擁抱數(shù)字病理時(shí)代

鄭眾喜

(四川大學(xué)華西醫(yī)院病理研究室，四川 成都 610041)

擁抱數(shù)字病理時(shí)代

鄭眾喜

(四川大學(xué)華西醫(yī)院病理研究室，四川 成都 610041)

相對(duì)于傳統(tǒng)光學(xué)顯微鏡技術(shù)，數(shù)字顯微技術(shù)正帶給病理學(xué)巨大的變革，由此衍生的數(shù)字切片技術(shù)為病理學(xué)擁抱大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和人工智能等前沿科技奠定了基礎(chǔ)。病理學(xué)在疾病診斷中起著決定性的作用，但目前仍然是利用光學(xué)顯微鏡對(duì)細(xì)胞和組織的形態(tài)學(xué)信息輔以原位分子信息進(jìn)行分析研究。數(shù)字顯微設(shè)備可以對(duì)整張病理切片進(jìn)行高質(zhì)量全數(shù)字化掃描，形成數(shù)字切片后經(jīng)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)觀察、并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程傳輸與共享等。數(shù)字切片可以集成到已有醫(yī)院信息數(shù)據(jù)庫(kù)，人們可通過(guò)內(nèi)網(wǎng)或者英特網(wǎng)訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)并用于教學(xué)、診斷、遠(yuǎn)程咨詢等。組成數(shù)字切片的上億級(jí)的離散像素的海量數(shù)據(jù)匯集讓計(jì)算機(jī)圖像分析和人工智能診斷成為可能。因此，充分利用日益強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將改變病理工作流程，極大地提升工作效率。而數(shù)字病理的普及還面臨諸多因素的制約，包括標(biāo)準(zhǔn)化、網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)效率和法律法規(guī)等關(guān)鍵因素。隨著這些問(wèn)題的不斷解決，全新的數(shù)字病理將帶來(lái)病理學(xué)科一次技術(shù)上與應(yīng)用模式的變革。

數(shù)字病理；數(shù)字顯微設(shè)備；數(shù)字切片；遠(yuǎn)程病理；計(jì)算機(jī)輔助診斷；人工智能；智慧病理

上世紀(jì)90年代末，自CCD相機(jī)用于拍攝顯微鏡圖像開始，科學(xué)家們便開始研究將一系列數(shù)字顯微圖像拼接成一張巨大的切片圖像，實(shí)現(xiàn)經(jīng)計(jì)算機(jī)顯示和訪問(wèn)。在本世紀(jì)早期，數(shù)字顯微設(shè)備，或者虛擬顯微鏡經(jīng)歷了開拓新技術(shù)的內(nèi)在困難和缺少合適IT技術(shù)支撐，用于表達(dá)顯微切片信息大容量數(shù)據(jù)文件的時(shí)代。今天，隨著數(shù)字顯微技術(shù)和各種相關(guān)計(jì)算機(jī)軟件工具的成熟，數(shù)字顯微設(shè)備已經(jīng)開始成為形態(tài)學(xué)領(lǐng)域便利的日常工具，尤其在病理學(xué)的應(yīng)用。在未來(lái)5年內(nèi)，計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)字顯微技術(shù)的應(yīng)用將更加廣泛，并日漸普及。數(shù)字病理時(shí)代正在以勢(shì)不可擋的速度向我們走來(lái)。

