Buyrak biopsiya namunalarida glomeruloskleroz miqdorini aniqlash uchun chuqur o'rganish modelini ishlab chiqish va tasdiqlash

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

KirishHozirda 100 000 dan ortiq bemor a.ni kutmoqdabuyrak transplantatsiyasi.1 Ehtiyoj ortib borayotganiga qaramay, transplantatsiya uchun tiklangan buyraklarning 17-20 foizi tashlab yuboriladi.2-4 Organ yetishmovchiligi va talabning ortishi bilan.buyrak transplantatsiyasi, keraksiz a'zolarni tashlab yuborishni kamaytirishga shoshilinch ehtiyoj bor.3

Biopsiya natijasi donorning buyragidan foydalanish yoki yo'q qilish to'g'risida qaror qabul qilishda eng muhim omil sifatida xabar qilinadi.5 Ko'plab tadqiqotlar donorning surunkali shikastlanishi bilan bog'liq.buyrak biopsiyasi namunalaritransplantatsiya natijalari bilan.6-12 20 foiz darajasiglobal glomerulosklerozko'pincha transplantatsiya qilish to'g'risida qaror qabul qilishda kesish nuqtasi sifatida ishlatiladi va Qo'shma Shtatlarda organ transplantatsiyasi rad etilishining eng keng tarqalgan sababi biopsiya natijasi bo'lgan asosiy omil hisoblanadi.4

Oxirgi tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, qabul qilinadigan buyraklar donor biopsiya namunalarini o'zgaruvchan va nomuvofiq talqini tufayli tashlab yuborilmoqda.3,13,14 Hatto foiz kabi oddiy ko'rinadigan ko'rsatkich ham.global glomerulosklerozodamlarda sezilarli oʻzgarishlarga duchor boʻladi.15-17 Muzlatish artefaktlari, subixtisoslik boʻyicha tajribaning yoʻqligi, notoʻgʻri tanlab olish va bu baholashlarning vaqtga sezgirligi inson xatolariga yordam beradi.

Yaqinda chuqur o‘rganish (DL) gistopatologik tekshirishda takroriylik va aniqlikni oshirish potentsialini ko‘rsatdi.18-26 Boshqa laboratoriyalarda olib borilgan oldingi tadqiqotlarda sklerotik bo‘lmagan va global miqyosda sklerotik glomeruliyalarni avtomatlashtirilgan aniqlash uchun DL yondashuvlaridan foydalanilgan.27-31Biroq , bu metodlar davriy kislota-Schiff yoki Masson trixrom dog'lari kabi maxsus dog'larga tayanadi, ular muzlatilgan qismlarning vaqtga sezgir bo'lishida amaliy bo'lmaydi. Guruhimiz a'zolarining oldingi ishi bizning ma'lumotlarimizga ko'ra, foizlarni avtomatlashtirilgan hisoblashda yuqori samaradorlikni ko'rsatadigan yagona hisobot natijalarini tavsiflaydi.global glomerulosklerozgematoksilin-eozin bilan bo'yalgan muzlatilgan qismlarning butun slayd tasvirlari (WSI) yordamida.

cistanche yaxshi bodibilding: buyraklarni mustahkamlash uchun

Biz donorni tekshirishga DL yondashuvini taxmin qilamizbuyrak biopsiyasi namunalarifoizlarni baholashda inson patologlaridan ustun bo'ladiglobal glomerulosklerozva bo'limning ko'p darajalarini o'rganish orqali yanada takomillashtirish mumkin bo'ladi. Ushbu ko'paygan to'qimalar namunasi organni keraksiz tashlab yuborish ehtimolini kamaytiradi va DL texnikasi mavjud donor organ fondini sezilarli darajada oshirish bilan bog'liqmi degan savolga javob beradi.

Kalit so‘zlar:glomeruloskleroz,buyrak, Buyrak biopsiyasi namunalari, buyrak transplantatsiyasi, global glomeruloskleroz

UsullariUshbu tadqiqot diagnostik va prognostik tadqiqotlar uchun individual prognoz yoki tashxis uchun ko'p o'zgaruvchan bashorat qilish modelining shaffof hisoboti (TRIPOD) hisobot yo'riqnomasiga amal qildi. Ushbu tadqiqot Vashington universiteti institutsional ko'rib chiqish kengashi tomonidan ko'rib chiqildi va tasdiqlandi, u ham bemorning xabardor roziligini olish zaruratidan voz kechdi, chunki bu tadqiqot mavjud ma'lumotlar to'plamidan faqat aniqlanmaydigan bionamunalardan foydalangan.

