组织病理学图像的解释传统上是定性的和主观的。定量图像分析 (QIA) 和人工智能 (AI) 通过提供可重复的客观测量来补充人类专业知识，正在改变病理学。

图像分析原理

QIA 从图像预处理开始，颜色归一化（标准化不同实验室的污渍外观）、背景校正和伪影去除。 分割将图像划分为有意义的区域：组织与背景、细胞核与细胞质、肿瘤与基质、侵入性与原位。分割算法包括阈值处理（按像素强度分离对象）、分水岭算法（分离接触的核）和基于深度学习的分割（在手动注释图像上训练的卷积神经网络）。

特征提取量化形态特征：核大小、形状、纹理和染色质分布；结构特征，例如腺体形成和管状密度；和 IHC 标记物的染色强度。 对象计数 计数有丝分裂象、阳性细胞和淋巴细胞。

IHC 定量中的应用

QIA 最广泛用于 IHC 评分。 Ki-67 增殖指数以选定热点或整个肿瘤区域中 DAB 阳性细胞核的百分比来衡量。 HER2 膜染色通过量化圆周染色的完整性和强度来评分。自动计算 ER/PR 百分比和强度，减少观察者之间的差异。

数字 IHC 算法分析多重免疫荧光图像，同时量化每个细胞的多个标记物，并绘制免疫细胞和肿瘤细胞之间的空间关系。这使得能够计算免疫评分（肿瘤中心和浸润边缘的CD3+和CD8+ T细胞密度）并评估免疫排除模式。

用于 H&E 诊断的人工智能

深度学习算法，特别是卷积神经网络 (CNN) 和 视觉变换器，可以将 H&E 幻灯片上的组织区域分类为诊断类别。已发布的算法在前列腺癌（格里森分级）、乳腺癌（前哨淋巴结转移检测）、肺癌亚型和胃癌检测方面已达到病理学家级别的准确性。

弱监督学习仅使用幻灯片级标签（例如“癌症”或“无癌症”）而不是像素级注释，从而能够对来自病理档案的大型数据集进行算法训练。 多实例学习 (MIL) 将每张幻灯片视为图像补丁的集合，学习识别诊断相关的补丁而无需明确的注释。

算法验证和监管批准

供临床使用的人工智能算法必须经过严格的验证。 分析验证根据参考标准衡量性能（例如，与专家病理学家共识的一致性）。 临床验证表明该算法改善了患者治疗结果或临床工作流程。 FDA 已批准用于前列腺癌检测、乳腺癌转移筛查和宫颈细胞学筛查的人工智能算法。在欧洲，CE-IVD 标记要求符合体外诊断法规 (IVDR)。由于染色方案、扫描仪类型或患者群体的变化，算法需要持续监控性能漂移。

实施挑战

数据异质性是主要挑战 - 在一个机构的载玻片（染色、扫描仪、群体）上训练的算法通常在来自不同机构的载玻片上表现不佳。 域适应技术尝试跨站点推广算法。 可解释性：理解算法为何做出特定决定，对于临床接受度至关重要，但对于深度学习模型来说却很困难。 工作流程集成要求人工智能结果在正确的时间以可用的格式交付给病理学家，通常作为整个幻灯片图像查看器中的注释或分数。 成本： 整个载玻片扫描仪、GPU 服务器和软件许可证需要大量资本投资；大多数医疗保健系统尚未建立人工智能辅助诊断的报销制度。

病理学家的角色

人工智能增强而不是取代病理学家。算法擅长重复性任务（筛查转移、计数有丝分裂）和定量（Ki-67 指数、PD-L1 评分），这些工作耗时且易受观察者间差异的影响。人类对于将形态学发现与临床背景相结合、识别训练数据中未代表的罕见实体、对模棱两可的情况进行判断以及将结果传达给临床医生仍然至关重要。病理学家与人工智能的合作旨在提高准确性、效率和可重复性，同时维持对患者安全至关重要的质量标准。