Pembangunan Dan Pengesahan Model Pembelajaran Mendalam Untuk Mengukur Glomerulosklerosis dalam Spesimen Biopsi Buah Pinggang

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

pengenalanLebih daripada 100 000 pesakit sedang menunggu apemindahan buah pinggang.1 Walaupun keperluan semakin meningkat, antara 17 peratus dan 20 peratus buah pinggang yang pulih untuk pemindahan dibuang.2-4 Dengan kekurangan organ dan peningkatan permintaan untukpemindahan buah pinggang, terdapat keperluan mendesak untuk mengurangkan pembuangan organ yang tidak perlu.3

Keputusan biopsi dilaporkan sebagai faktor terpenting dalam keputusan untuk menggunakan atau membuang buah pinggang penderma.5 Banyak penyiasatan telah mengaitkan kerosakan kronik pada penderma.spesimen biopsi buah pinggangdengan hasil pemindahan.6-12 Tahap 20 peratusglomerulosklerosis globalsering digunakan sebagai titik potong dalam keputusan untuk pemindahan dan merupakan faktor utama yang mendasari mengapa keputusan biopsi adalah sebab paling biasa organ ditolak untuk pemindahan di Amerika Syarikat.4

Kajian terkini menunjukkan bahawa buah pinggang yang boleh diterima sedang dibuang kerana tafsiran spesimen biopsi penderma yang berubah-ubah dan tidak konsisten.3,13,14 Malah metrik yang kelihatan mudah seperti peratusglomerulosklerosis globaltertakluk kepada variasi manusia yang ketara.15-17 Artifak yang membeku, kekurangan kepakaran subkepakaran, pensampelan yang tidak mencukupi dan sifat penilaian yang sensitif terhadap masa ini semuanya menyumbang kepada kesilapan manusia.

Baru-baru ini, pembelajaran mendalam (DL) telah menunjukkan potensi untuk meningkatkan kebolehulangan dan ketepatan dalam pemeriksaan histopatologi.18-26 Kajian terdahulu daripada makmal lain telah menggunakan pendekatan DL untuk pengesanan automatik glomeruli bukan sklerotik dan global sklerotik.27-31Walau bagaimanapun , teknik ini bergantung pada kesan khas, seperti asid berkala-Schiff atau pewarnaan trichrome Masson, yang tidak praktikal dalam tetapan sensitif masa bagi bahagian beku. Kerja terdahulu daripada ahli kumpulan kami menerangkan satu-satunya hasil yang dilaporkan, untuk pengetahuan kami, menunjukkan prestasi tinggi untuk kuantiti automatik peratusglomerulosklerosis globalmenggunakan imej slaid keseluruhan (WSI) bahagian beku yang diwarnakan hematoxylin-eosin.

cistanche bina badan yang baik: untuk menguatkan buah pinggang

Kami membuat hipotesis bahawa pendekatan DL untuk pemeriksaan pendermaspesimen biopsi buah pinggangakan mengatasi pakar patologi manusia dalam menilai peratusglomerulosklerosis globaldan peningkatan selanjutnya akan didayakan dengan memeriksa pelbagai peringkat bahagian. Pensampelan tisu yang meningkat ini dihipotesiskan untuk mengurangkan kemungkinan pembuangan organ yang tidak diperlukan dan akan menangani persoalan sama ada teknik DL dikaitkan dengan peningkatan substantif dalam kumpulan organ penderma yang tersedia.

Kata kunci:Glomerulosklerosis,buah pinggang, Spesimen Biopsi Buah Pinggang, pemindahan buah pinggang, glomerulosklerosis global

KaedahKajian ini mengikuti garis panduan pelaporan Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis (TRIPOD) untuk kajian diagnostik dan prognostik. Kajian ini telah disemak dan diluluskan oleh lembaga semakan institusi Universiti Washington, yang juga mengetepikan keperluan untuk mendapatkan persetujuan pesakit yang dimaklumkan kerana kajian ini hanya menggunakan biospesimen yang tidak boleh dikenal pasti daripada set data sedia ada.

