Sammanfattning av denna webbsida: Framsteg i kvaliteten på helslidebilder har banat väg för klinisk användning av digitala bilder i anatomisk patologi. Tillsammans med framsteg inom analys av datorbilder ökar detta möjligheten för datorstödd diagnostik inom patologi att förbättra histopatologisk tolkning och klinisk vård. För att utvärdera den potentiella effekten av digital assistans på tolkningen av digitaliserade diabilder, genomförde vi en multireader multicase studie som använder vår djupt lärande algoritm för att upptäcka bröstcancermetastaser i lymfkörtlar. Sex patologer granskade 70 digitaliserade diabilder från lymfkörtel sektioner i 2 läslägen, utan hjälp och assisterad, med en washout period mellan sessioner. I det assisterade läget, den djupa lärande algoritmen användes för att identifiera och beskriva regioner med hög sannolikhet att innehålla tumör. Algoritm-assisterade patologer visade högre noggrannhet än antingen algoritmen eller patologen ensam. I synnerhet ökade algoritmassistansen signifikant detektionskänsligheten för mikrometastaser (91 % mot 83 %, P = 0,02). Dessutom var den genomsnittliga granskningstiden per bild signifikant kortare med hjälp än utan hjälp för både mikrometastaser (61 vs 116 s, P = 0,002) och negativa bilder (111 vs 137 s, P = 0,018). Slutligen ombads patologer att ge ett numeriskt poäng när det gäller svårigheten med varje bildklassificering. På grundval av denna värdering ansåg patologerna att bildgranskningen av mikrometastaser var betydligt enklare när den tolkades med hjälp (P = 0,0005). Genom att använda ett bevis på konceptassistentverktyg, visar denna studie potentialen för en djupinlärningsalgoritm för att förbättra patologisk noggrannhet och effektivitet i ett digitalt patologiskt arbetsflöde. Nyckelord: artificiell intelligens, maskininlärning, digital patologi, bröstcancer, datorstödd detektion (Am J Surg Pathol 2018;42:1636-1646 T han reglerande godkännande och gradvis genomförande av helslide scanners har möjliggjort digitalisering av glasbilder för fjärrkonsulter och arkivändamål. 1 Digitalisering ensam, dock inte nödvändigtvis förbättra konsekvensen eller effektiviteten i en patologs primära arbetsflöde. I själva verket kan bildgranskning på ett digitalt medium vara något långsammare än på glas, särskilt för patologer med begränsad digital patologi erfarenhet. 2 Digitala verktyg för patologi och bildanalys har dock redan visat på potentiella fördelar, inklusive möjligheten att minska variabiliteten mellan läsarna i utvärderingen av bröstcancer HER2-status. 3, 4 Digitalisering öppnar också dörren för hjälpmedel baserade på artificiell intelligens (AI) för att förbättra effektiviteten och konsekvensen, minska trötthet och öka noggrannheten. 5 Bland AI-teknikerna har djupt lärande visat en stark prestanda i många automatiserade applikationer för bildigenkänning. [6] [7] [8] Nyligen har flera djupinlärningsbaserade algoritmer utvecklats för att upptäcka bröstcancermetastaser i lymfkörtlar samt för andra tillämpningar inom patologi. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Den högsta prestandan erhölls vid användning av GoogLeNet med 40 gånger förstoring Steiner et al. REF genomförde en studie med hjälp av resultat från djupinlärningsalgoritmer för detektion av bröstcancermetastaser i lymfkörtlar.
Impact of Deep Learning Assistance on the Histopathologic Review of Lymph Nodes for Metastatic Breast Cancer
{'venue': None, 'journal': 'The American Journal of Surgical Pathology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}