病理專家通過(guò)顯微鏡觀察和研究染色過(guò)的組織切片，研究在疾病發(fā)生發(fā)展過(guò)程中的組織細(xì)胞形態(tài)結(jié)構(gòu)的變化和分子變化，最后的判讀與診斷。在惡性腫瘤的診療過(guò)程中，結(jié)合對(duì)分子靶向敏感生物標(biāo)志物的觀測(cè)，更能提升病理專家綜合地位。雖然分子技術(shù)的進(jìn)步讓人們對(duì)發(fā)病過(guò)程的生物學(xué)背景有了更深的認(rèn)知，但組織形態(tài)和細(xì)胞形態(tài)診斷依然占據(jù)主導(dǎo)地位。分子形態(tài)學(xué)技術(shù)與分子結(jié)構(gòu)信息的結(jié)合，對(duì)應(yīng)用原位雜交(ISH)組學(xué)檢測(cè)染色體和基因變異，免疫組化(IHC)探明轉(zhuǎn)移蛋白在健康向病變細(xì)胞轉(zhuǎn)變的機(jī)理起到越來(lái)越重要的作用。對(duì)于一些腫瘤病理，需要在細(xì)胞或者亞細(xì)胞層面量化一系列生物標(biāo)志物數(shù)值指標(biāo)。嚴(yán)格的診斷標(biāo)準(zhǔn)和海量復(fù)雜的信息處理越來(lái)越離不開強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)人工智能的支持。醫(yī)院管理系統(tǒng)和診斷報(bào)告系統(tǒng)已經(jīng)充分利用了集成文字?jǐn)?shù)據(jù)、靜態(tài)顯微鏡圖像數(shù)據(jù)、放射影像數(shù)據(jù)和語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)等綜合數(shù)據(jù)，只要具備合適的計(jì)算機(jī)處理能力和網(wǎng)絡(luò)傳輸基礎(chǔ)，全切片顯微圖像同樣可以完美地集成到醫(yī)院的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。

相對(duì)于傳統(tǒng)光學(xué)顯微鏡，數(shù)字顯微設(shè)備有很多優(yōu)越特性。利用專門軟件工具，在移動(dòng)終端可動(dòng)態(tài)快速獲取任意一張染色切片，以任意倍率進(jìn)行觀察和瀏覽。同時(shí)所形成的數(shù)字切片可以突破時(shí)空的制約，讓全球病理專家共享。因此數(shù)字顯微設(shè)備成為實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程咨詢?cè)\斷、遠(yuǎn)程教育、專業(yè)考試以及質(zhì)量控制的有效工具。此外，數(shù)字化切片圖像也是計(jì)算機(jī)輔助診斷和人工智能診斷的基礎(chǔ)。

數(shù)字顯微技術(shù)和數(shù)字切片技術(shù)奠定了病理技術(shù)走向數(shù)字化的基礎(chǔ)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能的融合，傳統(tǒng)病理正在迎接數(shù)字病理和智慧病理時(shí)代的到來(lái)。

1 全切片數(shù)字化(Whole Slide Scanning)

利用自動(dòng)對(duì)焦和自動(dòng)白平衡技術(shù)，數(shù)字顯微設(shè)備可以把生物樣本組織細(xì)胞的細(xì)節(jié)以高顏色還原性和高分辨力呈現(xiàn)出來(lái)，并生成大容量數(shù)字文件。數(shù)字顯微設(shè)備通過(guò)對(duì)玻璃切片進(jìn)行自動(dòng)掃描，生成數(shù)字切片。數(shù)字切片由上億個(gè)圖像像素組成，每個(gè)像素包含有XY坐標(biāo)位置信息、顏色信息和灰度信息等。采集病理圖像信息的掃描方式一般分為面掃描和線掃描兩大類。兩者的最大區(qū)別是，前者使用面陣CCD(或CMOS)相機(jī)，后者使用線陣CCD(或CMOS)相機(jī)。通常數(shù)字切片以金字塔結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)組織，金字塔的上層，放大倍率越小，每一層都是由最底層的數(shù)據(jù)通過(guò)高效算法壓縮而成(圖1)。在切片樣本的厚度方向進(jìn)行分層掃描還可以模擬光學(xué)顯微鏡的焦距微調(diào)效果。

數(shù)字切片的空間分辨率主要取決于物鏡的光學(xué)分辨率和相機(jī)的像素陣列。數(shù)字顯微設(shè)備通常使用高數(shù)字孔徑(NA值大于0.65以上)的20倍物鏡，對(duì)于需要更高分辨率的樣本，通常使用高數(shù)字孔徑(NA值大于0.85)的40倍物鏡，使用40倍物鏡通常會(huì)以犧牲掃描速度和成倍(約4倍)數(shù)據(jù)容量為代價(jià)。

從樣本切片衍射產(chǎn)生的光子通過(guò)CCD或CMOS光電傳感器收集后轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。目前市面上大多數(shù)切片掃描儀都具有自動(dòng)馬達(dá)驅(qū)動(dòng)、自動(dòng)連續(xù)實(shí)時(shí)對(duì)焦和面掃描或者線掃描等功能。