Ma'lumotlar yig'ishWSIlar o'lgan donor biopsiya namunalaridan olingan - 98 gematoksilin-eozin bilan bo'yalgan muzlatilgan bo'laklar va 51 doimiy bo'laklar - jami 83 tadan olingan.buyraklarxanjar va igna namunalari yordamida. Muzlatilgan biopsiya namunalari va doimiy qismli biopsiya namunalari turli buyraklardan olingan. 83 ta namunadan 62 tasi kamida 2 darajali bo'limga ega edi. Vashington universiteti maʼlumotlar bazasidan biopsiya namunasi tasvirlari Michigan sovgʻasi (2015-yil avgustidan 2016-yil noyabrigacha Sakura skaneri yordamida olingan; kattalashtirish, ×20) va Vashington universitetidan (2015-yil iyunidan 2017-yilning iyunigacha Oʻrta Amerika Transplantatsiyasi orqali olingan. Aperio Scanscope CS skaneri; kattalashtirish, ×20). Ushbu sanalar orasida taqdim etilgan va a tekshiruvidan o'tgan har qanday vafot etgan organ donoribuyrak biopsiyasiraqamli intraoperativ patologik tekshiruv uchun ushbu tadqiqot uchun mos edi. Donorlarning demografik xususiyatlari va klinik xususiyatlari tadqiqotchilarga noma'lum edi. Barcha skanerlar SVSdan TIFF formatiga toʻliq ruxsatda (0,5 mkm/piksel) aylantirildi. Rasm o'lchamlari 105 megapikseldan 1448 megapikselgacha bo'lgan.

Ma'lumotlarga izohSlaydlar birinchi bo'lib sklerotik bo'lmagan va sklerotik glomeruliyalar uchun kengash tomonidan tasdiqlangan ekspert tomonidan izohlangan.buyrakpatolog (PW yoki JPG), donorni tarjima qilish tajribasiga ega bo'lgan ikkinchi kengash tomonidan tasdiqlangan patolog (TCL) tomonidan qayta ko'rib chiqilganbuyrak biopsiyasi namunalari, va keyin boshqa kengash tomonidan tasdiqlangan ekspert tomonidan yakuniy qayta ko'rib chiqishbuyrakpatolog (PCW yoki JPG). Yakuniy qayta ko'rib chiqilgan izohlar namunaviy o'qitish va baholash uchun asosiy haqiqat (ya'ni, oltin standart) bo'lib xizmat qildi. Har bir qayta ko'rib chiqishda glomerullar sonining odatiy o'zgaruvchanligi Qo'shimchadagi 1-rasmda tasvirlangan. Fiji32 uchun yozilgan ichki plagin har bir WSIda glomeruliyalarni qo'lda tasvirlash va tasniflash uchun asosiy WSI bilan bir xil o'lchamdagi glomerulus mintaqalarining pikselli yorliq maskalarini yaratish uchun ishlatilgan. Glomeruli global sklerotik deb tasniflangan (butun glomerulyar tutamni o'z ichiga olgan, shu jumladan eskirgan, qotib qolgan va yo'qolib borayotgan skleroz sifatida belgilangan.global glomeruloskleroz)yoki noglobal sklerotik. Boshqa barcha hududlar birgalikda guruhlangan va tubulointerstitium deb nomlangan. Jami 1544 ta global sklerozlangan va 6914 ta noglobal sklerozlangan glomeruliyalar 149 ta alohida rasmda belgilangan. Biopsiya namunalari keng ko'lamli foizlarni ko'rsatdiglobal glomeruloskleroz(0 foiz -77 foiz ). Har bir slayddagi glomerullarning o'rtacha (SD) soni 57 (31) ni tashkil etdi.

