Opracowanie i walidacja modelu głębokiego uczenia się w celu ilościowego określenia stwardnienia kłębuszków nerkowych w próbkach biopsji nerek

Kontakt:joanna.jia@wecistanche.com/ WhatsApp: 008618081934791

WprowadzeniePonad 100 000 pacjentów czeka obecnie naprzeszczep nerki.1 Pomimo rosnącego zapotrzebowania, od 17% do 20% nerek odzyskanych do przeszczepu jest odrzucanych.2-4 Z niedoborem narządów i rosnącym zapotrzebowaniem naprzeszczepy nerek, istnieje pilna potrzeba ograniczenia niepotrzebnych odrzutów narządów.3

Wynik biopsji jest zgłaszany jako najważniejszy czynnik przy podejmowaniu decyzji o użyciu lub odrzuceniu nerki dawcy.5 Liczne badania powiązały przewlekłe uszkodzenie dawcypróbki biopsji nerkiz wynikami przeszczepu.6-12 Poziom 20%globalna stwardnienie kłębuszków nerkowychjest często stosowany jako punkt cięcia w decyzji o przeszczepie i jest głównym czynnikiem leżącym u podstaw tego, dlaczego wynik biopsji jest najczęstszym powodem, dla którego narząd jest odrzucany do przeszczepu w Stanach Zjednoczonych.4

Ostatnie badania wskazują, że dopuszczalne nerki są odrzucane z powodu zmiennej i niespójnej interpretacji próbki biopsji dawcy.3,13,14 Nawet pozornie prosta metryka, taka jak procentglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychpodlega znacznym zmianom u ludzi.15-17 Zamrażanie artefaktów, brak specjalistycznej wiedzy specjalistycznej, nieodpowiednie pobieranie próbek i wrażliwy na czas charakter tych ocen przyczyniają się do błędów ludzkich.

Ostatnio głębokie uczenie się (DL) wykazało potencjał poprawy odtwarzalności i dokładności w badaniu histopatologicznym.18-26 Wcześniejsze badania z innych laboratoriów wykorzystywały podejścia DL do automatycznego wykrywania niesklerotycznych i globalnie sklerotycznych kłębuszków nerkowych.27-31 Jednak techniki te opierają się na specjalnych plamach, takich jak okresowe plamy trichromowe kwasowo-Schiffa lub Massona, które są niepraktyczne w wrażliwym na czas ustawieniu zamrożonych sekcji. Poprzednie prace członków naszej grupy opisują jedyne zgłoszone wyniki, według naszej wiedzy, wykazujące wysoką wydajność w zakresie automatycznego kwantyfikacji procentuglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychprzy użyciu obrazów całych slajdów (WSI) zamrożonych odcinków barwionych hematoksyliną-eozyną.

cistanche dobra kulturystyka: do wzmocnienia nerek

Stawiamy hipotezę, że podejście DL do badania dawcypróbki biopsji nerkiprzewyższy ludzkich patologów w ocenie procentuglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychoraz że dalsze ulepszenie zostanie umożliwione poprzez zbadanie wielu poziomów sekcji. Zakłada się, że to zwiększone pobieranie próbek tkanek zmniejsza prawdopodobieństwo niepotrzebnego wyrzucania narządów i odpowie na pytanie, czy techniki DL są związane z istotnym zwiększeniem dostępnej puli narządów dawcy.

Słowa kluczowe:Stwardnienie kłębuszków nerkowych,nerka, Próbki biopsji nerki, przeszczep nerki, globalna stwardnienie kłębuszków nerkowych

MetodyBadanie to było zgodne z wytycznymi Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Roknosis or Diagnosis (TRIPOD) dla badań diagnostycznych i prognostycznych. Badanie to zostało poddane przeglądowi i zatwierdzone przez instytucjonalną komisję rewizyjną Uniwersytetu Waszyngtońskiego, która również zrezygnowała z konieczności uzyskania świadomej zgody pacjenta, ponieważ w badaniu tym wykorzystano tylko nieidentyfikowalne biopróbki z istniejącego zestawu danych.