Pengumpulan dataWSI diperoleh daripada spesimen biopsi penderma yang telah mati-98 bahagian beku yang diwarnai hematoxylin-eosin dan 51 bahagian kekal-diambil daripada sejumlah 83buah pinggangdengan menggunakan kedua-dua sampel baji dan jarum. Spesimen biopsi bahagian beku dan spesimen biopsi bahagian kekal diperoleh daripada buah pinggang yang berbeza. Daripada 83 spesimen, 62 mempunyai sekurang-kurangnya 2 tahap keratan. Imej spesimen biopsi daripada pangkalan data Universiti Washington berasal daripada Gift of Life Michigan (didapatkan antara Ogos 2015 dan November 2016 menggunakan pengimbas Sakura; pembesaran, ×20) dan Universiti Washington (didapatkan antara Jun 2015 dan Jun 2017 melalui Pemindahan Mid-America menggunakan Pengimbas Aperio Scanscope CS; pembesaran, ×20). Mana-mana penderma organ yang meninggal dunia yang menyampaikan antara tarikh ini dan menjalani abiopsi buah pingganguntuk pemeriksaan patologi intraoperatif digital layak untuk kajian ini. Ciri demografi dan ciri klinikal penderma tidak diketahui oleh penyiasat. Semua imbasan telah ditukar daripada format SVS kepada TIFF pada peleraian penuh (0.5 μm/piksel). Saiz imej adalah antara 105 megapiksel hingga 1448 megapiksel.

Anotasi DataSlaid pertama kali diberi anotasi untuk glomeruli bukan sklerotik dan sklerotik oleh pakar yang diperakui oleh lembagabuah pinggangahli patologi (PW atau JPG), disemak oleh ahli patologi diperakui lembaga kedua (TCL) dengan pengalaman mentafsir pendermaspesimen biopsi buah pinggang, dan diikuti dengan semakan akhir oleh pakar lain yang diperakui oleh lembagabuah pinggangahli patologi (PCW atau JPG). Anotasi terakhir yang disemak berfungsi sebagai kebenaran asas (iaitu, standard emas) untuk latihan dan penilaian model. Kebolehubahan biasa dalam kiraan glomeruli dengan setiap semakan digambarkan dalam eRajah 1 dalam Tambahan. Pemalam dalaman yang ditulis untuk Fiji32 telah digunakan untuk menggariskan dan mengklasifikasikan glomeruli secara manual pada setiap WSI untuk menjana topeng label mengikut piksel bagi kawasan glomerulus pada resolusi yang sama seperti WSI induk. Glomeruli diklasifikasikan sebagai sama ada sklerotik global (ditakrifkan sebagai sklerosis yang melibatkan seluruh gumpalan glomerular, termasuk usang, pepejal, dan hilangglomerulosklerosis global)atau sklerotik bukan nonglobal. Semua kawasan lain dikumpulkan bersama dan dilabelkan tubulointerstitium. Sebanyak 1544 glomeruli sclerosed global dan 6914 glomeruli sclerosed nonglobally telah dilabelkan dalam 149 imej berasingan. Spesimen biopsi mempamerkan julat peratus yang luasglomerulosklerosis global(0 peratus -77 peratus ). Purata (SD) bilangan glomeruli setiap slaid ialah 57 (31).

Senibina Model DLModel DL yang digunakan dalam kajian ini ialah rangkaian neural konvolusi sepenuhnya berdasarkan seni bina VGG1633 yang diterangkan dalam kerja sebelumnya, yang termasuk ahli kumpulan kami.34 Secara ringkasnya, data telah dimasukkan ke rangkaian berasaskan VGG16 yang telah terlatih dengan pemberat beku di bawah. kesesakan (iaitu, sejurus sebelum lapisan pengelasan bersambung padat). Lapisan pengelasan bersambung padat VGG16 telah digantikan dengan 5 lapisan konvolusi penuh dengan pemberat yang boleh dilatih. Penggunaan seni bina konvolusi sepenuhnya melalui keseluruhan rangkaian membolehkan transformasi "imej ke imej", dan bukannya transformasi "imej ke label", untuk setiap tampung imej input, yang terakhir adalah pendekatan yang kurang tepat dan banyak lagi. mahal dari segi pengiraan.34 Model konvolusi sepenuhnya menjana peta piksel sampel terkecil yang didaftarkan pada tampung imej input, memberikan kebarangkalian bahawa setiap piksel keluaran ialah tubulointerstitium, glomerulus skleros nongloba atau glomerulus skleros global.