DL modeli arxitekturasiUshbu tadqiqotda foydalanilgan DL modeli oldingi ishda tasvirlangan VGG16 arxitekturasi33 asosidagi toʻliq konvolyutsion neyron tarmoq boʻlib, u bizning guruh aʼzosini oʻz ichiga olgan.34 Qisqasi, maʼlumotlar oldindan oʻqitilgan VGG16 asosidagi tarmoqqa kiritilgan ogʻirliklar quyida muzlatilgan. darboğaz (ya'ni, zich bog'langan tasnif qatlamlaridan darhol oldin). VGG16 zich bog'langan tasniflash qatlamlari o'rgatish mumkin bo'lgan og'irliklarga ega 5 ta to'liq konvolyutsion qatlamlar bilan almashtirildi. Butun tarmoq bo'ylab to'liq konvolyutsion arxitekturadan foydalanish har bir kirish tasvir patchi uchun "tasvirdan yorliqga" emas, balki "tasvirni tasvirga" o'zgartirishga imkon berdi, ikkinchisi esa unchalik aniq bo'lmagan va ko'proq ko'proq yondashuvdir. hisoblash uchun qimmat.34 To'liq konvolyutsion model kirish tasvir patchiga ro'yxatdan o'tgan quyi namunali piksel xaritalarini yaratdi, bu esa har bir chiqish pikselining tubulointerstitium, global sklerozlanmagan glomerulus yoki global sklerozlangan glomerulus bo'lish ehtimolini berdi.

Trening parametrlariTasvirlar 2048 × 2048- piksel (1024 × 1024 mkm) qisman bir-biriga oʻxshash tasvir yamoqlariga (qadam, 1664 piksel yoki 838 mkm) oʻrgatish kiritish uchun boʻlingan. Ta'lim uchun yamoqlar tasvir yamoqlarining butun havzasidan tasodifiy tanlab olish yo'li bilan tanlangan (har bir o'zaro tekshirish o'quv to'plamida taxminan 6500 ta yamoq, bir davrning uzunligi). Kirish patchlari tasodifiy aylantirildi yoki aylantirildi (0 daraja , 90 daraja , 180 daraja yoki 270 daraja ), natijada o'quv ma'lumotlari 8-katta ko'paydi va umumiy taxminan 52 000 mumkin bo'lgan o'quv patchlari uchun namuna olish hovuzi. Trening TensorFlow yordamida toifali o'zaro entropiya yo'qotilishini minimallashtirish orqali amalga oshirildi, sinf nomutanosibligini qoplash uchun sklerozlangan va sklerozlanmagan va tubulointerstitial toifalarga nisbati 10:5:1 bo'lgan sinflar bo'yicha tortildi. Stoxastik gradient tushishini optimallashtirish 1e-4 va 1e-2 oralig'idagi tsiklik o'rganish tezligi va 15 davr uchun 4 partiya hajmi bilan ishlatilgan.

Oʻzaro tekshirishModel 10-katta oʻzaro tekshirishda oʻqitildi va sinovdan oʻtkazildi, bunda har bir qatlamda WSI ning 10 foizi oʻquvdan chetlashtirildi va natijada olingan model (qolgan 90 foiz maʼlumotlarga oʻrgatilgan) bashoratlarni yaratish uchun foydalanildi. ushlab qolingan WSIlar bo'yicha. Turli darajadagi bir xildagi rasmlarbuyrakhar doim birga ushlab turilgan. Tegishli qatlamni o'qitishni xabardor qilish uchun o'zaro tasdiqlovchi qatlamning test to'plamidan hech qanday ma'lumot ishlatilmadi. Toʻxtatilgan slaydlar uchun bashoratlar yuqorida tavsiflangan tasvirni kesish sxemasiga (yaʼni, 1664- piksel qadamiga ega 2048 × 2048 pikselli yamoqlar) muvofiq yamoq boʻyicha ishlab chiqildi va natijalar butun WSI uchun chiqish ehtimoli xaritalarini yaratish uchun qayta yigʻildi.

Keyingi ishlov berishEhtimollik xaritalaridan individual glomeruliyalarni lokalizatsiya qilish uchun bir nechta masshtablarda tasvir intensivligi yuqori bo'lgan dumaloq hududlarni aniqlash uchun juda mos bo'lgan gauss bloblarini aniqlash algoritmining standart laplasianidan foydalanilgan. Foizglobal glomeruloskleroz100 × S/N formulasi bo'yicha hisoblangan, bu erda S - global sklerozlangan glomeruliyalar soni va N - umumiy glomeruliyalar soni.

