使用 RAPID 对千兆像素整体切片病理标本进行三维重建

为何将组织切片重建为三维重要

在临床诊断癌症时，医生通常依赖显微镜下观察的超薄组织切片。这些切片能展示令人惊叹的细节，甚至到单个细胞的水平，但却丢失了器官的原始三维形态。缺失的深度信息使得病理学家看到的内容难以与诸如 MRI 等三维扫描进行比对，也难以准确测量肿瘤的真实大小与复杂程度。本研究介绍了 RAPID，一种新的计算方法，利用医院日常收集的数字切片数据，从普通切片重建完整的三维图像。

从平面图像到三维器官

在常规护理中，被切除的器官（如前列腺）按较大间隔切片、染色并扫描成极大尺寸的图像，称为整片图像（whole slide images）。每张图像都是器官不同层面的平面视图，而在切割和处理过程中，组织可能发生拉伸、收缩或翻转。因此，原始的三维布局丢失，切片之间不再对齐。RAPID 的处理方法是接受这叠未对齐的切片，计算每张切片需要如何旋转和平移，使它们合在一起近似原始器官。结果是一个虚拟的三维标本，仍可在细胞级别查看。

让人工智能看到整体结构

RAPID 的一个关键思想是关注每张切片的整体形状和大尺度结构，而不是微小的匹配点。该方法使用了一个强大的视觉模型，该模型最初在数百万张日常照片上训练，用于从降采样后的切片中提取作者所称的全局特征。这些特征捕捉到诸如宽大片区和腺体簇等模式，即使切片相距较远也往往保持一致。RAPID 首先基于组织的主要轮廓进行粗略对齐，然后利用这些全局特征与更精细的细节一起，细化相邻切片间的匹配，同时保持变换在解剖学上的合理性。

高效重建超大图像

原始病理图像非常巨大，常为千兆像素级别，通常会使此类重建过程变得耗时且占用大量内存。RAPID 通过在较低分辨率副本上进行所有计算，然后将得到的变换放大回全分辨率来避免这个问题。它按瓦片逐块应用最终的平移与旋转，在内存中流式处理小块像素，而不是一次性加载整个图像。这种设计使 RAPID 能在标准工作站上处理常规临床病例，同时生成保留细胞级信息的全分辨率三维切片堆栈。

在真实且具有挑战性的数据上测试

研究人员主要在按照常规做法以 4 毫米宽间隔切取的前列腺切除标本上训练和验证了 RAPID。随后，他们在来自其他医院的额外前列腺病例以及切片密度更高的公开小鼠器官数据集上对其进行了测试。他们将 RAPID 与一个已建立的工具 VALIS 进行了比较，评估指标包括病例中所有切片达到近乎正确方向的频率、相邻层之间组织形状的重叠程度，以及在最终三维结果中匹配结构之间的距离。RAPID 在密集切片上与 VALIS 不相上下，但在切片间距较大时明显优于其表现，在超过 90% 的前列腺病例中实现了准确的重建。

在三维中连接影像与切片

为展示临床意义，团队使用 RAPID 重建了同时拥有术前 MRI 扫描的患者前列腺。通过将常规切片转为三维体积，他们能够直观地比较 MRI 上看到的肿瘤与组织中其真实范围。在一个例子中，三维重建中的肿瘤体积约为单靠 MRI 估算的四倍，这与影像学已知的低估现象一致。在另一个例子中，三维视图有助于将活检发现与手术提供的更详细图像联系起来。虽然 RAPID 尚未实现 MRI 与组织学之间的完全自动匹配，但它通过为两种模态提供共同的三维形式，消除了一个重大障碍。

对未来诊断的意义

RAPID 表明现有的切片档案可以在无需特殊扫描仪或新的实验室流程的情况下转化为逼真的器官三维模型。对于患者，这最终可能转化为影像与病理之间更好的匹配、更准确的肿瘤大小估计以及改进的治疗规划工具。对于研究人员，该方法为利用医院已拥有的数据，开展关于疾病如何在组织中以三维方式生长和扩散的大规模研究打开了大门。

引用: Schouten, D., van der Laak, J., Somford, D. et al. Three-dimensional reconstruction of gigapixel whole-mount histopathology specimens with RAPID. Sci Rep 16, 15649 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-46776-4

关键词: 三维病理学, 数字组织学, 前列腺癌影像, 图像配准, 放射学与病理学关联