Padziļinātas mācīšanās modeļa izstrāde un apstiprināšana, lai kvantitatīvi noteiktu glomerulosklerozi nieru biopsijas paraugos

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

IevadsVairāk nekā 100 000 pacienti pašlaik gaida anieru transplantācija.1 Neraugoties uz pieaugošo nepieciešamību, no 17 līdz 20 procentiem transplantācijai atgūto nieru tiek izmesti.2-4 Tā kā orgānu trūkums un pieaug pieprasījums pēc transplantācijasnieru transplantācijas, ir steidzami jāsamazina nevajadzīgu orgānu izmešana.3

Tiek ziņots, ka biopsijas rezultāts ir vissvarīgākais faktors, pieņemot lēmumu izmantot vai izmest donora nieri.5 Daudzi pētījumi ir saistīti ar hroniskiem donora bojājumiem.nieru biopsijas paraugiar transplantācijas rezultātiem.{0}} 20 procentu līmenisglobālā glomerulosklerozebieži tiek izmantots kā šķērslis lēmumam par transplantāciju, un tas ir galvenais faktors, kāpēc biopsijas rezultāts ir visizplatītākais iemesls, kāpēc orgāns tiek noraidīts transplantācijai Amerikas Savienotajās Valstīs.

Nesenie pētījumi liecina, ka pieļaujamās nieres tiek izmestas mainīgas un nekonsekventas donora biopsijas paraugu interpretācijas dēļ.3,13,14 Pat šķietami vienkārša metrika, piemēram, procentiglobālā glomerulosklerozeir pakļauta ievērojamām cilvēku atšķirībām.{0}} Artefaktu iesaldēšana, apakšspecialitātes zināšanu trūkums, neatbilstoša paraugu ņemšana un šo novērtējumu laika jutīgais raksturs veicina cilvēku kļūdas.

Nesen dziļā mācīšanās (DL) ir parādījusi potenciālu uzlabot histopatoloģiskās izmeklēšanas reproducējamību un precizitāti.{0}} Iepriekšējos pētījumos citās laboratorijās tika izmantotas DL pieejas automatizētai nesklerotisku un globāli sklerotisko glomerulu noteikšanai.27-31Tomēr , šīs metodes balstās uz īpašiem traipiem, piemēram, Periodiskās skābes-Šifa vai Massona trihroma traipiem, kas ir nepraktiski sasaldētu sekciju iestatījumos ar laiku. Iepriekšējais mūsu grupas locekļu darbs apraksta vienīgie ziņotos rezultātus, cik mums zināms, un tas parāda augstu veiktspēju automatizētai procentu kvantitatīvai noteikšanai.globālā glomerulosklerozeizmantojot hematoksilīna-eozīna krāsotu saldētu sekciju veselu slaidu attēlus (WSI).

cistanche labs kultūrisms: nieru stiprināšanai

Mēs izvirzām hipotēzi, ka donora pārbaudei ir DL pieejanieru biopsijas paraugipārspēs cilvēku patologus, vērtējot procentusglobālā glomerulosklerozeun ka turpmāka uzlabošana tiks iespējota, pārbaudot vairākus sadaļu līmeņus. Tiek pieņemts, ka šī palielinātā audu paraugu ņemšana samazina nevajadzīgas orgānu izmešanas iespējamību un risinās jautājumu par to, vai DL metodes ir saistītas ar pieejamo donoru orgānu kopuma būtisku palielināšanu.

Atslēgvārdi:glomeruloskleroze,nieres, Nieru biopsijas paraugi, nieres transplantācija, globāla glomeruloskleroze

MetodesŠis pētījums sekoja daudzfaktoru prognozēšanas modeļa caurspīdīgajai ziņošanai individuālai prognozei vai diagnozei (TRIPOD) ziņošanas vadlīnijām diagnostikas un prognostiskiem pētījumiem. Šo pētījumu pārskatīja un apstiprināja Vašingtonas Universitātes institucionālā pārskata padome, kas arī atteicās no nepieciešamības iegūt informētu pacienta piekrišanu, jo šajā pētījumā tika izmantoti tikai neidentificējami bioparaugi no esošās datu kopas.