Statistik tahlilIzoh va bashorat ehtimoli xaritalari o'rtasidagi piksel bo'yicha kelishuv Dice koeffitsienti va har bir chiqish yorlig'idagi barcha piksellar uchun jamlangan holda hisoblangan birlashma ko'rsatkichi ustidagi kesishish orqali aniqlandi. Glomerullar soni sklerozlangan va sklerozlanmagan ehtimollik xaritasi kanallarida bloblarni aniqlashni qayta ishlashdan so'ng olingan. Foizglobal glomerulosklerozBu raqamlardan individual tasvirlar uchun va individual uchun hisoblab chiqilganbuyraklar, har biri bilan bog'liq bo'lgan barcha darajalar (odatda 2) uchun hisoblarni birlashtirish orqalibuyrak.Glomerullar soni annotatsiya asosli haqiqat bilan taqqoslandi, aniqlik Pearson korrelyatsiya koeffitsienti r va ildiz-o'rtacha kvadrat xatosi (RMSE) bilan baholandi. Foiz uchun mos keladigan miqdorlarglobal glomerulosklerozchaqiruv bo'yicha patologlarning taxminlari uchun hisoblab chiqilgan va bu qiymatlar modelning ishlashi bilan taqqoslangan.

Turkumlashtirishbuyraklartransplantatsiya uchun "maqbul" yoki "rad etilgan" deb 20 foizga belgilandiglobal glomeruloskleroz, tarixiy ma'lumotlarga asoslangan hozirgi klinik amaliyotda tez-tez ishlatiladigan kesish nuqtasi. F1 balli namunaning 20 foizlik kesish nuqtasidan yuqori yoki past ekanligini to'g'ri ajratish funktsiyasi sifatida hisoblab chiqilgan. Koen k koeffitsienti (baholovchilar o'rtasidagi kelishuv ko'rsatkichi) shuningdek, model va chaqiruv bo'yicha patologlarning kamsitishlari uchun 20 foizlik kesish nuqtasida, yerdagi haqiqat izohlari va bir-biri bilan solishtirganda hisoblab chiqilgan.

Chunki ta'rifiglobal glomeruloskleroztabiiy ravishda S (global sklerozlangan glomeruliyalar soni) va (N - S) (global sklerozlangan glomeruliyalar soni) parametrlari bilan berilgan beta taqsimotining o'rtacha qiymati sifatida ifodalanadi, u ko'rsatkich sifatida xizmat qiluvchi 95 foizli bashorat oraliqlarini hisoblash uchun ishlatilgan. chiqish aniqligi. 2-tomonlama P < .05="" statistik="" jihatdan="" ahamiyatli="" deb="" hisoblanadi.="" barcha="" statistik="" tahlillar="" 2018-yilning="" martidan="" 2020-yilning="" avgustigacha="" python="" paketlari="" scikit-learn,="" 0.22.1="" versiyasi="" va="" scipy.stats,="" 1.4.1="" versiyasi="" bilan="">

Natijalar

Chiqish vizualizatsiyasiMuzlatilgan va doimiy bo'limli WSIlar uchun bashorat qilingan tasvir chiqishlari maqsadli izohli xaritalar bilan sifat jihatidan muvofiqligini ko'rsatdi (1-rasm). Aggregate Dice koeffitsientlari noglob sklerozlangan glomerullar uchun 0.784 va global sklerozlangan glomerullar uchun 0.600 edi; Xuddi shu guruhlar uchun birlashma ko'rsatkichlari bo'yicha yig'ilgan kesishish noglob sklerozlangan glomerullar uchun 0,645 va global sklerozlangan glomerullar uchun 0,429 ni tashkil etdi. Shunisi e'tiborga loyiqki, hatto muhim artefaktlarga ega muzlatilgan bo'limlar ham asosli haqiqat va bashoratlar o'rtasidagi sifatli vizual kelishuvni ko'rsatdi (misol 1A-rasmda ko'rsatilgan).