Gromadzenie danychWSI zostały pozyskane z próbek biopsji zmarłego dawcy - 98 zamrożonych sekcji zabarwionych hematoksyliną i eozyną oraz 51 stałych sekcji - pobranych z łącznie 83Nerkiza pomocą próbek klina i igły. Próbki biopsji zamrożonej i próbki biopsji o stałym przekroju uzyskano z różnych nerek. Z 83 okazów 62 miały co najmniej 2 poziomy przekroju. Obrazy próbek biopsyjnych z bazy danych Uniwersytetu Waszyngtońskiego pochodziły z Gift of Life Michigan (pobrane między sierpniem 2015 r. a listopadem 2016 r. za pomocą skanera Sakura; powiększenie, ×20) i Uniwersytetu Waszyngtońskiego (pobrane między czerwcem 2015 r. a czerwcem 2017 r. za pośrednictwem Mid-America Transplant za pomocą skanera Aperio Scanscope CS; powiększenie, ×20). Każdy zmarły dawca narządów, który zgłosił się między tymi datami i przeszedłbiopsja nerkido cyfrowego śródoperacyjnego badania patologicznego kwalifikował się do tego badania. Charakterystyka demograficzna i cechy kliniczne dawców były nieznane badaczom. Wszystkie skany zostały przekonwertowane z formatu SVS na format TIFF w pełnej rozdzielczości (0,5 μm/piksel). Rozmiary obrazów wahały się od 105 megapikseli do 1448 megapikseli.

Adnotacje do danychSlajdy zostały po raz pierwszy opatrzone adnotacjami dla kłębuszków niesklerotycznych i sklerotycznych przez certyfikowanego ekspertanerkapatolog (P.W. lub J.P.G.), zmieniony przez drugiego certyfikowanego patologa (T.C.L.) z doświadczeniem w interpretacji dawcypróbki biopsji nerki, a następnie ostateczna rewizja dokonana przez innego eksperta posiadającego certyfikat zarządunerkapatolog (P.C.W. lub J.P.G.). Ostateczne poprawione adnotacje służyły jako prawda podstawowa (tj. Złoty standard) do szkolenia i oceny modeli. Typowa zmienność liczby kłębuszków nerkowych przy każdej rewizji jest zilustrowana na eFigure 1 w Suplemencie. Wewnętrzna wtyczka napisana dla Fiji32 została użyta do ręcznego obrysowania i klasyfikacji kłębuszków nerkowych na każdym WSI w celu wygenerowania pikselowych masek etykiet regionów kłębuszków nerkowych w tej samej rozdzielczości co macierzysta WSI. Kłębuszki nerkowe zostały sklasyfikowane jako globalnie sklerotyczne (zdefiniowane jako stwardnienie obejmujące całą kępkę kłębuszkową, w tym przestarzałe, zestalone i znikająceglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowych)lub nieglobalny sklerotyczny. Wszystkie pozostałe obszary zostały zgrupowane razem i oznaczone jako tubulointerstitium. Łącznie 1544 globalnie stwardniałe i 6914 nieglobalnych stwardniałych kłębuszków nerkowych zostały oznaczone na 149 oddzielnych obrazach. Próbki biopsji wykazywały szeroki zakres procentowyglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowych(0%-77%). Średnia (SD) liczba kłębuszków nerkowych na szkiełko wynosiła 57 (31).

Architektura modelu DLModel DL użyty w tym badaniu był w pełni splotową siecią neuronową opartą na architekturze VGG1633 opisanej w poprzedniej pracy, która obejmowała członka naszej grupy.34 Krótko mówiąc, dane zostały wprowadzone do wstępnie wyszkolonej sieci opartej na VGG16 z ciężarami zamrożonymi poniżej wąskiego gardła (tj. Bezpośrednio przed gęsto połączonymi warstwami klasyfikacyjnymi). Gęsto połączone warstwy klasyfikacyjne VGG16 zostały zastąpione 5 w pełni splotowymi warstwami z trenowalnymi ciężarami. Zastosowanie w pełni splotowej architektury w całej sieci umożliwiło transformację "obraz do obrazu", a nie transformację "obraz do etykiety", dla każdej łatki obrazu wejściowego, z których ta ostatnia jest podejściem mniej dokładnym i znacznie droższym obliczeniowo.34 W pełni splotowy model wygenerował mapy pikseli z próbkowaniem w dół zarejestrowane na łatę obrazu wejściowego, dając prawdopodobieństwo, że każdy piksel wyjściowy był kanalikowo-śródmiąższowym, nieglobalnym stwardniałym kłębuszkiem nerkowym lub globalnie stwardniałym kłębuszkiem nerkowym.

