Пайдалар:
- Слайд сүрөтүнүн (WSI) бүтүндөй процессинде клеткаларды эсептөө, сегменттөө жана баалоо үчүн AI колдоосун түшүндүрүү мүмкүнчүлүгү
- Моделдин иштешине жана домендин жылышына сүрөт жана сканерлөө өзгөрмөлүүлүгүнүн таасирин таануу мүмкүнчүлүгү
- Патологиянын AI натыйжаларын маалымдама стандарты, үлгүлөрдү алуу жана патологдун макулдугу менен текшерүү мүмкүнчүлүгү
Патология — ткандардын үлгүсүн микроскоп менен изилдөө аркылуу ооруну аныктоочу медицина тармагы; Көптөгөн рак диагноздорунун "алтын стандарты" ушул жерде жасалган. Санарип патологиясы – бул жогорку резолюциядагы сканер менен айнек слайддагы ткандардын боёлгон бөлүгүн санариптештирүү. Алынган файл бүтүндөй слайд сүрөтү деп аталат (кыскасы WSI); Бир слайд гигапикселдик чоң сүрөт, башкача айтканда, миллиарддаган пикселдер болушу мүмкүн. Жасалма интеллект бул чоң сүрөттөрдө клеткаларды санап, аймактарды сегментациялоону жана баалоону колдойт. Бул бөлүмдө биз WSI иштөө процессин, анын эң чоң техникалык катасын көрөбүз: боёо/сканирлөө өзгөрүлмөлүүлүгү жана эмне үчүн патологдун макулдугу маанилүү.
Башынан айта кетели: жасалма интеллект патологияда эсептегич, алдын ала сканер жана экинчи көз боло алат; Бирок рак диагнозу, стадиялоо жана баалоо чечими патологго таандык. Модель диагноз койбойт.
WSI Workflow кадамдары
1-кадам — Скрининг жана сапатты көзөмөлдөө. Айнек слайд сканерден өткөрүлөт; Дефокус, бүктөө белгилери жана аба көбүктөрү сыяктуу кемчиликтер автоматтык түрдө аныкталат. Сапаты начар сканерлер моделге такыр кирбеши керек.
2-кадам — плитканы (патч) алып салуу. Гигапикселдик сүрөттү түз иштетүү мүмкүн эмес; кичинекей квадраттарга бөлүнөт (англисче патч, адатта 256x256 же 512x512 пиксел). Модель ар бир плитканы өзүнчө баалайт, андан кийин жыйынтыктар бириктирилет.
3-кадам — ткандардын/клетканын анализи. модели; Ал шишик сайтын сегментациялоо, митозду (бөлүүчү клетканы) эсептөө, ядролук тыгыздыкты же маркерди эсептөө (мисалы, Ki-67 боёо ылдамдыгы) сыяктуу милдеттерди аткарат. чыгаруу сандык өлчөө же жылуулук картасы болуп саналат.
4-кадам — Консолидациялоо жана отчеттуулук. Плитканын натыйжалары слайд деңгээлинде бириктирилет; Корутунду чыгарылат, мисалы, "шишик аянтынын пайызы" же "митоздук сан".
5-кадам — Патологдун баалоосу. Патолог модел менен белгиленген аймактарды жана сандарды карайт; кабыл алат, түзөтөт же четке кагат. Диагноз коюу жана баалоо патологго көз каранды.
Эң чоң тузак: боёо жана сканерлөө өзгөрмөлүүлүгү
Кыртыш бөлүмдөрү адатта H&E (гематоксилин жана эозин; ядролорду көк-кызгылт жана цитоплазманы кызгылт түскө боёчу стандарттык боёк) менен боёлот. Бирок боёо интенсивдүүлүгү лабораторияга, боёктун партиясына, бөлүмдүн калыңдыгына жана сканердин брендине жараша айырмаланат. Адамдын көзү бул айырмачылыктарга оңой көнөт; Модель шайкеш келбеши мүмкүн.
Эгерде модель А лабораториясынын кызгылт-кызгылт көк тондорунун негизинде үйрөнсө, анын көрсөткүчтөрү В лабораториясынын боз же күңүрт боёгусунда төмөндөйт. Бул көрүнүш домендин жылышы деп аталат жана санариптик патологиядагы ийгиликсиздиктин эң көп таралган себеби болуп саналат. Чечимдин жолдору: түстү нормалдаштыруу (сүрөттөрдү жалпы түс мейкиндигине жылдыруу), көп борбордогу окутуу маалыматтары жана эң негизгиси - ар бир лабораторияда тышкы валидация колдонула турган.