Individual slaydlar asosida foiz global glomerulosklerozni baholashOʻzaro tasdiqlanganglomerulosklerozalohida slaydlardagi bashoratlar izohlar bilan ham korrelyatsiyani ko'rsatdi (r {0}}.916; 95 foiz CI, 0.886-0.939; va RMSE=5.631 ;95 foiz CI, 4.{{10}.517; P < .001)="" (2a-rasm).="" natijalarni="" slaydni="" tayyorlash="" texnikasi="" bo'yicha="" ajratish="" shuni="" ko'rsatdiki,="" muzlatilgan="" uchastkalar="" bo'yicha="" bashoratlar="" yerdagi="" haqiqat="" bilan="" o'xshash="" korrelyatsiyani="" ko'rsatdi="" (r="0.918;" 95="" foiz="" ci,="" 0.879-0.944;="" rmse="" {{="" 20}}.20;="" p="">< .001)="" (qoʻshimchadagi="" 3a-rasm),="" doimiy="" guruh="" yuqori="" samaradorlikni="" koʻrsatdi="" (r="0.940;" 95="" foiz="" ci,="" 0.896-0.965;="" rmse="4.32;" p="">< .001)="" (qoʻshimchadagi="" e-rasm="" 3d).="" model="" tomonidan="" aniqlangan="" glomeruliyalarning="" umumiy="" soni="" 3a="" va="" b-rasmda="" ko'rsatilgan="" bo'lib,="" ular="" noglob="" sklerozlangan="" glomeruliyalarning="" asosiy="" haqiqat="" bilan="" o'zaro="" bog'liqligini="" ko'rsatadi="" (r="0.955;" 95="" foiz="" ci,="" 0.938-0.967="" ;="" rmse="8.383;" p="">< .001)="" va="" asosiy="" haqiqatga="" ega="" global="" sklerozlangan="" glomerullar="" (r="0.934;" 95="" foiz="" ci,="" 0.909-0.952;="" rmse="" {{50)="" }}.718;="" p=""><.001). annotatsiya="" va="" bashorat="" o'rtasidagi="" o'rtacha="" (sd)="" glomeruli="" sonining="" farqi="" noglob="" sklerozlangan="" glomerullar="" uchun="" 3,1="" (7,8)="" va="" global="" sklerozlangan="" glomerullar="" uchun="" 0,2="" (4,7)="" ni="" tashkil="" etdi.="" prognoz="" qilingan="" glomeruli="" soni="" bo'yicha="" shunga="" o'xshash="" ijobiy="" natijalar="" slaydlarni="" davolash="" bo'yicha="" ajratishda="" kuzatildi="" (qo'shimchadagi="" e-rasm="" 2a,="" b,="" e="" va="">

Birlashtirilgan slaydlar asosida global glomerulosklerozning foizli bahosi Pooling darajalari modelning glomeruliyalar sonining ish faoliyatini yaxshiladi (3C va D; e-rasm 2C, D, G va H qo'shimchasida), shuningdek, glomerulosklerozning izohlar bilan korrelyatsiyasi (2B-rasmda ko'rsatilganidek) r=0.933; 95 foiz CI, 0.898-0.956; va RMSE=5.094; 95 foiz CI, 3.{{ 13}}.301; P < .001,="" birlashtirilgan="" muzlatilgan="" va="" doimiy="" bo'limlar="" uchun),="" chaqiruv="" bo'yicha="" patologlarning="" bir="" xil="" holatlar="" bo'yicha="" ish="" faoliyatini="" yaxshilash="" (r="0.884;" 95="" foiz="" ci,="" 0.{{21}="" }.923;="" va="" rmse="6.523;" 95="" foiz="" ci,="" 5.191-7.783;="" p="">< .001)="" (2c-rasm).="" rmse="" tomonidan="" o'lchangan="" global="" glomeruloskleroz="" xatosi="" model="" uchun="" chaqiruv="" bo'yicha="" patologlarga="" qaraganda="" 22="" foizga="" past="" edi.="" modelning="" global="" glomerulosklerozga="" oid="" bashoratlarining="" individual="" va="" birlashtirilgan="" darajalar="" uchun="" muvofiqligi="" asosiy="" haqiqatga="" nisbatan="" qoldiq="" sifatida="" qo'shimchadagi="" e-rasmda="" 4-rasmda="">