Datu vākšanaWSI tika iegūti no mirušu donoru biopsijas paraugiem - 98 hematoksilīna-eozīna iekrāsotām saldētām sekcijām un 51 pastāvīgām sekcijām, kas iegūtas no kopumā 83nieresizmantojot gan ķīļu, gan adatu paraugus. Saldētas sekcijas biopsijas paraugi un pastāvīgās sekcijas biopsijas paraugi tika iegūti no dažādām nierēm. No 83 paraugiem 62 bija vismaz 2 līmeņi. Biopsijas paraugu attēli no Vašingtonas Universitātes datu bāzes iegūti no Gift of Life Michigan (iegūti no 2015. gada augusta līdz 2016. gada novembrim, izmantojot Sakura skeneri; palielinājums, × 20) un Vašingtonas Universitātes (iegūti no 2015. gada jūnija līdz 2017. gada jūnijam, izmantojot Mid-America Transplant, izmantojot Aperio Scanscope CS skeneris; palielinājums, × 20). Jebkurš mirušais orgānu donors, kurš ieradās starp šiem datumiem un kam tika veikta anieru biopsijadigitālai intraoperatīvai patoloģiskai izmeklēšanai bija piemērota šim pētījumam. Pētniekiem nebija zināmas donoru demogrāfiskās īpašības un klīniskās pazīmes. Visi skenētie attēli tika pārveidoti no SVS uz TIFF formātu ar pilnu izšķirtspēju (0.5 μm/pikselis). Attēlu izmēri svārstījās no 105 megapikseļiem līdz 1448 megapikseļiem.

Datu anotācijaSlaidus vispirms anotēja nesklerotiskiem un sklerotiskiem glomeruliem, ko veica padomes sertificēts ekspertsnierespatologs (PW vai JPG), kuru pārskatījis otrais padomes sertificēts patologs (TCL) ar pieredzi donoru tulkošanānieru biopsijas paraugi, un tam seko galīgā pārskatīšana, ko veicis cits padomes sertificēts ekspertsnierespatologs (PCW vai JPG). Galīgās pārskatītās anotācijas kalpoja kā pamata patiesība (ti, zelta standarts) modeļu apmācībai un novērtēšanai. Tipiskā glomerulu skaita mainība katrā pārskatīšanā ir parādīta papildinājuma 1. attēlā. Lai manuāli iezīmētu un klasificētu glomerulus katrā WSI, tika izmantots iekšējais spraudnis, kas rakstīts Fidži32, lai ģenerētu glomerulu reģionu pikseļu etiķešu maskas ar tādu pašu izšķirtspēju kā vecākais WSI. Glomeruli tika klasificēti kā globāli sklerotiski (definēti kā skleroze, kas aptver visu glomerulāro pušķi, ieskaitot novecojušus, sacietējušus un izzūdošus).globālā glomeruloskleroze)vai neglobāli sklerotisks. Visas pārējās zonas tika sagrupētas kopā un marķētas ar tubulointerstitium. Kopumā 1544 globāli sklerozēti un 6914 neglobāli sklerozēti glomeruliņi tika marķēti 149 atsevišķos attēlos. Biopsijas paraugiem bija plašs procentu diapazonsglobālā glomeruloskleroze(0 procenti -77 procenti). Vidējais (SD) glomerulu skaits uz priekšmetstikliņa bija 57 (31).