面陣掃描的代表有優(yōu)納(UNIC)、麥克奧迪(Motic)和3DHISTECH等設(shè)備，可以高速成像，成千上萬(wàn)張彼此相鄰的顯微圖像(FOV)在數(shù)十秒鐘內(nèi)完成，通過(guò)無(wú)縫拼接算法生成數(shù)字切片圖像。線陣掃描的代表有Aperio、江豐等設(shè)備，設(shè)備通常用4096像素的線陣像素傳感器，對(duì)樣本切片進(jìn)行一行一行地掃描，再通過(guò)拼接算法生成數(shù)字切片。但是理論上線陣掃描的速度因受限于其較低的光子收集能力，很難應(yīng)用于熒光掃描領(lǐng)域。在此基礎(chǔ)上，以Hamamatsu為代表推出了時(shí)間遲延積分(TDI)線陣掃描，采用64線陣或者128線陣以上的光電傳感器，彌補(bǔ)了單線陣掃描光子收集能力弱的缺陷，相對(duì)于單線陣光電傳感器，可以實(shí)現(xiàn)高速掃描。近幾年，隨著面陣傳感器的發(fā)展，連續(xù)面陣掃描已經(jīng)成為時(shí)間遲延積分掃描的有力競(jìng)爭(zhēng)。

圖1 數(shù)字掃描原理 由逐層掃描獲得的數(shù)據(jù)經(jīng)算法處理獲得完整圖像

2 數(shù)字切片的特點(diǎn)

與經(jīng)顯微鏡目鏡切片瀏覽模式相比，計(jì)算機(jī)瀏覽的各種便利功能和經(jīng)顯示器切片瀏覽模式更符合人體工程學(xué)?；诮鹱炙?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(見圖2)的數(shù)字切片可以實(shí)現(xiàn)無(wú)級(jí)放大倍率的無(wú)滯后切換，無(wú)需切換物鏡，不再需要重新調(diào)整焦距和光源等。同時(shí)數(shù)字放大還可將很多原有光學(xué)放大倍率未能呈現(xiàn)的細(xì)節(jié)信息呈現(xiàn)出來(lái)。

圖2 數(shù)字切片數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

數(shù)字切片可以實(shí)現(xiàn)永久性標(biāo)注、直線距離測(cè)量、曲線距離測(cè)量、周長(zhǎng)和面積測(cè)量及更高級(jí)別的圖像分析。不同染色的數(shù)字切片可進(jìn)行同時(shí)比對(duì)，甚至免疫組化和熒光原位雜交可相互關(guān)聯(lián)和比對(duì)等。

圖像像素具有坐標(biāo)、顏色和灰度等特征，這些特征可以用來(lái)進(jìn)行計(jì)算機(jī)目標(biāo)分割和自動(dòng)量化?；谛螤?、大小和紋路等特征，還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)形態(tài)和功能區(qū)塊(譬如腺體增生、異常排列的上皮巢)的自動(dòng)模式識(shí)別。在樣本切片的Z軸方向生成一系列數(shù)字切片還可以進(jìn)行樣本組織的三維重構(gòu)，便于觀察腫瘤內(nèi)部的立體結(jié)構(gòu)信息。集數(shù)字切片、標(biāo)注信息、尺寸信息等于一體的數(shù)字病理信息可以與院內(nèi)外必要的人員即時(shí)共享。通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字切片進(jìn)行存儲(chǔ)、歸類管理。重新觀察都會(huì)變的輕松自由。數(shù)字切片的所有這些特性都可以通過(guò)專門的軟件工具以極其友好的界面給使用者呈現(xiàn)出來(lái)，但前提是有足夠的計(jì)算機(jī)處理能力、足夠的網(wǎng)絡(luò)帶寬、足夠的存儲(chǔ)空間和數(shù)據(jù)安全保障等。