Parametry treningoweObrazy zostały pokrojone w kostkę na 2048 × 2048 pikseli (1024 × 1024 μm) częściowo nakładające się na siebie łaty obrazu (krok, 1664 piksele lub 838 μm) w celu wprowadzenia danych treningowych. Plastry zostały wybrane do treningu poprzez losowe pobieranie próbek z całej puli plastrów obrazowych (około 6500 plastrów w każdym zestawie treningowym z walidacją krzyżową, długość pojedynczej epoki). Łatki wejściowe były losowo odwracane lub obracane (o 0°, 90°, 180° lub 270°), co dawało 8-krotne zwiększenie danych treningowych o łącznie około 52 000 możliwych łat treningowych w puli próbek. Trening został przeprowadzony przy użyciu TensorFlow poprzez zminimalizowanie kategorycznej utraty entropii krzyżowej, ważonej klasowo przy użyciu stosunku dla kategorii stwardniałych do nietwardzonych do kanalikowo-śródmiąższowych 10: 5: 1, aby zrekompensować nierównowagę klasową. Zastosowano optymalizację opadania gradientu stochastycznego z cykliczną szybkością uczenia się między 1e−4 a 1e−2 i wielkością partii 4 dla 15 epok.

Walidacja krzyżowaModel został przeszkolony i przetestowany w 10-krotnej walidacji krzyżowej, gdzie 10% TSI zostało wstrzymanych ze szkolenia w każdym fałdzie, a wynikowy model (przeszkolony na pozostałych 90% danych) został wykorzystany do wygenerowania prognoz na wstrzymanych WSI. Obrazy z różnych poziomów tego samegonerkabyły zawsze trzymane razem. Żadne informacje z zestawu testowego fałdu walidacji krzyżowej nie zostały wykorzystane do poinformowania o szkoleniu odpowiedniego zagięcia. Prognozy dla wstrzymanych slajdów zostały wygenerowane patchwise zgodnie z opisanym powyżej schematem krojenia obrazu (tj. 2048 × 2048-pikselowe łaty z krokiem 1664-pikselowym), a wyniki zostały ponownie zmontowane w celu uzyskania wyjściowych map prawdopodobieństwa dla całych WSI.

PostprocessingStandardowy laplacjan algorytm wykrywania gazosowskich plam, dobrze nadający się do identyfikacji okrągłych regionów o wysokiej intensywności obrazu w wielu skalach,35 został użyty do zlokalizowania poszczególnych kłębuszków nerkowych z map prawdopodobieństwa. Procentglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychobliczono wzorem 100 × S/N, gdzie S jest liczbą globalnie stwardniałych kłębuszków nerkowych, a N jest całkowitą liczbą kłębuszków nerkowych.

Analiza statystycznaPikselowa zgodność między adnotacjami a mapami prawdopodobieństwa przewidywania została określona ilościowo za pomocą współczynnika kości i przecięcia nad metryką związkową, obliczoną łącznie dla wszystkich pikseli w każdej etykiecie wyjściowej. Zliczanie kłębuszków nerkowych uzyskano po przetworzeniu wykrywania obiektów blob na skwardzonych i niezbrudzonych kanałach mapy prawdopodobieństwa. Procentglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychzostała obliczona na podstawie tych liczb dla poszczególnych obrazów i dla poszczególnychNerki, przez łączenie liczników dla wszystkich poziomów (zazwyczaj 2) skojarzonych z każdym z nichnerka.Liczby kłębuszków nerkowych porównano z prawdą podłoża adnotacji, z dokładnością ocenianą przez współczynnik korelacji Pearsona r i błąd średniej kwadratowej (RMSE). Odpowiednie ilości dla procentuglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychzostały obliczone dla szacunków patologów dyżurnych, a wartości te porównano z wydajnością modelu.

KategoryzacjaNerkijako "dopuszczalne" do przeszczepu lub "odrzucone" określono na poziomie 20%globalna stwardnienie kłębuszków nerkowych, powszechnie stosowany punkt cięcia w obecnej praktyce klinicznej oparty na danych historycznych. Wynik F1 został obliczony jako funkcja prawidłowego rozróżnienia, czy próbka była powyżej czy poniżej 20% punktu cięcia w odniesieniu do adnotacji prawdy o ziemi. Współczynnik Cohena κ (wskaźnik zgodności między oceniającymi) został również obliczony dla dyskryminacji patologów modelu i dyżuru w punkcie cięcia 20%, w porównaniu z adnotacją prawdy podstawowej i ze sobą nawzajem.