Parameter LatihanImej telah dipotong dadu kepada 2048 × 2048-piksel (1024 × 1024 μm) tampung imej bertindih separa (langkah, 1664 piksel atau 838 μm) untuk input latihan. Tampalan telah dipilih untuk latihan dengan mengambil sampel secara rawak daripada keseluruhan kumpulan tampalan imej (kira-kira 6500 tampalan dalam setiap set latihan pengesahan silang, panjang satu zaman). Tampalan input telah dibalik atau diputar secara rawak (sebanyak 0 darjah , 90 darjah , 180 darjah atau 270 darjah ), menghasilkan 8-peningkatan kali ganda data latihan untuk sejumlah lebih kurang 52 000 tompok latihan yang mungkin dalam kolam persampelan. Latihan ini dilakukan menggunakan TensorFlow dengan meminimumkan kehilangan rentas entropi kategori, berwajaran mengikut kelas menggunakan nisbah untuk kategori skleros kepada tidak terskleros kepada tubulointerstisial 10:5:1 untuk mengimbangi ketidakseimbangan kelas. Pengoptimuman turunan kecerunan stokastik digunakan dengan kadar pembelajaran kitaran antara 1e−4 dan 1e−2 dan saiz kelompok 4 untuk 15 zaman.

Pengesahan bersilangModel ini telah dilatih dan diuji dalam 10-pengesahan silang lipatan, di mana 10 peratus daripada WSI telah ditahan daripada latihan dalam setiap lipatan dan model yang terhasil (dilatih pada baki 90 peratus data) telah digunakan untuk menjana ramalan pada WSI yang ditahan. Imej dari tahap yang berbeza yang samabuah pinggangsentiasa diadakan bersama-sama. Tiada maklumat daripada set ujian lipatan pengesahan silang digunakan untuk memaklumkan latihan lipatan yang sepadan. Ramalan untuk slaid yang ditahan telah dijana mengikut tampalan mengikut skema dadu imej yang diterangkan di atas (iaitu, tampalan 2048 × 2048–piksel dengan 1664- langkah piksel), dan hasilnya telah dipasang semula untuk menghasilkan peta kebarangkalian keluaran untuk keseluruhan WSI.

Pasca pemprosesanLaplacian piawai algoritma pengesanan gumpalan gaussian, sangat sesuai untuk mengenal pasti kawasan bulat dengan keamatan imej tinggi pada pelbagai skala,35 digunakan untuk menyetempatkan glomeruli individu daripada peta kebarangkalian. Peratusglomerulosklerosis globaltelah dikira dengan formula 100 × S/N, di mana S ialah bilangan glomeruli sclerosed global dan N ialah jumlah kiraan glomeruli.

Analisis statistikPersetujuan mengikut piksel antara anotasi dan peta kebarangkalian ramalan dikira melalui pekali Dice dan persilangan atas metrik kesatuan, dikira secara agregat untuk semua piksel dalam setiap label output. Kiraan glomeruli diperoleh selepas pemprosesan pengesanan gumpalan pada saluran peta kebarangkalian sclerosed dan nonsclerosed. Peratusglomerulosklerosis globaltelah dikira daripada kiraan ini untuk imej individu dan untuk individubuah pinggang, dengan mengumpulkan kiraan untuk semua peringkat (biasanya 2) yang dikaitkan dengan setiap peringkatbuah pinggang.Kiraan glomeruli dibandingkan dengan kebenaran asas anotasi, dengan ketepatan dinilai oleh pekali korelasi Pearson r dan ralat akar-min-kuasa dua (RMSE). Kuantiti sepadan untuk peratusglomerulosklerosis globaltelah dikira untuk anggaran ahli patologi semasa panggilan, dan nilai tersebut dibandingkan dengan prestasi model.

Pengkategorian bagibuah pinggangsebagai "boleh diterima" untuk pemindahan atau "ditolak" ditentukan pada 20 peratusglomerulosklerosis global, titik potong yang biasa digunakan dalam amalan klinikal semasa berdasarkan data sejarah. Skor F1 dikira sebagai fungsi mendiskriminasi dengan betul sama ada sampel telah melebihi atau di bawah titik potong 20 peratus berkenaan dengan anotasi kebenaran tanah. Pekali Cohen κ (penunjuk persetujuan antara penilai) juga dikira untuk diskriminasi model dan patologi on-call pada titik potong 20 peratus, berbanding dengan anotasi kebenaran asas dan antara satu sama lain.

