Surunkali buyrak kasalligi (CKD): Siz bitta va ikkilamchi buyrak transplantatsiyasi uchun mosmisiz?

qo'shimcha ma'lumot uchun:ali.ma@wecistanche.com

Ⅰ qism: Buyrak biopsiyasining gistologik tasvirlari asosida glomerulus tasnifi uchun neyron tarmoq

Giacomo Donato Cascaranol, Francesco Saverio Debitontol va boshqalar.

Fon

Surunkali buyrak kasalligi(CKD) - bu funktsional degeneratsiya bilan tavsiflangan patologik holatbuyrak. CKD (Surunkali buyrak kasalligi) o'limning 12-chi sababi bo'lib, butun dunyo bo'ylab 1,1 milliongacha; CKD bilan bog'liq o'limning ortishi (Surunkali buyrak kasalligi)so'nggi yillarda diabet va demans bilan bir qatorda o'limning eng tez o'sib borayotgan sabablaridan biriga aylantiradi [1, 2].BuyraktransplantatsiyaBu eng yaxshi buyrak o'rnini bosuvchi terapiya bo'lib, uzoq muddatli o'lim xavfi nuqtai nazaridan dializ bilan davolashdan samaraliroq va shu bilan birga sog'liqni saqlash tizimiga ta'sirini kamaytiradi [3, 4].

Surunkali buyrak kasalligi uchun Cistanche NZ-ga bosing

Liyanage va boshqalar. 2010 yilda butun dunyo bo'ylab 4,9 million bemor oldida 2,6 million kishi buyrakni almashtirish terapiyasini olganligini taxmin qildi, bu kamida 2,3 million kishi tegishli terapiyaga erishib bo'lmagani uchun bevaqt vafot etgan bo'lishi mumkinligini ko'rsatdi [5].

ga ortib borayotgan ehtiyoj tufaylibuyraktransplantatsiya[6], turli tadqiqotlar qabul qilish mezonlarini kengaytirishga harakat qildibuyraklarTransplantatsiya uchun, odatda donorning yoshi va sifati va o'lchamiga bog'liq bo'lgan boshqa xususiyatlardan kelib chiqqan holda istisno qilinadi.buyraklar[7,8].

Mur va boshqalar. dual o'rtasida taqqoslashni amalga oshirdibuyraktransplantatsiyaKengaytirilgan mezon donorlaridan (ECDs) va bittabuyraktransplantatsiyabir vaqtda ECD va standart mezon donorlaridan. Mualliflar dual foydalanishni baholadilarbuyrak transplantatsiyasimarginal donorlardan olish mumkin bo'lgan variant va buyrak funktsiyasiga erishish mumkin, agar ikkalasi ham bo'lsabuyraklarbitta retsipientga transplantatsiya qilinadi [9].

Remuzzi va boshqalar. baholash texnikasini taklif qildibuyrakholatgistologik biopsiyalarni baholash orqali [10]. Karpinski shkalasi deb nomlanuvchi baholash mezoni to'rtta asosiy funktsional sohaning patologik holatining rivojlanishini (foizda) ko'rib chiqadi: glomeruloskleroz, quvurli atrofiya, interstitsial fibroz va arterial skleroz. Bu ball 0 dan 12 gacha o'zgarib turadi va bu raqam qanchalik baland bo'lsa, shuncha yomon bo'ladibuyraklar holati [10-12]. BuyraklarKarpinski balli 0 dan 3 gacha va 4 dan 6 gacha boʻlganlar mos deb hisoblanadibitta va ikki tomonlama transplantatsiya, mos ravishda.

Buyrak kasalliklarini davolash: sistanche va buyrak transplantatsiyasi

Karpinski skorini baholash uchun patologlar gistopatologik to'liq slayd tasvirlarini (WSI) vizual baholashni amalga oshiradilar. Bu jarayon odatda ko'p vaqt talab etadi, xatolarga moyil va sub'ektivdir.

