Comparison of Consecutive and Re-stained Sections for Image Registration in Histopathology

要約

目的: デジタル組織病理学では、仮想マルチ染色は診断とバイオマーカー研究にとって重要です。
さらに、さまざまな深層学習タスクに正確なグラウンド トゥルースを提供します。
仮想マルチ染色は、連続したセクションの異なる染色を使用するか、同じセクションを再染色することによって取得できます。
どちらのアプローチも、組織の変形を補正するために画像登録を必要としますが、精度の比較にはほとんど注意が向けられていません。
アプローチ: 連続したセクションと再染色されたセクションの変分画像レジストレーションを比較し、精度と必要な計算リソースに影響を与える画像解像度の影響を分析します。
再染色された連続セクションの新しいハイブリッド データセット (HyReCo、81 枚のスライド ペア、約 3000 ランドマーク) を公開し、その画像登録結果を自動非剛性組織画像登録 (ANHIR) チャレンジ データと比較します。
(230 連続スライド ペア)。
結果: 連続するセクション間で 7.1 {\μ}m (HyReCo) と 16.0 {\μ}m (ANHIR) の登録後、ランドマーク誤差の中央値を取得します。
再染色されたセクション間で、HyReCo データセットの 2 つのサブセットで、登録誤差の中央値は 2.3 {\mu}m と 0.9 {\mu}m です。
どちらの場合も、変形可能なレジストレーションはアフィン レジストレーションよりも低いランドマーク エラーにつながることがわかりますが、再染色されたセクションでは効果が小さくなります。
結論: 連続および再染色されたセクションの変形可能な登録は、異なる染色の共同分析のための貴重なツールです。
重要性: 再染色されたセクションの登録により、相互作用するバイオマーカーの直接分析を可能にする核レベルのアライメントが可能になりますが、連続したセクションでは、領域レベルの注釈の転送のみが可能になります。
後者は、より粗い画像解像度を使用して、低い計算コストで実現できます。

要約(オリジナル)

Purpose: In digital histopathology, virtual multi-staining is important for diagnosis and biomarker research. Additionally, it provides accurate ground-truth for various deep-learning tasks. Virtual multi-staining can be obtained using different stains for consecutive sections or by re-staining the same section. Both approaches require image registration to compensate tissue deformations, but little attention has been devoted to comparing their accuracy. Approach: We compare variational image registration of consecutive and re-stained sections and analyze the effect of the image resolution which influences accuracy and required computational resources. We present a new hybrid dataset of re-stained and consecutive sections (HyReCo, 81 slide pairs, approx. 3000 landmarks) that we made publicly available and compare its image registration results to the automatic non-rigid histological image registration (ANHIR) challenge data (230 consecutive slide pairs). Results: We obtain a median landmark error after registration of 7.1 {\mu}m (HyReCo) and 16.0 {\mu}m (ANHIR) between consecutive sections. Between re-stained sections, the median registration error is 2.3 {\mu}m and 0.9 {\mu}m in the two subsets of the HyReCo dataset. We observe that deformable registration leads to lower landmark errors than affine registration in both cases, though the effect is smaller in re-stained sections. Conclusion: Deformable registration of consecutive and re-stained sections is a valuable tool for the joint analysis of different stains. Significance: While the registration of re-stained sections allows nucleus-level alignment which allows for a direct analysis of interacting biomarkers, consecutive sections only allow the transfer of region-level annotations. The latter can be achieved at low computational cost using coarser image resolutions.

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