DL modeļu arhitektūraŠajā pētījumā izmantotais DL modelis bija pilnībā konvolucionāls neironu tīkls, kura pamatā ir VGG16 arhitektūra33, kas aprakstīta iepriekšējā darbā un kurā bija iekļauts mūsu grupas loceklis.34 Īsumā dati tika ievadīti iepriekš apmācītajā VGG16 tīklā, un zemāk tika iesaldēti svari. sašaurinājums (ti, tieši pirms blīvi savienotajiem klasifikācijas slāņiem). VGG16 blīvi savienotie klasifikācijas slāņi tika aizstāti ar 5 pilnībā konvolucionāliem slāņiem ar apmācāmiem svariem. Pilnībā konvolucionālas arhitektūras izmantošana visā tīklā ļāva pārveidot "attēls uz attēlu", nevis "attēls uz etiķeti" katram ievades attēla ielāpam, no kuriem pēdējais ir pieeja, kas ir mazāk precīza un daudz vairāk. skaitļošanas ziņā dārgs.34 Pilnībā konvolūcijas modelis ģenerēja samazinātas pikseļu kartes, kas reģistrētas ievades attēla ielāpā, nodrošinot varbūtību, ka katrs izejas pikselis bija tubulointerstitijs, neglobāli sklerozēts glomeruls vai globāli sklerozēts glomeruls.

Apmācības parametriAttēli tika sadalīti kubiņos 2048 × 2048- pikseļu (1024 × 1024 μm) attēla ielāpus, kas daļēji pārklājas (soli, 1664 pikseļi vai 838 μm), lai izmantotu treniņu ievadi. Ielāpi tika atlasīti apmācībai, nejauši atlasot paraugus no visa attēlu ielāpu kopuma (apmēram 6500 ielāpi katrā savstarpējās validācijas apmācības komplektā, viena laikmeta garums). Ievades ielāpi tika nejauši apgriezti vai pagriezti (par 0 grādiem , 90 grādiem , 180 grādiem vai 270 grādiem ), nodrošinot treniņu datu 8-kārtīgu palielinājumu par kopējo aptuveni 52 000 iespējamo treniņu ielāpu. paraugu ņemšanas baseins. Apmācība tika veikta, izmantojot TensorFlow, samazinot kategorisko šķērsentropijas zudumu, kas svērts klasē, izmantojot attiecību sklerozētām un nesklerozētām un tubulointersticiālajām kategorijām 10:5:1, lai kompensētu klases nelīdzsvarotību. Stohastiskā gradienta nolaišanās optimizācija tika izmantota ar ciklisku mācīšanās ātrumu no 1e-4 līdz 1e-2 un partijas lielumu 4 15 laikmetiem.

Savstarpēja validācijaModelis tika apmācīts un pārbaudīts 10-kārtīgā savstarpējā validācijā, kurā 10 procenti WSI tika aizturēti no apmācības katrā locījumā, un iegūtais modelis (apmācīts uz atlikušajiem 90 procentiem datu) tika izmantots, lai ģenerētu prognozes. par aizturētajiem WSI. Attēli no dažādiem tā paša līmeņiemnieresvienmēr tika turēti kopā. Informācija no savstarpējās validācijas locījuma testa kopas netika izmantota, lai informētu par atbilstošā locījuma apmācību. Prognozes par aizturētajiem slaidiem tika ģenerētas pa daļām saskaņā ar iepriekš aprakstīto attēlu sadalīšanas kubiņos shēmu (ti, 2048 × 2048 pikseļu ielāpi ar 1664- pikseļu soli), un rezultāti tika atkārtoti apkopoti, lai izveidotu izvades varbūtības kartes visiem WSI.

PēcapstrādeLai lokalizētu atsevišķus glomerulus no varbūtības kartēm, tika izmantots Gausa lāsumu noteikšanas algoritma standarta laplass, kas ir labi piemērots, lai identificētu apļveida apgabalus ar augstu attēla intensitāti vairākos mērogos35. Procentiglobālā glomerulosklerozetika aprēķināts pēc formulas 100 × S/N, kur S ir globāli sklerozēto glomerulu skaits un N ir kopējais glomerulu skaits.

