以下の添付の図面と併せて説明される:
【図1】
図1は、いくつかの実施形態による、生物学的物体の相対的な空間情報を特徴付けるためにデジタル病理画像を生成および処理するための相互作用システムを示す。
【図2】
図2は、いくつかの実施形態による、空間的分布メトリックを生成するために物体描写データを処理するための例示的なシステムを示す。
【図3A-3B】
図3Aおよび図3Bは、いくつかの実施形態によるデジタル病理画像の空間的に特異的な画像処理に基づいて健康関連評価を提供するプロセスを示す。
図4、図4A、図4B、および図4Cは、いくつかの実施形態による、ランドスケープベースの空間点プロセス分析フレームワークを使用して画像を処理するためのプロセスを示す。
【図5A-5C】
図5A~図5Cは、いくつかの実施形態による、識別ベースの空間点プロセス分析フレームワークを使用した例示的な処理画像を示す。
【図6A-6D】
図6A~図6Dは、いくつかの実施形態による、例示的な画像内の物体描写の空間的位置を特徴付ける例示的な距離および強度に基づくメトリックを示す。
図7、図7A、図7B、および図7Cは、いくつかの実施形態による格子ベースの空間領域分析フレームワークを使用して画像を処理するためのプロセスを示す。
図8、図8A、図8B、および図8Cは、いくつかの実施形態によるモラン指数を使用して画像を処理するためのプロセスを示す。
図9、図9A、図9B、および図9Cは、いくつかの実施形態による、ホットスポットベースの空間エリア分析フレームワークを使用して画像を処理するためのプロセスを示す。
【図10】
図10、図10A、および図10Bは、いくつかの実施形態による、地球統計解析フレームワークを使用して画像を処理するためのプロセスを示す。
【図11】
図11は、いくつかの実施形態による、デジタル病理画像の処理に基づいてマイクロサテライト不安定性の発生を予測するための訓練されたロジスティック回帰モデルの性能を特徴付ける受信機動作曲線を示す。
【図12】
図12は、入れ子式モンテカルロ交差検証モデリング戦略を使用して、研究コホート内の各被験体に予測転帰ラベルを割り当てるプロセスを示す。
【図13】
図13は、二つの対象コホートの分析における対象についてのKaplan-Meirプロットを示す。
添付の図面において、同様の構成要素および/または特徴は、同じ参照ラベルを有し得る。さらに、同じタイプの様々な構成要素は、参照ラベルの後に類似の構成要素を区別するダッシュおよび第2のラベルを続けることによって区別され得る。本明細書において第1の参照ラベルのみが使用される場合、説明は、第2の参照ラベルに関係なく、同じ第1の参照ラベルを有する類似の構成要素のいずれかに適用可能である。