Patologie digitală - Digital pathology
Patologia digitală este un sub-domeniu al patologiei care se concentrează pe gestionarea datelor pe baza informațiilor generate din diapozitive specimen digitalizate . Prin utilizarea tehnologiei computerizate, patologia digitală utilizează microscopia virtuală . Diapozitivele din sticlă sunt convertite în diapozitive digitale care pot fi vizualizate, gestionate, partajate și analizate pe un monitor de computer. Cu practica Whole-Slide Imaging (WSI), care este un alt nume pentru microscopia virtuală, domeniul patologiei digitale este în creștere și are aplicații în medicina diagnosticului, cu scopul de a realiza diagnostice , prognostic și predicție de boli eficiente și mai ieftine. datorită succesului în inteligența artificială și învățarea automată.
Istorie
Rădăcinile patologiei digitale datează din anii 1960, când au avut loc primele experimente de telepatologie. Mai târziu, în anii 1990, principiul microscopiei virtuale a apărut în mai multe domenii de cercetare a științelor vieții. La sfârșitul secolului, comunitatea științifică a fost din ce în ce mai de acord asupra termenului „patologie digitală” pentru a indica eforturile de digitalizare în patologie. Cu toate acestea, în 2000, cerințele tehnice (scaner, stocare, rețea) erau încă un factor limitat pentru o diseminare largă a conceptelor de patologie digitală. În ultimii 5 ani, acest lucru s-a schimbat, pe măsură ce pe piață au apărut noi tehnologii de scanare puternice și accesibile, precum și tehnologii de stocare în masă / cloud. Domeniul radiologiei a suferit transformarea digitală în urmă cu aproape 15 ani, nu pentru că radiologia este mai avansată, dar există diferențe fundamentale între imaginile digitale în radiologie și patologia digitală: sursa de imagine în radiologie este pacientul (viu), iar astăzi în în majoritatea cazurilor imaginea este chiar capturată în principal în format digital. În patologie scanarea se face din specimene conservate și prelucrate, pentru studii retrospective chiar și din diapozitive stocate într-o biobancă. Pe lângă această diferență în conținutul de pre-analitică și metadate, stocarea necesară în patologia digitală este cu două până la trei ordine de mărime mai mare decât în radiologie. Cu toate acestea, avantajele anticipate prin patologia digitală sunt similare cu cele din radiologie:
- Capacitatea de a transmite rapid diapozitive digitale la distanțe, ceea ce permite scenarii de telepatologie.
- Capacitatea de a accesa specimenele anterioare de la aceiași pacienți și / sau cazuri similare pentru comparație și revizuire, cu mult mai puțin efort de recuperare a diapozitivelor de pe rafturile arhivei.
- Capacitatea de a compara diferite zone ale mai multor diapozitive simultan (modul diapozitiv) cu ajutorul unui microscop virtual.
- Capacitatea de a adnota zone direct în diapozitiv și de a partaja acest lucru pentru predare și cercetare.
Patologia digitală este astăzi utilizată pe scară largă în scopuri educaționale în telepatologie și teleconsultare, precum și în proiecte de cercetare. Patologia digitală permite partajarea și adnotarea diapozitivelor într-un mod mult mai ușor și descărcarea seturilor de prelegeri adnotate generează noi oportunități pentru e-learning și schimb de cunoștințe în patologie. Patologia digitală în diagnosticare este un domeniu emergent și viitor.
Mediu inconjurator
Scanează
Diapozitivele digitale sunt create din diapozitive de sticlă folosind mașini de scanare specializate. Toate scanările de înaltă calitate trebuie să fie lipsite de praf, zgârieturi și alte obstacole. Există două metode comune pentru scanarea digitală a diapozitivelor, scanarea pe țiglă și scanarea pe linie. Ambele tehnologii utilizează o cameră integrată și o scenă motorizată pentru a deplasa diapozitivul în timp ce sunt imaginate părți ale țesutului. Scanerele de țiglă captează imagini pătrate cu câmp vizual care acoperă întreaga zonă de țesut de pe diapozitiv, în timp ce scanerele de linie captează imagini ale țesutului în dungi lungi, neîntrerupte, mai degrabă decât în țiglă. În ambele cazuri, software-ul asociat cu scanerul îmbină plăcile sau liniile într-o singură imagine perfectă. Aceste mașini pot fi utilizate pentru a digitaliza diapozitivele și pentru a antrena computerele în exerciții de învățare profundă (DL), pentru a efectua ulterior sarcini bazate pe recunoașterea tiparelor.