Ponieważ definicjaglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychjest naturalnie wyrażona jako średnia rozkładu beta podana przez parametry S (liczba globalnie stwardniałych kłębuszków nerkowych) i (N − S) (liczba nieglobalnych stwardniałych kłębuszków nerkowych), została wykorzystana do obliczenia 95% przedziałów predykcji, które służą jako wskaźnik precyzji wyjściowej. 2-stronny P< .05="" was="" considered="" statistically="" significant.="" all="" statistical="" analyses="" were="" conducted="" from="" march="" 2018="" to="" august="" 2020="" with="" the="" python="" packages="" scikit-learn,="" version="" 0.22.1,="" and="" scipy.stats,="" version="">

Wyniki

Wizualizacja wyjściowaPrzewidywane dane wyjściowe obrazu dla WSI z zamrożoną sekcją i sekcją stałą wykazały jakościową zgodność z docelowymi mapami adnotacji (rysunek 1). Zagregowane współczynniki kości wynosiły 0,784 dla kłębuszków nerkowych nieglobalnych stwardniałych i 0,600 dla kłębuszków nerkowych o globalnym stwardnieniu; zagregowane przecięcie nad wskaźnikami związkowymi dla tych samych grup wynosiło 0,645 dla nieglobalnych stwardniałych kłębuszków nerkowych i 0,429 dla globalnie stwardniałych kłębuszków nerkowych. Warto zauważyć, że nawet zamrożone sekcje ze znacznymi artefaktami wykazały jakościową zgodność wizualną między prawdą podstawową adnotacji a przewidywaniami (przykład pokazany na rysunku 1A).

Ocena procentowej globalnej stwardnienia kłębuszków nerkowych na podstawie poszczególnych slajdówWalidacja krzyżowastwardnienie kłębuszków nerkowychprognozy na poszczególnych slajdach wykazywały również korelację z adnotacjami (r = 0,916; 95% CI, 0,886-0,939; i RMSE = 5,631; 95% CI, 4,735-6,517; P< .001)="" (figure="" 2a).="" separating="" the="" results="" by="" slide="" preparation="" technique="" indicated="" that="" predictions="" on="" frozen="" sections="" showed="" similar="" correlation="" with="" ground="" truth="" (r="0.918;" 95%="" ci,="" 0.879-0.944;="" rmse="6.20;" p="">< .001)="" (efigure="" 3a="" in="" the="" supplement),="" whereas="" the="" permanent="" group="" showed="" higher="" performance="" (r="0.940;" 95%="" ci,="" 0.896-0.965;="" rmse="4.32;" p="">< .001)="" (efigure="" 3d="" in="" the="" supplement).="" the="" total="" numbers="" of="" glomeruli="" detected="" by="" the="" model="" are="" shown="" in="" figure="" 3a="" and="" b,="" illustrating="" the="" correlations="" of="" nonglobally="" sclerosed="" glomeruli="" with="" ground="" truth="" (r="0.955;" 95%="" ci,="" 0.938-0.967;="" rmse="8.383;" p="">< .001)="" and="" globally="" sclerosed="" glomeruli="" with="" ground="" truth="" (r="0.934;" 95%="" ci,="" 0.909-0.952;="" rmse="4.718;" p="">< .001).="" the="" mean="" (sd)="" glomeruli="" count="" differences="" between="" annotation="" and="" prediction="" were="" 3.1="" (7.8)="" for="" nonglobally="" sclerosed="" glomeruli="" and="" 0.2="" (4.7)="" for="" globally="" sclerosed="" glomeruli.="" similar="" positive="" results="" for="" predicted="" glomeruli="" counts="" were="" observed="" when="" separating="" slides="" by="" treatment="" (efigure="" 2a,="" b,="" e,="" and="" f="" in="" the="">