Statistiskā analīzePikseļu saskaņa starp anotācijas un prognozēšanas varbūtības kartēm tika kvantificēta, izmantojot kauliņu koeficientu un savienojuma metriku, kas tika aprēķināta kopā visiem pikseļiem katrā izvades etiķetē. Glomerulu skaits tika iegūts pēc lāsumu noteikšanas apstrādes sklerozētos un nesklerozētos varbūtības kartes kanālos. Procentiglobālā glomerulosklerozetika aprēķināts no šiem atsevišķiem attēliem un atsevišķiem attēliemnieres, apvienojot skaitu visos līmeņos (parasti 2), kas saistīti ar katrunieres.Glomeruli skaitļi tika salīdzināti ar anotācijas pamata patiesību, un precizitāte tika novērtēta pēc Pīrsona korelācijas koeficienta r ​​un vidējās kvadrātiskās kļūdas (RMSE). Atbilstoši daudzumi procentiemglobālā glomerulosklerozetika aprēķinātas dežūrpatologu aplēsēm, un šīs vērtības tika salīdzinātas ar modeļa veiktspēju.

Kategorizācijaniereskā "pieņemams" transplantācijai vai "noraidīts" tika noteikts 20 procentosglobālā glomeruloskleroze, parasti izmantotais griezuma punkts pašreizējā klīniskajā praksē, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem. F1 rezultāts tika aprēķināts kā funkcija, lai pareizi noteiktu, vai paraugs pārsniedza vai zem 20 procentu robežvērtības attiecībā pret pamata patiesības anotācijām. Koena κ koeficients (vērtētāju vienošanās rādītājs) tika aprēķināts arī modeļa un dežūrpatologu diskriminācijai 20 procentu griezuma punktā, salīdzinot ar pamata patiesības anotāciju un savā starpā.

Tā kā definīcijaglobālā glomerulosklerozedabiski tiek izteikts kā vidējais beta sadalījums, ko nosaka parametri S (globāli sklerozētu glomerulu skaits) un (N − S) (neglobāli sklerozētu glomerulu skaits), tas tika izmantots, lai aprēķinātu 95 procentu prognozēšanas intervālus, kas kalpo kā indikators izvades precizitāte. 2-pusējs P <.05 tika="" uzskatīts="" par="" statistiski="" nozīmīgu.="" visas="" statistiskās="" analīzes="" tika="" veiktas="" no="" 2018. gada="" marta="" līdz="" 2020. gada="" augustam,="" izmantojot="" python="" pakotnes="" scikit-learn,="" versiju="" 0.22.1,="" un="" scipy.stats,="" versiju="">

Rezultāti

Izvades vizualizācijaPrognozētās attēlu izvades fiksētas sadaļas un pastāvīgās sadaļas WSI uzrādīja kvalitatīvu sakritību ar mērķa anotācijas kartēm (1. attēls). Kopējie kauliņu koeficienti bija 0,784 neglobāli sklerozētiem glomeruliem un 0,600 globāli sklerozētiem glomeruliem; Kopējais krustpunkts pār savienības metriku tām pašām grupām bija 0,645 neglobāli sklerozētiem glomeruliem un 0,429 globāli sklerozētiem glomeruliem. Proti, pat iesaldētas sadaļas ar būtiskiem artefaktiem uzrādīja kvalitatīvu vizuālu vienošanos starp anotācijas pamata patiesību un prognozēm (piemērs parādīts 1.A attēlā).