3 數(shù)字切片在教學(xué)和繼續(xù)教育的應(yīng)用

數(shù)字顯微設(shè)備在專業(yè)病理教學(xué)和繼續(xù)教育領(lǐng)域有著越來(lái)越多的應(yīng)用。盡管每個(gè)地方的電腦與教學(xué)媒體裝備和所處地域不同，但基本教學(xué)系統(tǒng)需求與遠(yuǎn)程病理會(huì)診系統(tǒng)非常相似(圖3)。相對(duì)于購(gòu)買、維護(hù)光學(xué)顯微鏡及需要定期替換教學(xué)切片，數(shù)字病理的成本優(yōu)勢(shì)非常明顯。數(shù)字病理最大的優(yōu)勢(shì)是讓每個(gè)人可以打破時(shí)空制約，同時(shí)實(shí)施訪問(wèn)和瀏覽最標(biāo)準(zhǔn)的切片庫(kù)。同時(shí)數(shù)字切片可以把罕見的病例或者需要昂貴輔助手段(譬如免疫組化和熒光原位雜交等)制作的切片與無(wú)限額的學(xué)生共享。數(shù)字切片的優(yōu)勢(shì)還體現(xiàn)在可同步瀏覽多張數(shù)字切片，通過(guò)文字和標(biāo)注可以指導(dǎo)學(xué)生完成遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)和自我測(cè)試或者通過(guò)數(shù)字切片實(shí)施學(xué)生的技能考試。通過(guò)特定軟件工具可以隨機(jī)選擇試題并進(jìn)行自動(dòng)閱卷評(píng)分。另外利用計(jì)算機(jī)技術(shù)可將傳統(tǒng)的單人操作顯微鏡或者多頭顯微鏡診斷延伸，實(shí)現(xiàn)多人在線遠(yuǎn)程會(huì)診。

數(shù)字切片還可嵌入到病理教科書，如中山大學(xué)王連唐等主編的《病理學(xué)》第3版。各種國(guó)內(nèi)外的病理讀片會(huì)和學(xué)術(shù)研討會(huì)的數(shù)字切片庫(kù)也可以在相應(yīng)官網(wǎng)上訪問(wèn)。美國(guó)病理學(xué)會(huì)(The College of American Pathologists)還開放常規(guī)病理及其亞?？频臄?shù)字切片庫(kù)以及針吸細(xì)胞學(xué)數(shù)字切片庫(kù)。

圖3 數(shù)字切片教學(xué)

4 遠(yuǎn)程咨詢和遠(yuǎn)程診斷

對(duì)疾病發(fā)生發(fā)展過(guò)程呈現(xiàn)出來(lái)的大量形態(tài)學(xué)、臨床循證學(xué)以及分子學(xué)知識(shí)的積累，病理學(xué)已經(jīng)成為高度亞?？苹膶W(xué)科分支。目前要開展涵括皮膚、神經(jīng)、軟組織以及各系統(tǒng)等亞?？频娜撇±碓\斷非常困難?；鶎俞t(yī)院病理科主要依賴于外援開展服務(wù)，尤其是邊遠(yuǎn)地區(qū)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)的病理資源嚴(yán)重匱乏，病理學(xué)科的滯后嚴(yán)重影響著基層整體診療水平的提高，制約著外科、臨床的發(fā)展，尋求院外病理診斷資源顯得尤為迫切。傳統(tǒng)的郵寄切片的模式存在郵寄途中的切片丟失、切片破損等風(fēng)險(xiǎn)，并且貽誤患者最佳的治療時(shí)機(jī)。遠(yuǎn)程病理的目的是通過(guò)數(shù)字切片支持快速診斷咨詢，或直接提供診斷服務(wù)。

基于傳輸靜止圖片的靜態(tài)遠(yuǎn)程病理存在取圖區(qū)域的主觀性和隨機(jī)性等缺點(diǎn)，最理想的模式是病理醫(yī)生可以通過(guò)動(dòng)態(tài)的遠(yuǎn)程病理系統(tǒng)隨意觀察數(shù)字切片的任意區(qū)域以及相關(guān)的臨床數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù)等。其中動(dòng)態(tài)遠(yuǎn)程病理還有一個(gè)主要屬性是為行動(dòng)不便的專家等提供平等的為臨床為患者服務(wù)的機(jī)會(huì)。高通量自動(dòng)切片掃描儀可以連續(xù)不斷的將數(shù)字切片傳送到服務(wù)器，通過(guò)內(nèi)網(wǎng)或者因特網(wǎng)實(shí)現(xiàn)共享。用數(shù)字切片進(jìn)行診斷涉及到多方面的技術(shù)、專業(yè)和醫(yī)療法規(guī)等復(fù)雜問(wèn)題，與掃描速度、服務(wù)器性能和網(wǎng)絡(luò)速度、圖像質(zhì)量、存儲(chǔ)空間、合適的備份系統(tǒng)、工作站質(zhì)量、圖形界面、專業(yè)培訓(xùn)、院內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)的安全等綜合因素相關(guān)。目前數(shù)字顯微設(shè)備主要應(yīng)用于術(shù)中冰凍切片診斷，日常病理診斷服務(wù)以及遠(yuǎn)程病理診斷咨詢服務(wù)與遠(yuǎn)程會(huì)診服務(wù)等(圖4)。

