Whole‐specimen histopathology: a method to produce whole‐mount breast serial sections for 3‐D digital histopathology imaging
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To develop a method for preparing diagnostic-quality, whole-mount serial sections of breast specimens while preserving 3-D conformation. This required supporting the fresh specimen prior to breadloafing and refining the conventional tissue processing method. The overall goal is to use digital images of whole-specimen histopathology to improve the estimation of extent of disease. METHODS AND RESULTS: To maintain a 3-D conformation, the specimen is suspended in 3.5% agar at 55 degrees C. The block is sliced at 5-mm intervals. Sectioning is performed after extended fixation in 4% formaldehyde from paraformaldehyde in 0.1 m Millonig's buffer, followed by paraffin processing using a non-routine schedule and extended paraffin infiltration. Whole-mount serial breast sections are produced with features of equal or superior quality to that which can be achieved using conventional methods. The method is compatible with some immunohistochemical stains but requires further optimization for others. CONCLUSIONS: The technique is currently suitable for research applications. With the reduction in processing time achievable with microwave-assisted processing, there is the potential for its use as a routine clinical method. This tool may improve the accuracy of margin estimates and identification of multifocality in breast cancer; further evaluation is necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».