Globālās glomerulosklerozes procentuālās daļas novērtējums, pamatojoties uz atsevišķiem slaidiemSavstarpēji apstiprinātsglomerulosklerozeprognozes atsevišķos slaidos arī uzrādīja korelāciju ar anotācijām (r {{0}}.916; 95 procenti TI, 0.886-0.939; un RMSE=5.631) ; 95 procenti TI, 4.{{10}}.517; P < .001)="" (2.a attēls).="" rezultātu="" atdalīšana="" ar="" priekšmetstikliņu="" sagatavošanas="" paņēmienu="" liecināja,="" ka="" prognozes="" par="" sasaldētajām="" sekcijām="" uzrādīja="" līdzīgu="" korelāciju="" ar="" pamattiesību="" (r="0.918;" 95="" procenti="" ti,="" 0.879-0.944;="" rmse="" {{="" 20}}.20;="" p="">< .001)="" (e. pielikuma 3.a attēls),="" turpretim="" pastāvīgā="" grupa="" uzrādīja="" augstāku="" veiktspēju="" (r="0.940;" 95 procenti="" ti,="" 0.896-0.965;="" rmse="4.32;" p="">< .001)="" (e. 3d attēls="" papildinājumā).="" kopējais="" modeļa="" atklāto="" glomerulu="" skaits="" ir="" parādīts="" 3.a="" un="" b="" attēlā,="" kas="" ilustrē="" neglobāli="" sklerozētu="" glomerulu="" korelācijas="" ar="" pamata="" patiesību="" (r="0.955;" 95="" procenti="" ti,="" 0.938-0.967).="" ;="" rmse="8.383;" p="">< .001)="" un="" globāli="" sklerozēti="" glomeruliņi="" ar="" pamattiesību="" (r="0.934;" 95="" procenti="" ti,="" 0.909-0.952;="" rmse="" {{50)="" }}.718;="" p="">< .001).="" vidējā="" (sd)="" glomerulu="" skaita="" atšķirība="" starp="" anotāciju="" un="" prognozi="" bija="" 3,1="" (7,8)="" neglobāli="" sklerozētiem="" glomeruliem="" un="" 0,2="" (4,7)="" globāli="" sklerozētiem="" glomeruliem.="" līdzīgi="" pozitīvi="" rezultāti="" prognozētajam="" glomerulu="" skaitam="" tika="" novēroti,="" atdalot="" priekšmetstikliņus="" pēc="" apstrādes="" (e. attēls 2a,="" b,="" e="" un="" f="">

Globālās glomerulosklerozes procentuālās daļas novērtējums, pamatojoties uz apkopotajiem priekšmetstikliņiem Apvienošanas līmeņi uzlaboja modeļa glomerulu skaitīšanas veiktspēju (3.C un D attēls; e. 2C, D, G un H attēls papildinājumā), kā arī glomerulosklerozes korelāciju ar anotācijām, kā parādīts 2.B attēlā. r=0.933; 95 procenti TI, 0.898-0.956; un RMSE=5.094; 95 procenti TI, 3.{{ 13}},301; P < 0,001="" kombinētām="" saldētām="" un="" pastāvīgajām="" sekcijām),="" uzlabojot="" dežūrpatologu="" veiktspēju="" tajos="" pašos="" gadījumos="" (r="0,884;" 95 procenti="" ti,="" 0.{21}="" }.923="" un="" rmse="6.523;" 95="" procenti="" ti,="" 5.191-7.783;="" p="">< .001)="" (2.c="" attēls).="" globālā="" glomerulosklerozes="" kļūda,="" ko="" mēra="" ar="" rmse,="" šim="" modelim="" bija="" par="" 22="" procentiem="" zemāka="" nekā="" dežūrpatologiem.="" saskaņa="" starp="" modeļa="" prognozēm="" par="" globālo="" glomerulosklerozi="" individuālajiem="" un="" apvienotajiem="" līmeņiem="" ir="" parādīta="" e. attēlā="" 4.="" pielikumā="" kā="" atlikums="" attiecībā="" uz="" anotācijas="" pamata="">