Ushbu kamchiliklarni bartaraf etish uchun ballni hisoblashni qo'llab-quvvatlash uchun gistopatologik to'qimalar tasvirini tahliliga asoslangan Kompyuter yordamida diagnostika (SAPR) tizimlarini ishlab chiqish muhim yo'ldir.

So'nggi adabiyotlar tahlil qilish uchun tasvirni qayta ishlash va mashinani o'rganish usullarini qo'llashni ko'rsatadibuyrakgistopatologikGlomerullarni aniqlash va tasniflash uchun WSIlar. Tasvirga ishlov berish yondashuvlari mazmunli xususiyatlarni ajratib olishga qaratilgan, masalan, shakl va tekstura tahliliga asoslangan; keyin sayoz yoki chuqur sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) kabi mashinani o'rganish algoritmlari olingan xususiyatlar asosida qaror qabul qiladi.

Simon et al, for example, proposed texture-based features set as a simple but effective automatic method for glomeruli localization [13]. The authors applied the algorithm on renal tissue sections and biopsies of large histopathological WSIs. The features extracted from an adaptation of the Local Binary Pattern (LBP) algorithm were used to train a Support Vector Machine(SVM)model. The authors reported high precision(>90%) and reasonable recall (>70 foiz) natijada.

Butun tasvirlarda glomeruliyani har tomonlama aniqlash uchunbuyrakbo'limlar, Kato va boshqalar. Segmental HOG (Oriented Gradients Histogram) deb nomlangan yangi deskriptorni taklif qildi [14]. Mualliflar yechimning mustahkamligini va yuqori sifatli segmentatsiya natijalarini da'vo qilishdi; bundan tashqari, mualliflar Segmental HOGni Rectangular HOG bilan solishtirishdi, bu birinchi yondashuv aniqlash samaradorligida sezilarli yaxshilanishlarga erishganligini ko'rsatdi.

Buning o'rniga bir nechta mualliflar glomeruliya shakli va rangini tahlil qilishga e'tibor qaratdilar. Kotyk va boshqalar buyrak korpuskulasidagi glomerullarning shakli va hajmi jihatidan keng intensivlik o'zgarishi va nomuvofiqlik bilan kurashish uchun yangi echimni taklif qilishdi. Zarrachalar analizatori texnikasiga asoslangan tavsiya etilgan yondashuv buyrak korpuskulasini aniqlash va glomerulus diametri va Bowman bo'shliq kengligini quyidagi o'lchash imkonini berdi. Mualliflarning fikriga ko'ra, bu yondashuv glomerulyar gipertrofiya bilan ham glomerulyar deformatsiyalarga chidamli edi [15]. Rang va to'qimalar shaklining sezilarli xilma-xilligining butun slayd tasvirlariga ta'sirini tahlil qilish Zhao va boshqalar tomonidan amalga oshirildi. [16]. Mualliflar butun buyrak to'qimalarining mikrografiyasidan avtomatlashtirilgan glomerulus ekstraktsiya tizimini loyihalash uchun Bowman kapsulasining kengligini ajratib olishga e'tibor qaratdilar. Tizim gematoksilin va eozin (HE) bo'yash bilan inson bo'lmagan primatlar buyrak to'qimalarida sinovdan o'tkazildi.

Bukowy va boshqalar. boshqa tahlil ish jarayonini taklif qildi. [17] da mualliflar buyrakning trixrom bilan bo'yalgan qismlarida glomeruliyani aniqlash uchun konvolyutsion neyron tarmog'ini ishlab chiqdilar. Jarayon kalamushda sinovdan o'tkazildibuyraklarva sog'lom va shikastlangan glomeruliyalarni tasniflash bo'yicha hisobot natijalari mos ravishda 96,94 foiz va 96,79 foiz o'rtacha aniqlik va eslab qolishni ko'rsatadi.