圖4 遠(yuǎn)程病理 通過(guò)計(jì)算機(jī)或網(wǎng)絡(luò)快速瀏覽，可進(jìn)行遠(yuǎn)程病理會(huì)診、科內(nèi)數(shù)字化切片管理、智能輔助分析等，并可取代傳統(tǒng)光學(xué)顯微鏡，應(yīng)用在形態(tài)學(xué)教學(xué)、臨床病理診斷、科學(xué)研究等領(lǐng)域。

目前，動(dòng)態(tài)遠(yuǎn)程病理的主要瓶頸涉及到超大圖像數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸，同時(shí)受醫(yī)院信息安全保護(hù)的防火墻過(guò)濾等制約。實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)證明，保證相對(duì)流暢數(shù)字切片瀏覽的最小速度應(yīng)該不小于1 Mbit/s。解決數(shù)字顯微設(shè)備應(yīng)用的這些問(wèn)題需要醫(yī)院信息科、病理科和醫(yī)院IT專業(yè)人員的密切合作，同時(shí)需要醫(yī)院提供足夠的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和條件等。

遠(yuǎn)程病理診斷咨詢也可以應(yīng)用于對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行二次復(fù)診，確保診斷質(zhì)量。在歐洲和美國(guó)均已經(jīng)開始應(yīng)用數(shù)字病理技術(shù)進(jìn)行診斷質(zhì)量的監(jiān)督。同時(shí)已經(jīng)有些廠商開始應(yīng)用數(shù)字切片進(jìn)行制片質(zhì)量的量化評(píng)價(jià)的研究。更進(jìn)一步，數(shù)字切片可以為病理診斷流程的質(zhì)量和規(guī)范化提供新的工具和手段，提升其可追溯性和可重復(fù)性等。如通過(guò)流程系統(tǒng)的集成，可以跟蹤組織學(xué)病理從樣本接收到診斷報(bào)告全過(guò)程，并形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的質(zhì)量檢測(cè)指標(biāo)。

5 人工智能及輔助診斷

對(duì)分子形態(tài)學(xué)技術(shù)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析是一件枯燥無(wú)味的工作，其結(jié)果隨不同觀察人員的主觀感覺不同而變化，因此其重現(xiàn)性低，統(tǒng)計(jì)可信度受限。顯微鏡下人眼觀察辨識(shí)細(xì)胞，是基于其細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)和細(xì)胞膜等明顯相似特性(顏色、密度和大小形狀等)，及其區(qū)域邊界的細(xì)微變化特征進(jìn)行判斷。但是這是相對(duì)主觀的辨識(shí)，數(shù)字切片是由離散像素組成的圖像，各種特征可以在計(jì)算機(jī)上準(zhǔn)確計(jì)算出來(lái)。這樣可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)圖像分割，以及對(duì)細(xì)胞內(nèi)的細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)、還有組織結(jié)構(gòu)特征和相關(guān)特定分子信號(hào)的自動(dòng)計(jì)數(shù)和識(shí)別(圖5)。

圖5 計(jì)算機(jī)輔助診斷 a:細(xì)胞質(zhì)分析；b:印戒細(xì)胞檢測(cè)

生物標(biāo)志物信號(hào)強(qiáng)度與被檢測(cè)到的分子密度成正比，因此數(shù)字切片圖像可用于生物標(biāo)志物的自動(dòng)量化檢測(cè)。目前市面上已經(jīng)有用于自動(dòng)免疫組化(IHC)和熒光原位雜交(FISH)的掃描設(shè)備和圖像分析軟件，與組織微陣列結(jié)合還可以實(shí)現(xiàn)生物標(biāo)志物表達(dá)的自動(dòng)篩查。但是由于細(xì)胞生化的復(fù)雜性和難于對(duì)處理實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化的原因，還沒有對(duì)組蛋白的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行控制。熒光原位雜交檢測(cè)染色體和基因的數(shù)量畸變，可以在熒光掃描模式下通過(guò)多層掃描模式下獲得高精度的量化檢測(cè)結(jié)果。