seksuālo nieru darbības traucējumu ārstēšana

Nieru nepareizas raksturošanas riska novērtējums Apvienotie globālās glomerulosklerozes rezultāti anotācijām, modeļu prognozēm un dežūrpatologiem tika sakārtoti un uzzīmēti tādā secībā, lai palielinātu globālās glomerulosklerozes procentuālo daudzumu visās 83 pētījumā iekļautajās nierēs, kā arī atbilstošie 95 procentu prognozēšanas intervāli un 20 procentu samazinājuma punkts donora orgānu transplantācijas pieņemšanai vai noraidīšanai (4.B-F attēls). Tā kā visus sekcijas līmeņus biopsijas laikā novērtē dežūrpatologi, to rezultāti tiek uzskatīti par apvienotiem novērtējumiem. Nieres, kuru prognozēšanas intervāli pārklājas ar 20 procentu griezuma punktu līniju, ir vairāk pakļauti kļūdainam pieņemšanas vai noraidīšanas riskam, ja glomerulu skaits ir nepareizi aprēķināts. Iespēja kļūdaini klasificēt nieres ar vairāk nekā 20 procentiem globālās glomerulosklerozes ir parādīta 4.A attēlā. Izmantojot atsevišķus slaidus, DL modeļa prognozētais kļūdu līmenis bija par 15 procentiem zemāks nekā dežūrpatologiem un gandrīz identisks pamata patiesības anotācijām (ti, ideālā gadījumā). Izmantojot apvienotos līmeņus, DL modeļa prognozētais kļūdu līmenis samazinājās līdz 37 procentiem zemāks nekā dežūrpatologiem. Līdzīgi, DL modeļa prognozētais kļūdu līmenis kļūdainu orgānu pieņemšanai, izmantojot individuālos līmeņus, bija par 21 procentu zemāks nekā dežūrpatologiem un par 34 procentiem zemāks, ja izmantoja apvienotos līmeņus.

F1 rezultāts un Koena κ uzrādīja līdzīgus rezultātus. DL modeļa F1 rezultāts individuālajiem līmeņiemglobālā glomerulosklerozezem 20 procentiem bija 0,896 un 0,950 tiem individuālajiem līmeņiem, kas pārsniedz 20 procentus. Šie rādītāji uzlabojās, apvienojot līmeņus līdz 0.926 tiem, kas ir zem 2{{20}} procentiem, un 0,964 tiem, kas pārsniedz 20 procentus. Tas ir labvēlīgi salīdzinājumā ar F1 rādītājiem dežūrpatologiem, kas ir 0,852 tiem, kas jaunāki par 20 procentiem, un 0,929 tiem, kas vecāki par 20 procentiem. Koena κ modeļa prognozēm individuālajos līmeņos attiecībā uz pamata patiesību bija 0,847, uzlabojoties līdz 0,891 apvienotajiem līmeņiem. Koens κ par

dežūrpatologu skaits attiecībā uz apvienotajām anotācijām bija zemāks ar vērtību 0,781 un bija 0,714, salīdzinot ar modeļa apvienotajām līmeņa prognozēm. Patologa un modeļa rezultātu atbilstība apvienotajiem līmeņa rezultātiem ir parādīta papildinājuma 5. attēlā kā atlikums attiecībā pret pamata patiesību, sakārtots pēc pamata patiesības.globālā glomerulosklerozeprocentuālais daudzums un kopējais glomerulu skaits. Daudzlīmeņu pārbaudes vērtība tiek parādīta, novērtējot prognozēšanas intervālus no beta sadalījuma. Ilustrācija par beta sadalījumu hipotētiskajam biopsijas paraugam ar 15 procentiemglobālā glomerulosklerozeir parādīts 5.A attēlā 1, 2, 3 un 4 līmeņu kopumiem, pieņemot, ka katrā līmenī ir 58 novēroti glomeruli (vidējais skaits šim pētījumam). Katras līknes augstumu pie noteiktas vērtības uz horizontālās ass var interpretēt kā relatīvo procentu aplēses iespējamībuglobālā glomerulosklerozeir šī vērtība, ņemot vērā patieso sklerozēto un normālo glomerulu sadalījumu. Tādējādi laukums zem līknes sniedz aplēsi par iegūšanas iespējamībuglobālā glomerulosklerozeaplēses integrācijas robežās. Izplatījums sašaurinājās, palielinoties apvienošanai. Vēl svarīgāk ir tas, ka normalizētais laukums zem līknes, kas pārsniedz nominālo 20 procentu noraidīšanas griezuma punktu, samazinājās no 14 procentiem, izmantojot tikai vienu līmeni, līdz 2 procentiem, apvienojot 4 līmeņus (5.B attēls), kas ir 7-kārtīgi mazāka iespēja nepareizi pārvērtējotglobālā glomerulosklerozeun kļūdaini izmetot to, kam vajadzētu būt izmantojamam orgānam. Lai vēl vairāk ilustrētu līmeņu apvienošanas priekšrocības, glomerulos tiek skaitīti 1000 nejauši atlasīti donoru biopsijas paraugu novērtējumi (no tās pašas datu bāzes kā 83nieru biopsijas paraugiizmantoti šajā pētījumā), tika izmantoti, lai modelētu līmeņu apvienošanas ietekmi lielai populācijai. The

