Systems and methods for estimating quantitative histological features of a subject's tissue based on medical images of the subject are provided. For instance, quantitative histological features of a tissue are estimated by comparing medical images of the subject to a trained model that relates histological features to multiple different medical image contrast types, whether from one medical imaging modality or multiple different medical imaging modalities. In general, the trained model is generated based on medical images of ex vivo samples, in vitro samples, in vivo samples or combinations thereof, and is based on histological features extracted from those samples. A machine learning algorithm, or other suitable learning algorithm, is used to generate the trained model. The trained model is not patient-specific and thus, once generated, can be applied to any number of different individual subjects.La présente invention concerne des systèmes et des procédés permettant d'estimer des caractéristiques histologiques quantitatives d'un tissu d'un sujet sur la base d'images médicales dudit sujet. Par exemple, des caractéristiques histologiques quantitatives d'un tissu sont estimées en comparant des images médicales du sujet à un modèle appris, qui concerne des caractéristiques histologiques différentes, à plusieurs types différents de contraste d'image médicale, à partir d'une modalité d'imagerie médicale ou de plusieurs modalités d'imagerie médicale différentes. En général, le modèle appris est généré sur la base d'images médicales d'échantillons ex vivo, d'échantillons in vitro, ou de leurs combinaisons, et est basé sur des caractéristiques histologiques extraites de ces échantillons. Un algorithme d'apprentissage machine, ou un autre algorithme d'apprentissage approprié, est utilisé pour générer le modèle appris. Ce modèle appris n'est pas spécifique à un patient et, une fois généré, peut ainsi être appliqué à n'importe quel nombre de sujets individuels différents.