Bevilacqua va boshqalarning oldingi ishida, biopsiyadan qon tomirlarini tubulalarga nisbatan segmentatsiyalash va diskriminatsiya qilish uchun SAPR tizimi.buyrakto'qimalar ishlab chiqilgan va sinovdan o'tgan [18]. Periodic Acid-Schiff (PAS) bo'yalgan gistologik tasvirlar Qiziqarli hududlarni (ROI) segmentlash va ANNga asoslangan algoritmlardan foydalangan holda keyingi tasniflash jarayoniga imkon beruvchi Haralick xususiyatlarini olish uchun ishlatilgan. Sinov natijalari nazorat ostidagi ANN yondashuvi izchil ekanligini aniqladi, bu esa yaxshi tasniflash ko'rsatkichlarini olishga imkon beradi.

Ushbu ish avtomatik baholashga qaratilganbuyrakbiopsiya, Karpinski skori bilan ko'rib chiqilgan o'ziga xos patologik holat bilan shug'ullanadigan: glomeruloskleroz, ya'ni. sklerozlangan glomerullar va glomerullarning umumiy soni o'rtasidagi nisbat. Buning uchun glomeruliyaga ta'sir qiluvchi sklerotik holatni sklerotik bo'lmaganlardan aniqlash va ajratish juda muhimdir. Eng so'nggi rusumdagi ishlarda allaqachon xabar qilinganidek, bu glomerullarning keng intensivligidagi o'zgarishlar va shakli va hajmidagi nomuvofiqlik tufayli qiyin vazifadir.

buyrak kasalligini davolash:bitta va ikki tomonlama transplantatsiyatadqiqotlar

Glomeruliya holatini farqlash uchun turli xil xususiyatlarni ajratib olish algoritmlarining kombinatsiyasi ishlab chiqilgan va baholangan. Xabar qilingan adabiyotlarda turli xil bo'yash va insonga tegishli bo'lmagan WSIlarda qo'llaniladigan tasvirni qayta ishlashning o'ziga xos va noyob algoritmlari ko'rsatilgan. Ushbu ishda taklif etilgan xususiyatlar to'plami, aksincha, ikkita keng qo'llaniladigan, taniqli va umumiy maqsadli xususiyatlarni ekstraktor algoritmlari oilalari, iemorfologik va tekstura xususiyatlari to'plamidan kelib chiqadi. Ushbu xususiyat oilalari adabiyotda taklif qilingan ba'zi algoritmlarga ham kiritilgan, ammo bu ishda ular PAS bo'yalgan inson WSIlaridan olingan. Bundan tashqari, Usullarda batafsil tavsiflangan tasniflash quvur liniyasi, shuningdek, sayoz sun'iy neyron tarmog'ini loyihalash imkonini beruvchi xususiyatlarni kamaytirish protseduralarini ham o'z ichiga oladi. Ushbu ishda taklif qilingan umumiy ish jarayoni va [18] da keltirilgan protsedura bilan integratsiya bizga gistopatologik WSIlarni tahlil qilish uchun to'liq SAPR tizimini yaratishga imkon beradi.

Natijalar

Sinov to'plami bo'yicha tavsiya etilgan tasniflash ish jarayonini baholash natijasida olingan natijalar haqida xabar beriladi. Xususan, natijalar o'zaro tasdiqlangan sayoz ANN yordamida tasniflangan xususiyatlarning qisqartirilgan to'plamini hisobga olgan holda olingan samaradorlikka ishora qiladi. 1-jadvalda ko'rsatilgandek, test to'plami 579 glomeruliya tasviridan iborat: 87 sklerotik, 492 sklerotik bo'lmagan.