dežūras patologa aprēķini tika izmantoti kā aizstājēji zemes patiesības glomerulu skaitam, un datu apkopošana tika simulēta, reizinot ziņotos skaitu katrā līmenī ar simulēto līmeņu skaitu baseinā. Piemērojot iepriekš aprakstīto analīzi šim scenārijam, kļūdaini izmesto orgānu skaits uz katriem 1000niereswould 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 procenti globālās glomerulosklerozes) un tika iesniegti patologam, kurš novērtēja histoloģiskos attēlus ar pārklātām modeļa ģenerētām glomerulu klasifikācijām. Pēc tam patologs izlaboja visus aizmirstos vai neprecīzi marķētos glomerulus tādā veidā un laika posmā, kas atbilst pašreizējai klīniskajai praksei. Patologa labotais novērtējums bija labāk korelēts ar pamatpatiesību (r=0.958) un tajā bija mazāka kļūda (RMSE=4.352) nekā dežūrpatologam (r=0). 613; RMSE=0.898) vai tikai DL modelis (r=0.847; RMSE=7.535) (e. 7. attēls papildinājumā).

Diskusija

DL modelis sniedza iepriecinošus rezultātus gan kvalitatīvos (vizuālos), gan kvantitatīvos atklājumos, kā arī apkopoja rezultātus, ko mūsu grupas locekļi aprakstīja iepriekšējā darbā par mazāku apmācību komplektu.34 Modelis darbojās labi, izmantojot iesaldētas sadaļas vai pastāvīgas sadaļas, uzlabojot -izsaukt patologu veikumu. Laiks modelim, lai apstrādātu individuālu WSI, bija aptuveni 5 minūtes, kas atbilst tipiskajiem ierobežojumiem patoloģijas intraoperatīvās konsultācijas ietvaros.

Skaitīšanas kļūdu palielināšana, izmantojot nelielu paraugu, izceļ vērtību, kas iegūta, apkopojot rezultātus no vairākiem līmeņiem, kas iegūti no vienanieru biopsija.Tipisks donora biezumsnieru biopsijaparaugs ir 1 mm. Patologs pārbauda tikai reprezentatīvu 5-μm biezu šo audu daļu, atstājot ievērojamu daļu nenovērtētu.nieresnepārbaudīts. Lai gan glomeruli, kas ņemti nākamajās sekcijās, var nebūt neatkarīgi, priekšmetstikliņu sagatavošanas process var izraisīt ievērojamu globālās glomerulosklerozes mainīgumu pa sekcijām neatkarīgi no novērotāja mainīguma (e 6. attēls papildinājumā). Novērtējot vairāk audu sekciju, šīs mainīguma ietekmi var samazināt un uzlabot biopsijas parauga novērtējuma ticamību. Šis ieguvums ir skaidri novērots šajā pētījumā attiecībā uz katru metriku (attēli 2-4), kas uzlabojās, pārbaudot papildu audus.