Vedere
Diapozitivele digitale sunt accesibile pentru vizualizare prin intermediul unui monitor de computer și a vizualizării software-ului, fie local, fie de la distanță prin Internet.
Exemplu: diapozitiv de țesut patologic digital colorat cu biomarker Her2 / neu utilizat pentru diagnosticarea cancerului de sân .
Administra
Diapozitivele digitale sunt menținute într-un sistem de gestionare a informațiilor care permite arhivarea și recuperarea inteligentă.
Reţea
Diapozitivele digitale sunt adesea stocate și livrate prin Internet sau rețele private, pentru vizualizare și consultare.
A analiza
Instrumentele de analiză a imaginilor sunt utilizate pentru a obține măsuri obiective de cuantificare din diapozitive digitale. Algoritmii de segmentare și clasificare a imaginilor, adesea implementați utilizând rețele neuronale Deep Learning, sunt folosiți pentru a identifica regiunile și obiectele semnificative din punct de vedere medical pe diapozitive digitale.
Integra
Fluxul de lucru pentru patologia digitală este integrat în mediul operațional general al instituției. Se așteaptă ca digitalizarea diapozitivelor să reducă numărul de diapozitive de rutină, revizuite manual, maximizând eficiența volumului de lucru.
Partajare
Patologia digitală permite, de asemenea, schimbul de informații pe internet pentru educație, diagnosticare, publicare și cercetare. Aceasta poate lua forma unor seturi de date disponibile publicului sau a accesului open source la algoritmi de învățare automată.
Provocări
Patologia digitală a fost aprobată de FDA pentru diagnostic primar. Aprobarea s-a bazat pe un studiu multi-centru de 1.992 de cazuri în care imaginea cu diapozitive întregi (WSI) s-a dovedit a fi non-inferioară microscopiei într-o gamă largă de probe de patologie chirurgicală, tipuri de probe și pete. Deși există avantaje pentru WSI atunci când creează date digitale din diapozitive de sticlă, când vine vorba de aplicații de telepatologie în timp real, WSI nu este o alegere puternică pentru discuții și colaborări între mai mulți patologi la distanță. Mai mult, spre deosebire de radiologia digitală, unde eliminarea filmului a făcut clar rentabilitatea investiției (ROI), rentabilitatea investiției pentru echipamentele de patologie digitală este mai puțin evidentă. Cea mai puternică justificare a rentabilității investiției include o calitate îmbunătățită a asistenței medicale, o eficiență sporită pentru patologi și costuri reduse la manipularea lamelor de sticlă.
Validare
Validarea unui flux de lucru de microscopie digitală într-un mediu specific (a se vedea mai sus) este importantă pentru a asigura performanțe diagnostice ridicate ale patologilor atunci când evaluează imagini digitale cu diapozitive întregi. Există diferite metode care pot fi utilizate pentru acest proces de validare. Colegiul patologilor americani a publicat o linie directoare cu cerințe minime pentru validarea sistemelor întregi de imagistică a diapozitivelor în scopuri de diagnostic în patologia umană.
Potenţial
Patologii instruiți vizualizează în mod tradițional lamele de țesut la microscop. Aceste diapozitive tisulare pot fi colorate pentru a evidenția structurile celulare. Când diapozitivele sunt digitalizate, acestea pot fi partajate prin telepatologie și sunt analizate numeric folosind algoritmi de calculator. Algoritmii pot fi folosiți pentru automatizarea numărării manuale a structurilor sau pentru clasificarea stării țesutului, așa cum este utilizat în clasificarea tumorilor. Ele pot fi utilizate în plus pentru detectarea caracteristicilor figurilor mitotice, celulelor epiteliale sau structurilor specifice țesuturilor, cum ar fi nodulii cancerului pulmonar, glomeruli sau vase. Acest lucru are potențialul de a reduce erorile umane și de a îmbunătăți precizia diagnosticelor. Diapozitivele digitale pot fi partajate cu ușurință, crescând potențialul de utilizare a datelor în educație, precum și în consultări între patologi experți.