Үч мини Case: Сандар боюнча
1-жагдай - Митоздук сандагы ырааттуулук. Эмчек рагына баа берүүдө митоздук саноо маанилүү, бирок көп түйшүктүү жана байкоочудан байкоочуга чейин өзгөрүп турат. AI жардамы менен бир лабораторияда алдын ала эсептөө, эки патологдун макулдашуусу (каппа) 0,55тен 0,71ге чейин көбөйдү, ал эми слайд боюнча эсептөө убактысы 4 мүнөттөн 1,5 мүнөткө чейин кыскарды. Бирок, ар бир акыркы эсептөө патолог тарабынан тастыкталган; Модель сунуштады, патолог чечти.
2-жагдай — талаа нөөмөтүнүн соккусу. Шишиктин сегментациясынын моделин иштеп чыккан лабораторияда ал 93% убакытта туура иштеген. Ошол эле модель системалуу түрдө башка сканер жана боёкту колдонуу менен өнөктөш лабораторияда шишик аянтын 20% га ашыкча баалады. Түстү нормалдаштыруу жана ошол лабораториядан 200 слайд менен ревалидациялоодон кийин айырма алгылыктуу деңгээлге чейин төмөндөгөн.
3-жагдай – Тандоодогу жаңылыш. Бир модель слайдда шишик "жок" деди; бирок, модель сканерленген аймакты гана баалады жана шишик үлгүсүз бөлүмдө болгон. Патология диагностикасы слайдды тандоо жана үлгү алуу сыяктуу жакшы; AI "терс" натыйжасы аз тандоонун ордун толтурбайт. Ошондуктан терс AI натыйжасы эч качан "оору жок" дегенди билдирбейт.
Алсыз тездик / Күчтүү эскертүү
Эскертүү: Төмөнкү сунуштар патологиялык отчетту жана иш процессинин текстин конфигурациялоо үчүн; Ткань сүрөтүнүн диагностикасы текшерилген программалык камсыздоонун жана патологдордун иши.
Алсыз билдирүү:
Бул патология отчетуна ылайык, рак барбы? [отчет]
Күчтүү билдирүү:
Сиздин ролуңуз: Сиз патологиялык отчетту структуралаштыруу боюнча жардамчысыз (СИЗ ДИАГНОЗ ЭМЕССИЗ). Төмөнкү анонимдүү патологиялык отчетту түзүңүз: - Үлгүнүн түрүн, боёкторду, шишиктин түрүн/даражасын, хирургиялык чекти, маркерлерди таблицада жазыңыз.- Эки түшүнүктүү сөздөрдү ("атиптик, клиникалык корреляция сунушталат") сакталбаңыз.- Текстте жок эч кандай жыйынтыкты кошуңуз; жетишпеген тилкеге "аныкталбаган" деп жазыңыз.- Акырында, патолог тастыкташы керек болгон 3 пунктту тизмектеңиз.Анонимдүү отчет:[текст]
Көчүрмө төрт шаблон
1) Отчетту стандартташтыруу:
Төмөнкү анонимдүү патологиялык отчетту структураланган талааларга бөлүңүз (орган, диагноз, класс, маржа, маркер пайыздары). Текстке карманыңыз. Кабарлоо: [текст]
2) Токендердин ырааттуулугун текшерүү:
Бул отчетто айтылган бардык пайыздык жана сандык маркерлерди (Ki-67, ER, PR, HER2) тизмектеңиз; Бири-бири менен же диагноз менен карама-каршы келген баалуулуктарды белгилеңиз. Кабарлоо: [текст]
3) Валидациянын моделдик планы (санариптик патология):
WSI сегментациялоо модели үчүн валидация планынын долбоорун жазыңыз: түс нормалдаштыруу, көп борборлуу тышкы валидация, патолог келишими (каппа), талаа нөөмөт тести. Патологду текшерүү пункттарын өзүнчө белгилеңиз.
