시작하려면 면역조직화학적으로 염색된 자궁내막 절편이 있는 슬라이드를 파노라마 병리학적 이미지 스캐너의 슬라이드 랙에 놓습니다. 그런 다음 기기의 슬라이드 스캔 구획에 랙을 놓아 스캔을 시작합니다. 스캔이 완료되면 이미지 분석 소프트웨어를 실행하고 새 폴더를 만듭니다.
분석이 필요한 이미지를 가져옵니다. 조직 분류자를 만들려면 빈 주석과 함께 여러 조직을 표시하여 조직과 빈 영역을 식별하는 분류자를 설정합니다. 실시간 튜닝을 사용하여 마크 주석을 달고 있는 동안 소프트웨어의 인식 용량을 관찰할 수 있습니다.
분석 알고리즘을 구축하려면 소프트웨어에서 표준 멀티플렉스 IHC 알고리즘을 선택하고 음극 및 양수 픽셀을 선택하여 셀 인식의 색상 매개변수를 설정합니다. 이미지에 대한 최적의 파라미터를 찾을 때까지 핵, 세포질 및 세포막의 파라미터를 설정합니다. 이제 양성 세포 인식 임계값을 설정하고 적절한 임계값을 얻을 때까지 최적화합니다.
다음으로, 알고리즘에서 조직 분류기를 선택합니다. 그 안의 조직 부분을 확인하여 조직을 기반으로 세포를 식별합니다. 분석 영역을 선택한 다음 설정된 알고리즘을 사용하여 이미지를 분석합니다.
분석이 완료되면 조직 인식, 음성 및 양성 인식의 정확도를 수동으로 확인합니다. 이미지 인식이 정확하지 않으면 알고리즘과 파라미터 임계값을 다시 조정하십시오. 성공할 때까지 이미지 분석을 실행합니다.
그런 다음 분석 결과를 내보냅니다. 다양한 자궁내막 면역 마커의 발현에 따라 다양한 분석 파라미터를 설정합니다. 소프트웨어를 사용하여 자궁내막 면역 세포의 비율을 계산합니다.
계산 후 값을 사용하여 재발성 유산 환자의 자궁 내막에 있는 다양한 면역 세포의 수준을 평가합니다. 서로 다른 면역 세포는 서로 다른 마커의 개별 발현에 따라 면역조직화학적으로 염색되었습니다. 갈색 얼룩은 양성 면역 세포를 나타내고 파란색은 핵을 나타냅니다.
재발성 유산을 경험한 여성에서 서로 다른 면역 세포가 발현되었습니다. CD56 세포는 16.76%로 우세한 것으로 보이며, CD1a 및 Foxp3 세포는 면역 세포 집단의 0.11-0.12%를 차지합니다.
