取方法、基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的偏振像素聚類，以及偏振超像素和偏振特征模板擴展標(biāo)注方法。

全偏振顯微成像技術(shù)
一、繆勒成像基礎(chǔ)知識
偏振是光的基本屬性之一。任意光的偏振態(tài)可用斯托克斯矢量表達，其由總光強、水平和垂直線偏振分量強度差、方向線偏振分量強度差以及右旋和左旋圓偏分量強度差四個光強量組成。

在繆勒顯微成像中，常用斯托克斯矢量-繆勒矩陣表示法描述光的偏振態(tài)及其變化，其中斯托克斯矢量描述光的偏振態(tài)，繆勒矩陣描述介質(zhì)的偏振光學(xué)特性，通過計算與樣本作用后的出射光偏振態(tài)。

多種繆勒顯微鏡已被研發(fā)，如Oldenbourg引入電控液晶相位延遲器的裝置、Gribble使用雙光彈搭建的裝置、Arteaga設(shè)計的全偏振繆勒矩陣顯微成像裝置，本團隊也基于國產(chǎn)商業(yè)顯微鏡發(fā)展了系列模塊化繆勒顯微鏡，包括透射正置、透射倒置和背反式，可用于不同類型樣本。

基于雙旋轉(zhuǎn)波片的繆勒顯微鏡通過記錄30個偏振分量圖像計算繆勒矩陣陣元，基于雙線偏振相機的繆勒顯微鏡可實現(xiàn)全偏振態(tài)實時測量與快速成像，成像速度可達1frame/s且有望提升，針對標(biāo)準(zhǔn)樣本繆勒陣元誤差小，對病理切片樣本成像信噪比高。

部分偏振參數(shù)對樣本旋轉(zhuǎn)角不敏感，眾多偏振參數(shù)可形成偏振圖像，清晰凸顯微觀結(jié)構(gòu)空間分布特征。例如，退偏相關(guān)參數(shù)可凸顯乳腺癌組織細胞核結(jié)構(gòu)，相位延遲相關(guān)參數(shù)可凸顯纖維結(jié)構(gòu)。偏振成像能獲取超分辨尺度結(jié)構(gòu)信息，對組織微觀結(jié)構(gòu)和生物動態(tài)過程研究意義重大，且這些信息難用現(xiàn)有臨床病理成像方法獲取，偏振成像可用于生物組織特征表征和細分。

偏振特征提取方法
一、基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法
全偏振顯微圖像含豐富病理組織微觀結(jié)構(gòu)信息，但從16維繆勒矩陣數(shù)據(jù)提取偏振特征并識別組織結(jié)構(gòu)特征是偏振技術(shù)應(yīng)用于病理診斷的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。近年來，許多課題組探索偏振數(shù)字病理在臨床診斷中的應(yīng)用，通過機器學(xué)習(xí)提取病變組織偏振特征，輔助醫(yī)生提升診斷和預(yù)后評估準(zhǔn)確率與效率。

該方法從像素或圖像角度出發(fā)，利用多種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（如隨機森林、多層感知機、主成分分析、邏輯回歸、線性判別模型等）對醫(yī)生標(biāo)記病變區(qū)域內(nèi)偏振像素分類或提取偏振圖像特征。例如，Luu等用機器學(xué)習(xí)分類器對皮膚癌組織繆勒陣元像素分類，準(zhǔn)確率達93%；Ivanov等用主成分分析等對結(jié)腸組織偏振參數(shù)像素分類，準(zhǔn)確率97%；Dong等將繆勒陣元和偏振參數(shù)組合成偏振基底參數(shù)，篩選出敏感偏振特征參數(shù)，用于識別乳腺癌組織微觀結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確率82%-91%，還提出雙模態(tài)模型用于宮頸癌前病變特征識別，準(zhǔn)確率達90%。