4) үлгү алуу эскертүү кошуу:
Төмөнкү терс AI натыйжасына "үлгү алуу чектелген болушу мүмкүн, терс натыйжа ооруну жокко чыгарбайт" деген эскертүүнү жана патологдун ырастоо талабын кошуңуз. Чыгуу: [текст]
Моделдин ролу: тапшырманын түрү боюнча
Тапшырма түрү
AI салымы
сынчылдык
текшерүү
Шишик аймактын сегментациясы
бийик
бийик
Патолог + тышкы текшерүү
Митоз/клетка саны
бийик
бийик
Патологдун ырастоосу
Маркердин пайызы (Ki-67)
бийик
орто
Шилтеме салыштыруу
Сапатты көзөмөлдөө (фокус/кемчилик)
бийик
төмөн
так текшерүү
Кабарлоо конфигурациясы (текст)
бийик
төмөн
Патологдун ырастоосу
Кеңеш: Санариптик патология боюнча моделдик сунушту баалоодо ар дайым: "Бул модель кайсы лабораториялардын тактары жана сканерлери боюнча үйрөтүлгөн жана менин лабораториямда тастыкталганбы?" Жооп "жок" болсо, көрсөткүчтөр сизге азырынча тиешелүү эмес.
Эскертүү: AI "шишик жок" деп айтканы үлгү алынбаган кыртышта шишик жок дегенди билдирбейт. Патологиядагы терс натыйжа үлгүлөрдү алуу сапаты менен чектелет; үлгү бул чектен аша албайт жана терс натыйжа диагностикалык кепилдик эмес.
Жалпы каталар
- Түс/боёктун өзгөрмөлүүлүгүн баалабоо. Талаадагы дрейф санариптик патологиядагы ийгиликсиздиктин эң кеңири таралган себеби болуп саналат.
- Бир борбордо машыгыңыз жана бардык жерде колдонуңуз. Ар кандай браузер жана түстөр унчукпай иштөөнүн начарлашын жаратат.
- Кепилдик үчүн терс натыйжаны жаңылыштыруу. Үлгү алуу чегин моделдин ордун толтурууга болбойт.
- Байкоочулар аралык өзгөрүлмөлөргө көңүл бурбоо. Эгерде эталондук стандарттын өзү өзгөрүлмө болсо, модель ошого жараша бааланышы керек.
- Патологду жок кылуу. Эсептөө жана сегменттөө колдоо болуп саналат; Диагноз коюу жана баалоо патологдун колунда.
Кыскача айтканда
- Санарип патологиясы плиткаларга бөлүү менен гигапикселдик WSI сүрөттөрүн талдайт; AI клеткаларды эсептөө жана сегментациялоону колдойт.
- Эң чоң техникалык капкан бул боёк/сканерлөө өзгөрмөлүүлүгүнөн улам талаанын дрейфи; түс нормалдаштыруу жана тышкы текшерүү маанилүү.
- Терс AI натыйжасы тандап алуу чеги менен чектелет жана диагностикалык кепилдик бербейт.
- Эталондук стандарт жана байкоочулар аралык өзгөргүчтүк моделди баалоо үчүн контекст болуп саналат.
- Диагноз коюу, стадиялоо жана баалоо патологдун милдети; AI диагноз койбойт.
Колдонмо тапшырмасы
Гипотетикалык санарип патология моделин тандоо (мисалы, Ki-67 пайыздык эсептөө). Бул модель үчүн тышкы валидация планын жазыңыз: кайсы лабораториядан канча слайд, кандай түс нормалдаштырылган, патолог менен макулдашууну кантип өлчөйсүз жана талаанын дрейфин кантип сынайсыз. Андан кийин бир сүйлөм менен моделдин терс/позитивдүү натыйжасына кошулууга тийиш болгон чектөө эскертүүсүн жазыңыз.
текшерүү тизмеси
- [ ] Мен WSI иш процессин сканерлөө, плиткалоо, талдоо жана түзүү кадамдарын билем.
- [ ] Мен боёк/скандоо өзгөрмөлүүлүгү талаанын дрейфине кандайча себеп болорун жана аны кантип башкарарын түшүнөм.
- [ ] Мен терс AI натыйжасы үлгү алуу чеги менен чектелгенин түшүнөм.
- [ ] Мен тышкы валидация жана патолог келишими (каппа) түшүнүктөрүн колдоно алам.
- [ ] Мен диагноз жана баалоо чечими патологдо калаарын түшүндүм.