Ocena procentowej globalnej stwardnienia kłębuszków nerkowych na podstawie zbiorczych slajdów Poziomy łączenia poprawiły wydajność liczby kłębuszków nerkowych modelu (rysunek 3C i D; rysunek 2C, D, G i H w suplemencie), a także korelację stwardnienia kłębuszków nerkowych z adnotacjami, jak pokazano na rysunku 2B (r = 0,933; 95% CI, 0,898-0,956; i RMSE = 5,094; 95% CI, 3,972-6,301; P< .001,="" for="" combined="" frozen="" and="" permanent="" sections),="" bettering="" on-call="" pathologists’="" performance="" on="" the="" same="" cases="" (r="0.884;" 95%="" ci,="" 0.825-0.923;="" and="" rmse="6.523;" 95%="" ci,="" 5.191-7.783;="" p="">< .001)="" (figure="" 2c).="" global="" glomerulosclerosis="" error="" as="" measured="" by="" rmse="" was="" 22%="" lower="" for="" the="" model="" than="" for="" on-call="" pathologists.="" concordance="" between="" the="" model’s="" predictions="" of="" global="" glomerulosclerosis="" for="" individual="" and="" pooled="" levels="" is="" shown="" in="" efigure="" 4="" in="" the="" supplement="" as="" a="" residual="" with="" respect="" to="" annotation="" ground="">

leczenie zaburzeń nerek seksualnych

Ocena ryzyka błędnej charakterystyki nerek Zbiorcze procentowe globalne wyniki stwardnienia kłębuszków nerkowych dla adnotacji, przewidywań modelowych i patologów dyżurnych zostały posortowane i wykreślone w kolejności rosnącego procentu globalnej stwardnienia kłębuszków nerkowych dla wszystkich 83 nerek objętych badaniem, wraz z odpowiednimi 95% interwałami przewidywania i 20% punktem cięcia dla przyjęcia lub odrzucenia przeszczepu narządu dawcy (ryc. 4B-F). Ponieważ wszystkie poziomy sekcji są oceniane przez patologów dyżurnych w czasie biopsji, ich wyniki są uważane za oceny zbiorcze. Nerki z przedziałami prognostycznymi pokrywającymi się z 20% linią punktu cięcia są bardziej narażone na błędne przyjęcie lub odrzucenie, jeśli liczba kłębuszków nerkowych jest nieprawidłowo oszacowana. Szansa na błędną kategoryzację nerki z większą niż 20% globalną stwardnieniem kłębuszków nerkowych pokazano na rycinie 4A. Korzystając z pojedynczych slajdów, przewidywany poziom błędu modelu DL był o 15% niższy niż w przypadku patologów dyżurnych i prawie identyczny z adnotacjami prawdy podstawowej (tj. Idealny przypadek). Przy poziomach zbiorczych przewidywany poziom błędu modelu DL spadł do 37% mniej niż w przypadku patologów dyżurnych. Podobnie, przewidywany poziom błędu modelu DL dla błędnej akceptacji narządów przy użyciu poszczególnych poziomów był o 21% niższy niż w przypadku patologów dyżurnych i o 34% niższy w przypadku stosowania poziomów zbiorczych.

Wynik F1 i Cohen κ wykazały podobne wyniki. Wynik modelu DL w F1 dla poszczególnych poziomówglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychponiżej 20% wynosiło 0,896, a 0,950 dla tych indywidualnych poziomów powyżej 20%. Wskaźniki te poprawiły się podczas łączenia poziomów do 0,926 dla osób poniżej 20% i 0,964 dla osób powyżej 20%. Wypadło to korzystnie w porównaniu z wynikami F1 dla dyżurnych patologów wynoszącymi 0,852 dla osób poniżej 20% i 0,929 dla osób powyżej 20%. Cohen κ dla przewidywań modelu na poszczególnych poziomach w odniesieniu do prawdy gruntowej wynosił 0,847, poprawiając się do 0,891 dla poziomów zbiorczych. Cohen κ dla