Pašreizējais aprūpes standarts prasa novērtēt tikai 25 glomerulus un 1 līdz 2 sekciju līmeņus, jo cilvēka patologi praktiski nevar sasniegt vairāk novērtējumu orgānu transplantācijas laika ziņā. DL metožu izmantošana, lai palielinātu cilvēka spējas šajā vidē, donoru pulkam varētu pievienot vitāli nepieciešamos orgānus. Iespējamā klīniskā darbplūsma ar DL metožu iekļaušanu varētu būt šāda: paraugs nonāk saldētas sekcijas laboratorijā, kur tiek sagatavots un skenēts saldētas sekcijas priekšmets. Pēc tam WSI tiek augšupielādēts drošā vietā analīzei, izmantojot DL modeli. Kamēr DL modelis tiek analizēts, patologs var pieteikties un pārskatīt paraugu, lai atrastu citus atbilstošus atradumus. DL modeļa rezultāts būtu pieejams 5 līdz 10 minūšu laikā, iesniegts patologam kā grafisks glomerulu klasifikācijas pārklājums histoloģijas attēlā, pēc tam patologs to pārbaudītu (un vajadzības gadījumā grozītu) un iekļauts ziņojumā. Faktiskais ziņojums būtu tieši saskarne ar klīnisko elektronisko veselības karti.

IerobežojumiŠim pētījumam ir daži ierobežojumi. Tas bija viena centra pētījums. Lai gan WSI tika ģenerēti, izmantojot 2 skenerus 2 iestādēs, iesaldētās sadaļas datu kopa tika pilnībā ģenerēta vienā iestādē, savukārt pastāvīgās sadaļas datu kopa tika ģenerēta no citas. Lai gan neliela provizorisko datu kopa (n=17) liecināja, ka modeļa prognozes saldētajās sadaļās uzrādīja saprātīgu atbilstību saistītajām pastāvīgajām sekcijām un ka modelis pārspēja dežūrpatologus šajās iesaldētajās sadaļās (e. 8. attēls papildinājumā), pētījums tieši neaptvēra atsevišķu jautājumu par to, cik cieši sasaldētās sekcijas (kā arī patologu vērtējumi par tām) atbilda pastāvīgajām sekcijām, kas pēc tam iegūtas un apstrādātas no tā paša biopsijas parauga.

Datu kopa bija maza salīdzinājumā ar citiem DL pētījumiem. Tomēr kopumā tika pārbaudīti gandrīz 8500 glomerulu, kas ir salīdzinoši liels skaits. Ierobežojums, novērtējot lielāku skaitu gadījumu, ir laikietilpīgais WSI sērijas anotācijas process. Lai tālāk novērtētu šī modeļa noturību, būs nepieciešami papildu pētījumi, kuros modelis tiek pārbaudīts, izmantojot WSI, kas iegūti no papildu laboratorijām un skeneriem.

SecinājumiŠis prognostiskais pētījums atklāja labāku veiktspēju, lai noteiktu procentusglobālā glomerulosklerozeno sasaldētas un pastāvīgas hematoksilīna-eozīna iekrāsotas donora transplantācijas WSInieru biopsijas paraugipēc DL modeļa, nevis ar dežūrvaldes sertificētiem patologiem. Veiktspēja tika vēl vairāk uzlabota, pārbaudot papildu audu sekcijas, un tas ir process, kas pārsniedz patologu iespējas, jo donoru biopsijas paraugu novērtēšana ir atkarīga no laika. Rezultāti liecināja par samazinātu nepareizas procentuālās vērtības iespējamībuglobālā glomerulosklerozeizmantojot DL modeli, tādējādi samazinot nepareizas donora orgāna izmešanas vai neoptimāla orgāna izmantošanas iespējamību. Rezultāti ilustrē būtiskos ieguvumus, ko varētu realizēt, izmantojot DL metodes ķirurģiskās patoloģijas klīniskajā praksē.