结直肠癌作为全球和我国第三大常见癌症,其发病率和死亡率居高不下,严重威胁人民健康。肿瘤微环境在结直肠癌的诊断、治疗与预后评估中起着关键的作用。如何精准量化肿瘤微环境信息,是当前肿瘤领域研究的难点和热点问题。病理是肿瘤诊断的金标准,蕴含丰富的肿瘤微环境信息,临床术后病理切片为精准量化肿瘤微环境提供了材料。经过数字化扫描的全视野数字切片,可以提供从组织到细胞等不同尺度的肿瘤微环境信息,如肿瘤间质比、肿瘤出芽以及肿瘤浸润淋巴细胞等。而近年来兴起的包括人工智能在内的数字图像处理技术,为实现智能量化全视野数字切片中肿瘤微环境信息提供了可靠而有力的工具。本文围绕如何智能量化结直肠癌肿瘤微环境这一目标,以全视野数字切片为材料,采用从分类到分割等不同的病理图像分析方法,从组织到细胞层面多尺度量化了一系列的肿瘤微环境指标（如肿瘤间质比、类克罗恩淋巴反应密度和免疫评分等）。本研究进一步通过预后分析,揭示出这些肿瘤微环境指标与结直肠癌患者生存结局的联系。凭借着计算快速、可重复性高以及全自动等优点,病理图像分析可以实现结直肠癌肿瘤微环境信息的智能量化,从而推进量化指标的临床应用。本文的主要研究内容和创新点如下:（一）针对全视野数字切片需要人工标注感兴趣区域和计算量大的问题,提出了一种低倍率视野下感兴趣区域自动识别的图像分析流程。结合颜色反卷积和全局阈值分割自动确定感兴趣区域,可以在无需医生标注情况下使用低倍率图像快速量化出结直肠癌病人的免疫状态。所构建的直方图免疫标签是一个独立于TNM分期的预后因子,包含该标签的完全模型比临床模型有更好的预后性能（C指数,0.727 vs.0.694）。从切片层面,实现了肿瘤区域免疫表达的快速评估。（二）针对病理图像人工标注费时费力的问题,提出了先易后难的主动学习算法,即通过最高-最低置信度策略连续微调深度学习模型,大幅降低了卷积神经网络训练所需的标注样本量（与随机策略相比,主动学习降低了90%左右的标注量）,实现了9种结直肠癌组织类别的分类。进一步从全视野数字切片中量化了肿瘤间质比、粘液肿瘤比以及类克罗恩淋巴反应密度等肿瘤微环境指标,最后通过生存分析证实了这些的肿瘤微环境指标的预后价值。从组织层面,智能量化了结直肠癌与预后相关的肿瘤微环境指标。（三）针对免疫组化染色病理图像中染色深浅不一的问题,提出了步进式局部阈值分割算法,量化了全视野数字切片中肿瘤中心和浸润前沿区域内免疫细胞的分布,进而构建了一个免疫评分系统,实现对结肠癌患者的预后风险分层。纳入了免疫评分的完全模型比基准模型有更好的预后性能（iAUC,0.751 vs.0.708）。从细胞层面,智能量化了结肠癌患者的免疫状态。（四）针对单一维度病理信息对结直肠癌预后价值有限的问题,提出了多尺度智能量化全视野数字切片的自动化分析流程,构建了间质免疫评分这一预后指标。通过迁移学习训练深度学习模型,在验证集中实现了9分类97.3%的准确率;所构建的间质免疫评分结合TNM分期,比单一TNM分期具有更好的预后性能（C指数,0.70 vs.0.62,P<0.001）。从组织层面到细胞层面进行多尺度信息融合,揭示了不同维度肿瘤微环境信息的相互作用及预后价值。总之,本文围绕如何智能量化结直肠癌肿瘤微环境这一问题,利用从传统分割算法到深度学习等数字病理图像分析技术,从不同维度挖掘全视野数字切片中肿瘤微环境相关的预后指标,揭示了肿瘤微环境对结直肠癌患者的诊疗及预后的重要作用。