jinsiy buyrak buzilishini davolash

Buyrakning noto'g'ri tavsiflanishi xavfini baholash Izohlar, model bashoratlari va chaqiruv bo'yicha patologlar uchun umumiy foiz global glomeruloskleroz natijalari tadqiqotga kiritilgan barcha 83 buyrak uchun global glomerulosklerozning foiz ortishi tartibida tartiblangan va chizilgan. donor organ transplantatsiyasini qabul qilish yoki rad etish uchun 20 foizlik kesish nuqtasi (4B-F-rasm). Bo'limning barcha darajalari biopsiya vaqtida chaqiruv bo'yicha patologlar tomonidan baholanganligi sababli, ularning natijalari birlashtirilgan baholash hisoblanadi. Agar glomerullar soni noto'g'ri hisoblangan bo'lsa, bashorat qilish oralig'i 20 foizlik kesishish chizig'iga to'g'ri keladigan buyraklar noto'g'ri qabul qilish yoki rad etish xavfi yuqori. 20 foizdan ortiq global glomerulosklerozli buyrakni noto'g'ri tasniflash ehtimoli 4A-rasmda ko'rsatilgan. Alohida slaydlardan foydalangan holda, DL modelining prognoz qilingan xato darajasi chaqiruv bo'yicha patologlarga qaraganda 15 foizga past bo'lgan va yerdagi haqiqat izohlari bilan deyarli bir xil edi (ya'ni ideal holat). Birlashtirilgan darajalar bilan DL modelining prognoz qilingan xato darajasi chaqiruv bo'yicha patologlarga qaraganda 37 foizga kamaydi. Xuddi shunday, DL modelining individual darajalardan foydalangan holda organni noto'g'ri qabul qilishda prognoz qilingan xato darajasi chaqiruv bo'yicha patologlarga qaraganda 21 foizga va birlashtirilgan darajalardan foydalanganda 34 foizga past bo'lgan.

F1 hisobi va Koen k shunga o'xshash natijalarni ko'rsatdi. Shaxsiy darajalar uchun DL modelining F1 balliglobal glomeruloskleroz20 foizdan past boʻlsa, 2{14}} foizdan yuqori boʻlgan individual darajalar uchun 0.896 va 0.950 boʻlgan. Bu koʻrsatkichlar 2{20}} foizdan past boʻlganlar uchun 0,926 foizga va 20 foizdan yuqori boʻlganlar uchun 0,964 darajaga birlashtirilganda yaxshilandi. Bu 20 foizdan past bo'lganlar uchun 0,852 va 20 foizdan yuqori bo'lganlar uchun 0,929 bo'lgan chaqiruv bo'yicha patologlar uchun F1 ballari bilan ijobiy taqqoslandi. Asosiy haqiqatga nisbatan individual darajadagi model bashoratlari uchun Koen k 0,847 ni tashkil etdi, birlashtirilgan darajalar uchun 0,891 ga yaxshilandi. Koen uchun

chaqiruv bo'yicha patologlar yig'ilgan izohlarga nisbatan pastroq bo'lib, 0.781 qiymatida va modelning birlashtirilgan darajadagi bashoratlari bilan solishtirganda 0.714 edi. Birlashtirilgan darajadagi natijalar uchun patolog va model natijalari o'rtasidagi muvofiqlik e-rasmda 5-rasmda asosiy haqiqat bo'yicha saralangan asosiy haqiqatga nisbatan qoldiq sifatida ko'rsatilgan.global glomerulosklerozfoiz va umumiy glomeruli soni. Ko'p darajali tekshiruvning qiymati beta taqsimotidan bashorat qilish oraliqlarini baholash orqali ko'rsatiladi. 15 foizli gipotetik biopsiya namunasi uchun beta taqsimotining tasviriglobal glomeruloskleroz1, 2, 3 va 4 darajali hovuzlar uchun 5A-rasmda ko'rsatilgan, har bir sathda 58 ta kuzatilgan glomeruli (ushbu tadqiqot uchun o'rtacha raqam) mavjud. Gorizontal o'qdagi ma'lum qiymatdagi har bir egri chiziqning balandligi foizlarni baholashning nisbiy ehtimoli sifatida talqin qilinishi mumkin.global glomerulosklerozsklerozlangan va normal glomeruliyalarning haqiqiy taqsimlanishini hisobga olgan holda, bu qiymat bo'lishi kerak. Shunday qilib, egri chiziq ostidagi maydon olish ehtimolini taxmin qiladiglobal glomerulosklerozintegratsiya chegaralaridagi baholar. Birlashtirishning kuchayishi bilan taqsimot toraydi. Eng muhimi shundaki, egri chiziq ostidagi normallashtirilgan maydon nominal 20 foizlik rad etish kesish nuqtasidan tashqarida, 4 darajani birlashtirganda faqat bitta sathdan foydalangan holda 14 foizdan 2 foizga kamaydi (5B-rasm), buning uchun imkoniyat 7- barobar kamaygan. noto'g'ri ortiqcha baholashglobal glomerulosklerozva foydalanish mumkin bo'lgan organ bo'lishi kerak bo'lgan narsalarni noto'g'ri tashlash. Darajani birlashtirishning afzalliklarini yanada ko'rsatish uchun donor biopsiya namunalarini tasodifiy tanlangan 1000 ta baholash uchun glomerullar hisobga olinadi (83 ta ma'lumotlar bazasidan).buyrak biopsiyasi namunalariUshbu tadqiqotda foydalanilgan) katta aholi uchun darajalarni birlashtirish ta'sirini simulyatsiya qilish uchun ishlatilgan. The