Kerana definisiglomerulosklerosis globalsecara semula jadi dinyatakan sebagai min bagi taburan beta yang diberikan oleh parameter S (bilangan glomeruli sklerosis global) dan (N - S) (bilangan glomeruli bukan sklerosed secara nongloba), ia digunakan untuk mengira 95 peratus selang ramalan yang berfungsi sebagai penunjuk ketepatan keluaran. 2-P sisi < .05="" dianggap="" signifikan="" secara="" statistik.="" semua="" analisis="" statistik="" telah="" dijalankan="" dari="" mac="" 2018="" hingga="" ogos="" 2020="" dengan="" pakej="" python="" scikit-learn,="" versi="" 0.22.1,="" dan="" scipy.stats,="" versi="">

Keputusan

Visualisasi OutputOutput imej yang diramalkan untuk WSI bahagian beku dan bahagian kekal menunjukkan persetujuan kualitatif dengan peta anotasi sasaran (Rajah 1). Pekali Dadu Agregat ialah 0.784 untuk glomeruli sclerosed bukan nongloba dan 0.600 untuk glomeruli sclerosed global; persilangan agregat ke atas metrik kesatuan untuk kumpulan yang sama ialah 0.645 untuk glomeruli sklerosis bukan nongloba dan 0.429 untuk glomeruli skleros global. Terutamanya, walaupun bahagian beku dengan artifak yang besar menunjukkan persetujuan visual kualitatif antara kebenaran dasar anotasi dan ramalan (contoh ditunjukkan dalam Rajah 1A).

Penilaian Peratusan Glomerulosklerosis Global Berdasarkan Slaid IndividuDisahkan silangglomerulosklerosisramalan pada slaid individu juga menunjukkan korelasi dengan anotasi (r {{0}}.916; 95 peratus CI, 0.886-0.939; dan RMSE=5.631 ; 95 peratus CI, 4.{{10}}.517; P <.001) (rajah="" 2a).="" mengasingkan="" keputusan="" dengan="" teknik="" penyediaan="" slaid="" menunjukkan="" bahawa="" ramalan="" pada="" bahagian="" beku="" menunjukkan="" korelasi="" yang="" sama="" dengan="" kebenaran="" asas="" (r="0.918;" 95="" peratus="" ci,="" 0.879-0.944;="" rmse="" {{="" 20}}.20;="" p=""><.001) (erajah="" 3a="" dalam="" tambahan),="" manakala="" kumpulan="" tetap="" menunjukkan="" prestasi="" yang="" lebih="" tinggi="" (r="0.940;" 95="" peratus="" ci,="" 0.896-0.965;="" rmse="4.32;" p="">< .001)="" (erajah="" 3d="" dalam="" tambahan).="" jumlah="" bilangan="" glomeruli="" yang="" dikesan="" oleh="" model="" ditunjukkan="" dalam="" rajah="" 3a="" dan="" b,="" menggambarkan="" korelasi="" glomeruli="" bukan="" sklerosed="" secara="" nongloba="" dengan="" kebenaran="" tanah="" (r="0.955;" 95="" peratus="" ci,="" 0.938-0.967="" ;="" rmse="8.383;" p="">< .001)="" dan="" glomeruli="" sclerosed="" global="" dengan="" kebenaran="" tanah="" (r="0.934;" 95="" peratus="" ci,="" 0.909-0.952;="" rmse="" {{50="" }}.718;="" p=""><.001). perbezaan="" kiraan="" glomeruli="" min="" (sd)="" antara="" anotasi="" dan="" ramalan="" ialah="" 3.1="" (7.8)="" untuk="" glomeruli="" sklerosis="" bukan="" nongloba="" dan="" 0.2="" (4.7)="" untuk="" glomeruli="" sklerosis="" global.="" keputusan="" positif="" yang="" sama="" untuk="" kiraan="" glomeruli="" yang="" diramalkan="" diperhatikan="" apabila="" memisahkan="" slaid="" dengan="" rawatan="" (erajah="" 2a,="" b,="" e,="" dan="" f="" dalam="">