dyżurnych patologów w odniesieniu do zbiorczych adnotacji był niższy, przy wartości 0,781 i wynosił 0,714 w porównaniu z przewidywaniami poziomu zbiorczego modelu. Zgodność między patologiem a wynikami modelu dla wyników na poziomie zbiorczym jest pokazana na eFigure 5 w Suplemencie jako pozostałość w odniesieniu do prawdy podstawowej, posortowanej według prawdy podstawowejglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychprocent i całkowita liczba kłębuszków nerkowych. Wartość badania wielopoziomowego jest pokazana przez ocenę interwałów predykcyjnych z rozkładu beta. Ilustracja rozkładu beta dla hipotetycznej próbki biopsji z 15%globalna stwardnienie kłębuszków nerkowychpokazano na rysunku 5A dla pul poziomów 1, 2, 3 i 4, zakładając, że każdy poziom ma 58 zaobserwowanych kłębuszków nerkowych (średnia liczba dla tego badania). Wysokość każdej krzywej przy danej wartości na osi poziomej można interpretować jako względne prawdopodobieństwo oszacowania procentuglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychbyć tą wartością, biorąc pod uwagę rzeczywisty rozkład stwardniałych i normalnych kłębuszków nerkowych. Obszar pod krzywą daje zatem oszacowanie prawdopodobieństwa uzyskaniaglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychszacunki w granicach integracji. Dystrybucja zawęziła się wraz ze wzrostem puli. Co ważniejsze, znormalizowany obszar pod krzywą powyżej nominalnego 20% punktu cięcia odrzucenia zmniejszył się z 14% przy użyciu tylko jednego poziomu do 2% przy łączeniu 4 poziomów (rysunek 5B), co stanowi 7-krotny spadek szansy na nieprawidłowe przeszacowanieglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychi błędnie odrzucając to, co powinno być użytecznym narządem. Aby dokładniej zilustrować korzyści płynące z łączenia poziomów, kłębuszki nerkowe liczą się do 1000 losowo wybranych ocen próbek biopsji dawcy (z tej samej bazy danych co 83próbki biopsji nerkiwykorzystano w tym badaniu) wykorzystano do symulacji efektów łączenia poziomów dla dużej populacji. Ten

Szacunki patologów dyżurnych zostały wykorzystane jako substytuty liczby kłębuszków nerkowych prawdy gruntowej, a łączenie danych symulowano poprzez pomnożenie zgłoszonych liczb na poziom przez liczbę symulowanych poziomów w puli. Stosując analizę opisaną powyżej do tego scenariusza, liczba błędnych odrzutów narządów na każde 1000Nerkizmniejszyłoby się z 31 do 13 poprzez zwiększenie liczby ocenianych poziomów z 1 do 4 (rys. 5C). Jako demonstracja potencjalnego przepływu pracy klinicznej z włączeniem technik DL, przewidywane adnotacje modelu DL dla 25 przypadków z zestawu danych badawczych zostały losowo wybrane (po 5 z 0% -5%, 6% -10%, 11% -15%, 16% -20% i >20% globalnej stwardnienia kłębuszków nerkowych) i zostały przedłożone patologowi, który ocenił obrazy histologiczne z nałożonymi modelowymi klasyfikacjami kłębuszków nerkowych. Następnie patolog skorygował wszelkie pominięte lub niedokładnie oznakowane kłębuszki nerkowe w sposób i w ramach czasowych zgodnych z aktualną praktyką kliniczną. Ocena poprawiona przez patologa była lepiej skorelowana z prawdą gruntową (r = 0,958) i miała niższy błąd (RMSE = 4,352) niż dyżurny patolog (r = 0,613; RMSE = 0,898) lub sam model DL (r = 0,847; RMSE = 7,535) (eRyf 7 w suplemencie).

Dyskusja

Model DL przyniósł zachęcające wyniki, zarówno w wynikach jakościowych (wizualnych), jak i ilościowych, oraz podsumował wyniki opisane we wcześniejszych pracach członków naszej grupy na mniejszym zestawie treningowym.34 Model działał dobrze przy użyciu zamrożonych lub stałych sekcji, poprawiając wydajność patologów na wezwanie. Czas przetworzenia przez model pojedynczego WSI wynosił około 5 minut, mieszcząc się w typowych ograniczeniach śródoperacyjnej konsultacji patologicznej.

Powiększenie błędów zliczania przy użyciu małej próbki podkreśla wartość uzyskaną z łączenia wyników z wielu poziomów uzyskanych z jednegobiopsja nerki.Typowa grubość dawcybiopsja nerkipróbka ma 1 mm. Patolog bada tylko reprezentatywny odcinek tej tkanki o grubości 5 μm, pozostawiając znaczną część nieocenianąnerkaniezbadane. Chociaż kłębuszki nerkowe pobrane w kolejnych sekcjach mogą nie być niezależne, proces przygotowania szkiełka może prowadzić do znacznej zmienności między sekcjami globalnej stwardnienia kłębuszków nerkowych, niezależnie od zmienności obserwatora (eRyf 6 w suplemencie). Oceniając więcej odcinków tkanek, można zminimalizować efekt tej zmienności i zwiększyć wiarygodność oceny próbki biopsji. Korzyść ta jest wyraźnie obserwowana w niniejszym badaniu dla każdej metryki (ryc. 2-4), które wykazały poprawę dzięki badaniu dodatkowej tkanki.

