MACHINE-LEARNING TECHNIQUES FOR PREDICTING PHENOTYPES IN DUPLEX DIGITAL PATHOLOGY IMAGES

Duplex immunohistochemistry (IHC) staining of tissue sections allows simultaneous detection of two biomarkers and their co-expression at the single-cell level, and does not require two IHC stains and additional registration to identify co-localization. Duplex IHC are often difficult for human including pathologists to reliably score. The methods and system herein use machine-learning models and probability maps to detect and record individual phenotype ER/PR. La coloration de sections de tissu en double immunohistochimie (IHC) permet la détection simultanée de deux biomarqueurs et leur co-expression au niveau des cellules individuelles, et ne nécessite pas deux colorations IHC et une superposition supplémentaire pour identifier la co-localisation. La double IHC est souvent difficile à évaluer de façon fiable par les êtres humains y compris les pathologistes. L'invention concerne des procédés et un système qui utilisent des modèles d'apprentissage automatique et des cartes de probabilité pour détecter et enregistrer un phénotype individuel ER/PR.