chaqiruv bo'yicha patologning taxminlari yerdagi haqiqat glomeruli soni uchun surrogatlar sifatida ishlatilgan va ma'lumotlar birlashmasi har bir daraja uchun xabar qilingan sonlarni hovuzdagi simulyatsiya qilingan darajalar soniga ko'paytirish orqali simulyatsiya qilingan. Yuqorida tavsiflangan tahlilni ushbu stsenariyga tatbiq etsak, har 1000 ta organ uchun noto'g'ri tashlangan organlar sonibuyraklarwould 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 foiz global glomeruloskleroz) va patologga topshirildi, u gistologik tasvirlarni model asosida yaratilgan glomeruli tasniflari bilan baholadi. Keyin patolog o'tkazib yuborilgan yoki noto'g'ri belgilangan glomeruliyalarni hozirgi klinik amaliyotga mos keladigan tarzda va vaqt oralig'ida tuzatdi. Patolog tomonidan tuzatilgan baholash asl haqiqat bilan yaxshiroq bog'langan (r=0.958) va chaqiruv bo'yicha patologga (r=0) ​​qaraganda kamroq xatoga (RMSE=4.352) ega edi. 613; RMSE=0.898) yoki faqat DL modeli (r=0.847; RMSE=7.535) (Qoʻshimchadagi 7-rasm).

Munozara

DL modeli sifatli (vizual) va miqdoriy topilmalarda quvonarli natijalar berdi va guruhimiz a'zolari tomonidan kichikroq o'quv to'plami bo'yicha oldingi ishida tasvirlangan natijalarni takrorladi.34 Model muzlatilgan yoki doimiy bo'limlardan foydalangan holda yaxshi ishladi. -patologlarning ishlashini chaqirish. Modelning individual WSIni qayta ishlash vaqti taxminan 5 minutni tashkil etdi, bu patologiya intraoperativ konsultatsiyaning odatiy cheklovlari doirasida.

Kichkina namunani qo'llashda hisoblash xatolarini kattalashtirish bittadan olingan bir nechta darajadagi natijalarni birlashtirish natijasida olingan qiymatni ta'kidlaydi.buyrak biopsiyasi.Donorning odatiy qalinligibuyrak biopsiyasinamuna 1 mm. Patolog faqat ushbu to'qimaning 5-mkm qalinlikdagi vakillik qismini tekshiradi va buning katta qismini baholanmagan holda qoldiradi.buyraktekshirilmagan. Keyingi bo'limlarda namuna olingan glomeruliyalar mustaqil bo'lmasligi mumkin bo'lsa-da, slaydni tayyorlash jarayoni kuzatuvchining o'zgaruvchanligidan qat'i nazar, global glomerulosklerozda bo'limdan bo'limga sezilarli o'zgaruvchanlikka olib kelishi mumkin (Qo'shimchadagi 6-rasm). Ko'proq to'qimalar bo'limlarini baholash orqali ushbu o'zgaruvchanlikning ta'sirini minimallashtirish va biopsiya namunasini baholashning ishonchliligini oshirish mumkin. Ushbu afzallik ushbu tadqiqotda har bir ko'rsatkich bo'yicha aniq ko'rinib turibdi (rasmlar 2-4), ularning barchasi qo'shimcha to'qimalarni tekshirish bilan yaxshilanishni ko'rsatdi.