Ish oqimining barqarorligini baholash uchun butun jarayonning 10 ta yugurishi amalga oshirildi. Erishilgan natijalar 2-jadvalda jamlangan. Xususan, natijalar bir nechta ko'rsatkichlarning o'rtacha va standart og'ishi, ya'ni Aniqlik (teng.1), Aniqlik (2-eq.), Qayta tiklash (3 tenglama) va Metyus bo'yicha hisobot qilinadi. 3-jadvalda keltirilgan chalkashlik matritsasi bo'yicha baholangan korrelyatsiya koeffitsienti (4-eq.)[19].

Takrorlashlar orasida eng yaxshi natijalar 4-jadvalda, mos keladigan chalkashlik matritsasi esa 5-jadvalda keltirilgan.

Amalga oshirilgan ish jarayoni yaxshi ko'rsatkichlar (o'rtacha MCC=0.95 va o'rtacha aniqlik=0.99) va past o'zgaruvchanlik (MCC std=0.01) bilan sklerotik va sklerotik bo'lmagan glomeruliyalarni tasniflash imkonini beradi. va Accuracy std<0.00)(see table="" 2).="" precision="" and="" recall="" are="" equal="" to="" 0.98="" and="" 0.93,="" respectively,="" thus="" showing="" that="" the="" proposed="" system="" achieves="" a="" better="" performance="" in="" the="" non-sclerotic="" evaluation(all="" the="" non-sclerotic="" glomeruli="" were="" detected="" in="" the="" best="">

1-jadval Ma'lumotlar to'plami konfiguratsiyasi	2-jadval. 10 ta tarmoq ishga tushirilishini ko'rsatkichlar bilan taqqoslash

3-jadval Ko'rsatkichlarni hisoblash uchun chalkashlik matritsasi	4-jadval. 10 ta tarmoqni ishga tushirishni ko'rsatkichlar bilan taqqoslash

5-jadval Eng yaxshi modelning chalkashlik matritsasi

Munozara

Mustaqil testlar to'plami bo'yicha taklif qilingan yondashuvni baholashda tasniflash ish jarayoni o'rtacha MCC va aniqlik {0}} mos ravishda {0}},95 va 0,99 va 10 ta mustaqil iteratsiyada past o'zgaruvchanlikka erishdi (MCC std{{5}) }.01 va Aniqlik std<0.00). good="" precision="" and="" recall="" were="" also="" obtained="" (precision:="" 0.9844±0.0111,="" recall:="" 0.9310±0.0153).="" the="" proposed="" approach="" thus="" leads="" to="" an="" improvement="" of="" the="" classification="" performance="" if="" compared="" to="" the="" reported="" literature[13,="">

Xabar qilingan ish oqimini amalga oshirish va baholashda biz MCC dan optimal tasniflash chegarasini tanlash uchun ishlash taqqoslash koeffitsienti va ROC egri chizig'idan foydalanish orqali hal qilingan umumiy ma'lumotlarni muvozanatlash muammosiga duch keldik va sinab ko'rdik. Xabar qilingan natijalar shuni ko'rsatadiki, taklif qilingan ish oqimini sozlash tekshirilayotgan soha uchun ishonchli bo'lib, glomeruliyalarning ikki sinfini farqlashning klinik amaliyotini qo'llab-quvvatlaydi.

Noto'g'ri tasniflangan glomeruliyalarni tahlil qilib, biz noto'g'ri tasniflangan namunalarga mos keladigan kirish tasvirlarida bo'yash artefaktlari yoki qisman qismlarni (asosan qirralarda) ko'rsatishini aniqladik; Umumiy misollar 1-rasmda keltirilgan. Klinik amaliyotda esa, patologlar bunday muammolardan ta'sirlangan tasvirlarni oldindan aniqlash strategiyasini ishlab chiqish orqali taklif qilingan ish jarayonidan chiqarib tashlanishi mumkin bo'lgan bunday tasvirlarni bekor qilishadi.

Buyrak kasalliklarini davolash: bitta va ikkita buyrak transplantatsiyasi

QISM Ⅱ UCHUN SHU YERGA BOSING