Obecny standard opieki wymaga oceny tylko 25 kłębuszków nerkowych i 1 do 2 poziomów sekcji, ponieważ więcej ocen nie jest praktycznie osiągalnych przez patologów ludzkich w wrażliwym na czas kontekście przeszczepu narządu. Zastosowanie technik DL w celu zwiększenia ludzkich możliwości w tym otoczeniu może dodać niezwykle potrzebne narządy do puli dawców. Potencjalny przepływ pracy klinicznej z włączeniem technik DL może być następujący: próbka przybywa do laboratorium zamrożonego przekroju, gdzie przygotowywany i skanowany jest zamrożony szkiełko. WSI jest następnie przesyłane do bezpiecznej lokalizacji w celu analizy przy użyciu modelu DL. Podczas gdy model DL analizuje, patolog może zalogować się i przejrzeć próbkę pod kątem innych istotnych ustaleń. Wynik modelu DL byłby dostępny w ciągu 5 do 10 minut, przedstawiony patologowi jako graficzna nakładka klasyfikacji kłębuszków nerkowych na obraz histologiczny, a następnie zweryfikowany (i zmieniony w razie potrzeby) przez patologa i włączony do raportu. Rzeczywisty raport byłby bezpośrednio połączony z kliniczną elektroniczną dokumentacją medyczną.

OgraniczeniaIstnieją pewne ograniczenia tego badania. Było to badanie jednoośrodkowe. Chociaż TSI zostały wygenerowane przy użyciu 2 skanerów w 2 instytucjach, zestaw danych zamrożonych sekcji został w całości wygenerowany w 1 instytucji, podczas gdy zestaw danych stałej sekcji został wygenerowany z innej. Chociaż niewielki wstępny zestaw danych (n = 17) sugerował, że przewidywania modelu na zamrożonych sekcjach wykazywały uzasadnioną zgodność z powiązanymi stałymi sekcjami i że model przewyższał dyżurnych patologów w tych zamrożonych sekcjach (eRyf 8 w Suplemencie), badanie to nie dotyczyło bezpośrednio oddzielnej kwestii, w jakim stopniu zamrożone sekcje (jak również oceny patologów) odpowiadały stałym sekcjom następnie nabytym i przetworzonym z tego samego próbka biopsji.

Zestaw danych był niewielki w porównaniu z innymi badaniami DL. Jednak w sumie przebadano prawie 8500 kłębuszków nerkowych, co stanowi stosunkowo wysoką liczbę. Ograniczenie w ocenie większej liczby przypadków polega na czasochłonnym procesie seryjnego dodawania adnotacji do WSI. Aby dokładniej ocenić solidność tego modelu, wymagane będą dodatkowe badania, w których model jest testowany przy użyciu WSI wygenerowanych z dodatkowych laboratoriów i skanerów.

WnioskiTo badanie prognostyczne wykazało lepszą wydajność w kwantyfikacji procentuglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychz WSI zamrożonego i trwałego przeszczepu dawcy zabarwionego hematoksyliną-eozynąpróbki biopsji nerkiprzez model DL niż przez dyżurnych patologów z certyfikatem zarządu. Wydajność została dodatkowo poprawiona poprzez zbadanie dodatkowych odcinków tkanek, procesu, który wykracza poza możliwości patologów w wrażliwym na czas charakterze oceny próbek biopsji dawcy. Wyniki wskazują na zmniejszone prawdopodobieństwo błędnego scharakteryzowania procentuglobalna stwardnienie kłębuszków nerkowychpodczas korzystania z modelu DL, zmniejszając w ten sposób prawdopodobieństwo niewłaściwego odrzucenia narządu dawcy lub użycia narządu, który jest nieoptymalny. Odkrycia ilustrują znaczne korzyści, które można osiągnąć za pomocą metod DL w praktyce klinicznej patologii chirurgicznej.