從偏振圖像角度，利用深度學(xué)習(xí)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）或圖像組學(xué)技術(shù)提取特征，如Roa等用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和K-nearest neighbor對偏振基底參數(shù)圖像分類，輔助宮頸研究；McKinley等結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機器學(xué)習(xí)算法提取特征，用于識別腦腫瘤組織白質(zhì)纖維束；Yao等用多種方法對子宮內(nèi)膜偏振參數(shù)圖像特征識別，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別準(zhǔn)確率最高；Chen等研究融合網(wǎng)絡(luò)用于識別多種癌變數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確率較高，且偏振在小樣本量時有輔助診斷優(yōu)勢。然而，監(jiān)督學(xué)習(xí)需大量精確標(biāo)注樣本，獲取高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)耗時費力，且標(biāo)注質(zhì)量受多種因素影響，限制了監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的效果。

通過分析這些聚類特征，可提升病變識別和分類準(zhǔn)確度（如癌變組織中特定類別密度大于正常組織，其面積占比可區(qū)分病變區(qū)域且與細胞分化程度相關(guān)），還可用于區(qū)分不同癌變亞類。對細胞核偏振像素進一步聚類拆分，可發(fā)現(xiàn)病變細胞核與正常細胞核偏振特征不同，該方法有助于分離微觀結(jié)構(gòu)特征信息，為病變診斷提供依據(jù)，展示了無監(jiān)督微觀結(jié)構(gòu)拆分方法的潛力。

以肺癌病變?yōu)槔�，偏振超像素擴展標(biāo)注流程包括：選取繆勒圖像區(qū)域，用Mini Batch KMeans聚類計算形成超像素集合（含質(zhì)心位置、標(biāo)準(zhǔn)差和像素數(shù)指標(biāo)）；醫(yī)生對區(qū)域內(nèi)待測結(jié)構(gòu)小區(qū)域初始標(biāo)注，計算超像素中像素對標(biāo)注區(qū)域貢獻率，以貢獻率為權(quán)重；對區(qū)域內(nèi)像素及其權(quán)重作散點圖，經(jīng)平滑和閾值分割凸顯區(qū)域，醫(yī)生篩選保留正確標(biāo)注；迭代上述過程擴展標(biāo)注至整個區(qū)域；將已知標(biāo)注區(qū)域擴展到新區(qū)域，重復(fù)迭代直至所有待測結(jié)構(gòu)正確標(biāo)注，進而形成偏振特征模板，輔助醫(yī)生識別病變區(qū)域、分析特征和解釋機制，減少醫(yī)生標(biāo)注工作量，提高標(biāo)注質(zhì)量。

總結(jié)與展望
繆勒矩陣包含豐富的復(fù)雜生物樣本光學(xué)性質(zhì)和微觀結(jié)構(gòu)特征信息，如樣本中散射顆粒的濃度、大小、形狀、取向、排列、表面形貌、內(nèi)部結(jié)構(gòu)等。因此，繆勒圖像可通過偏振特征提供超分辨層次豐富的微觀結(jié)構(gòu)信息，幫助我們區(qū)分不同類型和不同狀態(tài)的細胞和組織。

繆勒成像具有無標(biāo)記、無損傷、跨尺度、多模態(tài)和定量測量的能力，在復(fù)雜生物和醫(yī)學(xué)樣本的靜態(tài)和動態(tài)測量中已顯示出誘人的應(yīng)用前景。偏振圖像的每個像素都是繆勒矩陣，包含樣本的局域光學(xué)性質(zhì)和微觀結(jié)構(gòu)特征信息。定量提取像素偏振特征并據(jù)此表征樣本的物質(zhì)和結(jié)構(gòu)特征是偏振成像應(yīng)用的核心問題。

相比基于染色圖像分析的數(shù)字病理，基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的偏振數(shù)字病理能夠提供更加豐富的微觀結(jié)構(gòu)特征信息，已突顯出其臨床定量輔助診斷的優(yōu)勢和潛力。結(jié)合偏振成像所具有的無標(biāo)記、無損傷潛力，有望發(fā)展一種利用偏振特征拆分并定量表征生物樣本亞細胞層次光學(xué)性質(zhì)與微觀結(jié)構(gòu)特征的新型偏振空間組學(xué)技術(shù)。

聲明：本文僅用作學(xué)術(shù)目的。文章來源于：姚悅, 裴浩杰, 李浩, 萬嘉晨, 陶麗麗, 馬輝. 基于全偏振顯微成像的數(shù)字病理技術(shù)[J]. 中國激光, 2024, 51(9): 0907008.