Penilaian Peratus Glomerulosklerosis Global Berdasarkan Slaid Terkumpul Tahap pengumpulan meningkatkan prestasi kiraan glomeruli model (Rajah 3C dan D; eRajah 2C, D, G, dan H dalam Suplemen) serta korelasi glomerulosklerosis dengan anotasi, seperti ditunjukkan dalam Rajah 2B ( r=0.933; 95 peratus CI, 0.898-0.956; dan RMSE=5.094; 95 peratus CI, 3.{{ 13}}.301; P < .001,="" untuk="" gabungan="" bahagian="" beku="" dan="" kekal),="" meningkatkan="" prestasi="" pakar="" patologi="" semasa="" panggilan="" pada="" kes="" yang="" sama="" (r="0.884;" 95="" peratus="" ci,="" 0.{{21}="" }.923;="" dan="" rmse="6.523;" 95="" peratus="" ci,="" 5.191-7.783;="" p=""><.001) (rajah="" 2c).="" ralat="" glomerulosklerosis="" global="" seperti="" yang="" diukur="" oleh="" rmse="" adalah="" 22="" peratus="" lebih="" rendah="" untuk="" model="" daripada="" untuk="" pakar="" patologi="" semasa="" panggilan.="" konkordansi="" antara="" ramalan="" model="" glomerulosklerosis="" global="" untuk="" tahap="" individu="" dan="" terkumpul="" ditunjukkan="" dalam="" erajah="" 4="" dalam="" tambahan="" sebagai="" baki="" berkenaan="" dengan="" kebenaran="" asas="">

rawatan gangguan buah pinggang seks

Penilaian Risiko Penyalahgunaan Buah Pinggang Peratus keputusan glomerulosklerosis global yang dikumpulkan untuk anotasi, ramalan model dan pakar patologi semasa panggilan diisih dan diplot mengikut urutan peningkatan peratus glomerulosklerosis global untuk semua 83 buah pinggang yang termasuk dalam kajian, bersama-sama dengan 95 peratus selang ramalan dan titik potong 20 peratus untuk penerimaan atau penolakan pemindahan organ penderma (Rajah 4B-F). Oleh kerana semua peringkat bahagian dinilai oleh pakar patologi atas panggilan pada masa biopsi, keputusan mereka dianggap sebagai penilaian terkumpul. Buah pinggang dengan selang ramalan yang bertindih dengan garis titik potong 20 peratus lebih berisiko untuk menerima atau penolakan yang salah jika kiraan glomeruli dianggarkan secara salah. Peluang untuk tersilap mengkategorikan buah pinggang dengan glomerulosklerosis global lebih daripada 20 peratus ditunjukkan dalam Rajah 4A. Menggunakan slaid individu, kadar ralat unjuran model DL adalah 15 peratus lebih rendah daripada pakar patologi semasa panggilan dan hampir sama dengan anotasi kebenaran asas (iaitu, kes yang ideal). Dengan tahap terkumpul, kadar ralat unjuran model DL menurun kepada 37 peratus lebih rendah daripada itu untuk pakar patologi semasa panggilan. Begitu juga, kadar ralat unjuran model DL untuk penerimaan organ yang salah menggunakan tahap individu adalah 21 peratus lebih rendah daripada itu untuk pakar patologi semasa panggilan, dan 34 peratus lebih rendah apabila menggunakan tahap terkumpul.

Skor F1 dan Cohen κ menunjukkan keputusan yang sama. Skor F1 model DL untuk tahap individu yang mempunyaiglomerulosklerosis globaldi bawah 20 peratus ialah 0.896, dan 0.950 untuk tahap individu melebihi 20 peratus . Metrik ini bertambah baik apabila mengumpul tahap kepada 0.926 untuk mereka di bawah 2{{20}} peratus dan 0.964 untuk mereka yang melebihi 20 peratus . Ini berbanding dengan skor F1 untuk pakar patologi semasa panggilan sebanyak 0.852 untuk mereka yang di bawah 20 peratus dan 0.929 untuk mereka yang melebihi 20 peratus. Cohen κ untuk ramalan model pada tahap individu berkenaan dengan kebenaran asas ialah 0.847, meningkat kepada 0.891 untuk tahap terkumpul. Cohen κ untuk