Vezi si
Referințe
Lecturi suplimentare
- Kayser, K; Kayser, G; Radziszowski, D; Oehmann, A (1999). „De la telepatologie la instituția de patologie virtuală: Noua lume a patologiei digitale” (PDF) . Revista Română de Morfologie și Embriologie . 45 : 3-9. PMID 15847374 .
- McCullough, Bruce; Ying, Xiaoyou; Monticello, Thomas; Bonnefoi, Marc (2004). „Imagistica prin microscopie digitală și noi abordări în patologia toxicologică” . Patologie toxicologică . 32 (5): 49-58. doi : 10.1080 / 01926230490451734 . PMID 15503664 .
- Schlangen, David; Stede, Manfred; Bontas, Elena Paslaru (2004). „Hrănirea OWL: extragerea și reprezentarea conținutului rapoartelor de patologie” . NLPXML '04 Lucrările atelierului privind NLP și XML . Nlpxml '04: 43-50.
- Cruz-Roa, Angel; Díaz, Gloria; Romero, Eduardo; González, Fabio (2011). "Adnotarea automată a imaginilor histopatologice folosind un model de subiect latent bazat pe factorizarea matricei non-negative" . Journal of Pathology Informatics . 2 (4): 4. doi : 10.4103 / 2153-3539.92031 . PMC 3312710 . PMID 22811960 .
- „Sănătate electronică și telemedicină”. Jurnalul internațional de radiologie și chirurgie asistată de computer . 1 (Supliment 1): 119–35. 2006. doi : 10.1007 / s11548-006-0012-1 . S2CID 5642084 .
- Bine, Jeffrey L .; Grzybicki, Dana M .; Silowash, Russell; Ho, Jonhan; Gilbertson, John R .; Anthony, Leslie; Wilson, Robb; Parwani, Anil V .; și colab. (2008). „Evaluarea interpretării imunohistochimice a întregii imagini de diapozitive în provocarea biopsiilor cu ac de prostată”. Patologia umană . 39 (4): 564-72. doi : 10.1016 / j.humpath.2007.08.007 . PMID 18234276 .
- Kayser, Klaus; Kayser, Gian; Radziszowski, Dominik; Oehmann, Alexander (2004). „Noi dezvoltări în patologia digitală: de la telepatologie la laboratorul de patologie virtuală” . În Duplaga, Mariusz; Zieliński, Krzysztof; Ingram, David (eds.). Transformarea asistenței medicale cu tehnologiile informaționale . Studii în tehnologia sănătății și informatică. 105 . IOS Press. pp. 61-9. ISBN 978-1-58603-438-2. ISSN 0926-9630 . PMID 15718595 .
- Tolksdorf, Robert; Bontas, Elena Paslaru (2004). „Organizarea cunoștințelor într-un web semantic pentru patologie”. Tehnologii orientate pe obiecte și bazate pe internet . Note de curs în informatică. 3263 . pp. 115–56. doi : 10.1007 / 978-3-540-30196-7_4 . ISBN 978-3-540-23201-8. S2CID 18006838 .
- Potts, Steven J. (2009). "Patologia digitală în descoperirea și dezvoltarea medicamentelor: integrare multisite". Drug Discovery Today . 14 (19-20): 935-41. doi : 10.1016 / j.drudis.2009.06.013 . PMID 19596461 .
- Potts, Steven J .; Tânăr, G. David; Voelker, Frank A. (2010). "Rolul și impactul patologiei descoperirii cantitative". Drug Discovery Today . 15 (21-22): 943-50. doi : 10.1016 / j.drudis.2010.09.001 . PMID 20946967 .
- Zwonitzer, R; Kalinski, T; Hofmann, H; Roessner, A; Bernarding, J (2007). „Patologie digitală: schiță conformă DICOM, banc de testare și primele rezultate”. Metode și programe computerizate în biomedicină . 87 (3): 181-8. doi : 10.1016 / j.cmpb.2007.05.010 . PMID 17618703 .