一般的染色是多種顏色的組合，不同染色圖像像素的顏色范圍需要與其它染色顏色范圍進(jìn)行分割。目前市面上已經(jīng)有多種顏色分割(顏色去卷積)算法，常見的可以實(shí)現(xiàn)三種顏色的分割。更精準(zhǔn)的顏色光譜分割還可以通過(guò)光譜成像相機(jī)采集多波長(zhǎng)光的圖像實(shí)現(xiàn)。

常用的圖像分析工具大都用于研究和標(biāo)志物的驗(yàn)證，主要基于細(xì)胞大小、形狀、顏色和密度等信息。還有主要用于HER2蛋白檢測(cè)和細(xì)胞核信號(hào)檢測(cè)，尤其是雌激素受體蛋白(ER)和孕酮受體蛋白檢測(cè)的專用算法，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)乳腺癌的自動(dòng)分類和對(duì)免疫治療的反應(yīng)效果預(yù)測(cè)，對(duì)處理結(jié)果還可以進(jìn)一步進(jìn)行各種圖表統(tǒng)計(jì)分析。大量基因和染色體異常也可以通過(guò)專門的分割算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分析，還可以通過(guò)算法工具對(duì)數(shù)字切片庫(kù)的切片圖像按照各種特征進(jìn)行快速排序和分類等。

隨著深度學(xué)習(xí)模型的突破，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的宮頸癌篩查算法、結(jié)直腸癌圖像分析算法和乳腺癌的分析模型等成了近期研究的熱點(diǎn)。

6 結(jié)論

一個(gè)多世紀(jì)以來(lái)用于組織學(xué)和細(xì)胞形態(tài)學(xué)研究的光學(xué)顯微鏡正在迎接新成員的到來(lái)—數(shù)字顯微設(shè)備。相對(duì)于傳統(tǒng)光學(xué)顯微鏡，數(shù)字顯微設(shè)備具有快速信息處理、快速存儲(chǔ)、無(wú)限共享、快速遠(yuǎn)程訪問(wèn)等優(yōu)勢(shì)，這些是大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的技術(shù)特性。因此，以數(shù)字顯微設(shè)備為核心的數(shù)字病理是連接病理學(xué)與大數(shù)據(jù)/云計(jì)算技術(shù)的橋梁。形態(tài)學(xué)已經(jīng)被賦予了越來(lái)越多的大量原位分子信息測(cè)試，這些測(cè)試信息必須進(jìn)行非常精密的處理以便決定患者的個(gè)性化治療方案。同時(shí)發(fā)病過(guò)程中累積的大量經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)已經(jīng)讓病理學(xué)發(fā)展成為非常重要的專業(yè)化學(xué)科。數(shù)字顯微設(shè)備還可以為病理學(xué)研究、病理診斷提供強(qiáng)大的信息化支援工具，極大地提高工作效率，尤其是研究生和博士專業(yè)教學(xué)、遠(yuǎn)程病理診斷和遠(yuǎn)程病理咨詢、院內(nèi)和院際間病理質(zhì)控、高通量篩查、計(jì)算機(jī)圖像分析及客觀量化的診斷結(jié)果解釋等。盡管如此，新的數(shù)字病理技術(shù)的普及還需要進(jìn)一步突破信息標(biāo)準(zhǔn)化、流程標(biāo)準(zhǔn)化、用戶界面優(yōu)化、數(shù)字化掃描速度優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)速度優(yōu)化、數(shù)字病理專業(yè)人員培訓(xùn)以醫(yī)療法律法規(guī)等制約。作為傳統(tǒng)光學(xué)顯微鏡的技術(shù)升級(jí)，數(shù)字顯微技術(shù)必將帶來(lái)病理學(xué)的一場(chǎng)技術(shù)變更和工作模式變革。

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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

鄭眾喜，男，博士，教授，博士生導(dǎo)師。中國(guó)醫(yī)學(xué)裝備協(xié)會(huì)理事，中國(guó)醫(yī)學(xué)裝備協(xié)會(huì)病理裝備技術(shù)專業(yè)委員會(huì)副主任委員。主要研究方向：數(shù)字病理技術(shù)和應(yīng)用研究。

R446.8

A

1672-6170(2017)05-0006-04

2017-07-31)