pakar patologi semasa panggilan berkenaan dengan anotasi terkumpul adalah lebih rendah, pada nilai 0.781 dan ialah 0.714 jika dibandingkan dengan ramalan tahap terkumpul model. Kesesuaian antara keputusan patologi dan model untuk keputusan tahap terkumpul ditunjukkan dalam eRajah 5 dalam Tambahan sebagai baki berkenaan dengan kebenaran asas, diisih mengikut kebenaran asasglomerulosklerosis globalperatusan dan jumlah kiraan glomeruli. Nilai peperiksaan berbilang peringkat ditunjukkan dengan menilai selang ramalan daripada taburan beta. Ilustrasi taburan beta untuk spesimen biopsi hipotesis dengan 15 peratusglomerulosklerosis globalditunjukkan dalam Rajah 5A untuk kumpulan 1, 2, 3, dan 4 tahap, dengan mengandaikan setiap tahap mempunyai 58 glomeruli yang diperhatikan (nombor min untuk kajian ini). Ketinggian setiap lengkung pada nilai tertentu pada paksi mendatar boleh ditafsirkan sebagai kemungkinan relatif untuk menganggar peratusglomerulosklerosis globalmenjadi nilai itu, memandangkan taburan sebenar glomeruli sclerosed dan normal. Kawasan di bawah lengkung itu menghasilkan anggaran kemungkinan mendapatkanglomerulosklerosis globalanggaran dalam had penyepaduan. Pengagihan mengecil dengan peningkatan pengumpulan. Lebih penting lagi, kawasan ternormal di bawah lengkung melepasi titik potong penolakan 20 peratus nominal menurun daripada 14 peratus hanya menggunakan satu tahap kepada 2 peratus apabila menggabungkan 4 tahap (Rajah 5B), penurunan 7-kali ganda dalam peluang untuk membuat anggaran yang tidak betulglomerulosklerosis globaldan tersilap membuang apa yang sepatutnya menjadi organ yang boleh digunakan. Untuk menggambarkan lebih lanjut faedah pengumpulan tahap, glomeruli mengira untuk 1000 penilaian spesimen biopsi penderma yang dipilih secara rawak (dari pangkalan data yang sama dengan 83spesimen biopsi buah pinggangdigunakan dalam kajian ini) digunakan untuk mensimulasikan kesan pengumpulan aras untuk populasi yang besar. The

anggaran patologi semasa panggilan digunakan sebagai pengganti untuk kiraan glomeruli kebenaran tanah, dan pengumpulan data disimulasikan dengan mendarabkan kiraan yang dilaporkan setiap tahap dengan bilangan tahap simulasi dalam kolam. Menggunakan analisis yang diterangkan di atas pada senario ini, bilangan pembuangan organ yang salah untuk setiap 1000buah pinggangwould decrease from 31 to 13 by increasing the number of levels evaluated from 1 to 4 (Figure 5C). As a demonstration of the potential clinical workflow with the incorporation of DL techniques, the DL model's predicted annotations for 25 cases from the study data set were randomly selected (5 each with 0%-5%, 6%-10%, 11%-15%, 16%-20%, and >20 peratus glomerulosklerosis global) dan telah diserahkan kepada ahli patologi, yang menilai imej histologi dengan klasifikasi glomeruli yang dihasilkan model bertindih. Pakar patologi kemudiannya membetulkan mana-mana glomeruli yang terlepas atau tidak dilabel dengan tepat dalam cara dan jangka masa yang konsisten dengan amalan klinikal semasa. Penilaian yang dipinda oleh ahli patologi adalah lebih baik dikaitkan dengan kebenaran asas (r=0.958) dan mempunyai ralat yang lebih rendah (RMSE=4.352) berbanding sama ada pakar patologi semasa panggilan (r=0. 613; RMSE=0.898) atau model DL sahaja (r=0.847; RMSE=7.535) (eRajah 7 dalam Tambahan).

Perbincangan

Model DL menghasilkan keputusan yang menggalakkan, dalam kedua-dua dapatan kualitatif (visual) dan kuantitatif, dan hasil rekapitulasi yang diterangkan dalam kerja terdahulu oleh ahli kumpulan kami pada set latihan yang lebih kecil.34 Model ini menunjukkan prestasi yang baik menggunakan sama ada bahagian beku atau bahagian kekal, lebih baik pada -memanggil prestasi ahli patologi. Masa untuk model memproses WSI individu adalah kira-kira 5 minit, dengan baik dalam kekangan biasa perundingan intraoperatif patologi.