Mavjud tibbiy yordam standarti faqat 25 glomeruliya va 1-2 darajali bo'limni baholashni talab qiladi, chunki organ transplantatsiyasining vaqtga sezgir kontekstida inson patologlari tomonidan ko'proq baholashga amalda erishib bo'lmaydi. Ushbu sharoitda insonning qobiliyatini oshirish uchun DL texnikasidan foydalanish donorlar hovuziga hayotiy zarur organlarni qo'shishi mumkin. DL texnikasini o'z ichiga olgan potentsial klinik ish jarayoni quyidagicha bo'lishi mumkin: namuna muzlatilgan qism laboratoriyasiga keladi, u erda muzlatilgan qism slaydni tayyorlanadi va skanerlanadi. Keyin WSI DL modeli yordamida tahlil qilish uchun xavfsiz joyga yuklanadi. DL modeli tahlil qilinayotganda, patolog tizimga kirib, namunani boshqa tegishli topilmalar uchun ko'rib chiqishi mumkin. DL modeli natijasi 5-10 daqiqa ichida mavjud bo'lib, patologga gistologik tasvirdagi glomeruli tasniflarining grafik qoplamasi sifatida taqdim etiladi, so'ngra patolog tomonidan tekshiriladi (va kerak bo'lsa, o'zgartiriladi) va hisobotga kiritiladi. Haqiqiy hisobot to'g'ridan-to'g'ri klinik elektron sog'liqni saqlash yozuviga mos keladi.

CheklovlarUshbu tadqiqotda ba'zi cheklovlar mavjud. Bu yagona markazli tadqiqot edi. WSIlar 2 ta muassasada 2 ta skaner yordamida yaratilgan boʻlsa-da, muzlatilgan boʻlim maʼlumotlar toʻplami toʻliq 1 ta muassasada, doimiy boʻlim maʼlumotlar toʻplami esa boshqasidan yaratilgan. Kichkina dastlabki ma'lumotlar to'plami (n=17) muzlatilgan bo'limlar bo'yicha model bashoratlari bog'langan doimiy bo'limlar bilan oqilona muvofiqligini va model ushbu muzlatilgan bo'limlar bo'yicha chaqiruv bo'yicha patologlardan ustun ekanligini taklif qilgan bo'lsa-da (Qo'shimchadagi 8-rasm), bu tadqiqot muzlatilgan bo'limlar (shuningdek, patologlarning baholashlari) keyinchalik bir xil biopsiya namunasidan olingan va qayta ishlangan doimiy bo'limlarga qanchalik mos kelishi haqidagi alohida masalani to'g'ridan-to'g'ri hal qilmadi.

Ma'lumotlar to'plami boshqa DL tadqiqotlari bilan solishtirganda kichik edi. Biroq, jami 8500 ga yaqin glomeruli tekshirildi, bu nisbatan yuqori raqam. Ko'p sonli ishlarni baholashdagi cheklov WSI-larni ketma-ket izohlashning ko'p vaqt talab qiladigan jarayoni bilan bog'liq. Ushbu modelning mustahkamligini yanada baholash uchun qo'shimcha tadqiqotlar talab qilinadi, bunda model qo'shimcha laboratoriyalar va skanerlar tomonidan yaratilgan WSIlar yordamida sinovdan o'tkaziladi.

XulosaUshbu prognostik tadqiqot foizlarni aniqlash uchun yaxshiroq samaradorlikni topdiglobal glomerulosklerozmuzlatilgan va doimiy gematoksilin-eozin bilan bo'yalgan donor transplantatsiyasining WSIlaridanbuyrak biopsiyasi namunalarichaqiruv kengashi tomonidan sertifikatlangan patologlarga qaraganda DL modeli tomonidan. Qo'shimcha to'qimalar bo'limlarini tekshirish orqali samaradorlik yanada yaxshilandi, bu jarayon donor biopsiya namunalarini baholashning vaqtga sezgir tabiatida patologlarning imkoniyatlaridan tashqarida. Natijalar foizlarni noto'g'ri tavsiflash ehtimoli kamayganligini ko'rsatdiglobal glomerulosklerozDL modelidan foydalanganda, shu bilan donor a'zolarini noto'g'ri tashlab yuborish yoki suboptimal bo'lgan organdan foydalanish ehtimolini kamaytiradi. Topilmalar jarrohlik patologiyasi klinik amaliyotida DL usullari yordamida amalga oshirilishi mumkin bo'lgan sezilarli yutuqlarni ko'rsatadi.