Pembesaran ralat mengira apabila menggunakan sampel kecil menyerlahkan nilai yang diperoleh daripada hasil pengumpulan daripada pelbagai peringkat yang diperoleh daripada satubiopsi buah pinggang.Ketebalan tipikal pendermabiopsi buah pinggangspesimen ialah 1 mm. Pakar patologi hanya memeriksa bahagian yang mewakili 5-μm–tebal tisu ini, meninggalkan sebahagian besar daripada tidak dinilaibuah pinggangtidak diperiksa. Walaupun sampel glomeruli dalam bahagian berikutnya mungkin tidak bebas, proses penyediaan slaid boleh membawa kepada kebolehubahan bahagian-ke-bahagian yang besar dalam glomerulosklerosis global, tanpa mengira kebolehubahan pemerhati (eRajah 6 dalam Tambahan). Dengan menilai lebih banyak bahagian tisu, kesan kebolehubahan ini boleh diminimumkan dan kebolehpercayaan penilaian spesimen biopsi dipertingkatkan. Faedah ini jelas diperhatikan dalam kajian ini untuk setiap metrik (Angka 2-4), yang semuanya menunjukkan peningkatan dengan pemeriksaan tisu tambahan.

Standard penjagaan semasa memerlukan penilaian hanya 25 glomeruli dan 1 hingga 2 tahap bahagian kerana lebih banyak penilaian tidak boleh dicapai secara praktikal oleh ahli patologi manusia dalam konteks pemindahan organ yang sensitif terhadap masa. Penggunaan teknik DL untuk menambah keupayaan manusia dalam tetapan ini boleh menambah organ yang sangat diperlukan pada kumpulan penderma. Aliran kerja klinikal yang berpotensi dengan penggabungan teknik DL mungkin seperti berikut: spesimen tiba di makmal bahagian beku, tempat slaid bahagian beku disediakan dan diimbas. WSI kemudiannya dimuat naik ke lokasi selamat untuk analisis menggunakan model DL. Semasa model DL menganalisis, ahli patologi boleh log masuk dan menyemak sampel untuk penemuan lain yang berkaitan. Keputusan model DL akan tersedia dalam masa 5 hingga 10 minit, dibentangkan kepada ahli patologi sebagai tindanan grafik klasifikasi glomeruli pada imej histologi, kemudian disahkan (dan dipinda jika perlu) oleh ahli patologi, dan dimasukkan ke dalam laporan. Laporan sebenar akan terus berhubung dengan rekod kesihatan elektronik klinikal.

HadTerdapat beberapa batasan untuk kajian ini. Ia adalah kajian pusat tunggal. Walaupun WSI dijana menggunakan 2 pengimbas di 2 institusi, set data bahagian beku dijana sepenuhnya pada 1 institusi, manakala set data bahagian tetap dijana daripada yang lain. Walaupun set data awal yang kecil (n=17) mencadangkan bahawa ramalan model pada bahagian beku mempamerkan surat-menyurat yang munasabah dengan bahagian tetap yang berkaitan dan model itu mengatasi pakar patologi semasa panggilan pada bahagian beku ini (eRajah 8 dalam Tambahan), ini kajian tidak secara langsung menangani isu berasingan tentang sejauh mana bahagian beku (serta penilaian ahli patologi mereka) sepadan dengan bahagian kekal yang kemudiannya diperoleh dan diproses daripada spesimen biopsi yang sama.

Set data adalah kecil berbanding dengan kajian DL lain. Walau bagaimanapun, hampir 8500 glomeruli telah diperiksa secara keseluruhan, jumlah yang agak tinggi. Had dalam menilai bilangan kes yang lebih banyak terletak pada proses yang memakan masa untuk membuat anotasi WSI secara bersiri. Untuk menilai lebih lanjut kekukuhan model ini, kajian tambahan akan diperlukan di mana model diuji menggunakan WSI yang dihasilkan daripada makmal dan pengimbas tambahan.

KesimpulanKajian prognostik ini mendapati prestasi yang lebih baik untuk mengukur peratusglomerulosklerosis globaldaripada WSI pemindahan penderma bernoda hematoxylin-eosin beku dan kekalspesimen biopsi buah pinggangoleh model DL daripada oleh pakar patologi yang diperakui papan panggilan semasa. Prestasi dipertingkatkan lagi dengan memeriksa bahagian tisu tambahan, satu proses yang di luar kapasiti ahli patologi dalam sifat sensitif masa untuk menilai spesimen biopsi penderma. Keputusan menunjukkan penurunan kemungkinan salah pencirian peratusglomerulosklerosis globalapabila menggunakan model DL, dengan itu mengurangkan kemungkinan pembuangan organ penderma yang tidak sesuai atau menggunakan organ yang tidak optimum. Penemuan ini menggambarkan keuntungan besar yang boleh direalisasikan menggunakan kaedah DL dalam amalan klinikal patologi pembedahan.