Real-time reflectance confocal microscopy: comparison of two-dimensional images and three-dimensional image stacks for detection of cervical precancer
Notice bibliographique
Résumé
Confocal microscopy can provide real-time, 2-D and 3-D images of the cellular morphology and tissue architecture features that pathologists use to detect precancerous lesions without the need for tissue removal, sectioning, and staining. The utility of 3-D confocal image stacks of epithelial tissue for detecting dysplasia has not yet been explored. We aim to extract morphometry and tissue architecture information from 2-D confocal reflectance images and 3-D image stacks from fresh, unstained cervical biopsies and compare their potential for detecting dysplasia. Nine biopsies are obtained from eight patients; confocal images are acquired pre- and postacetic acid at multiple epithelial depths in 1.5 mum-intervals. Postacetic acid images are processed to segment cell nuclei; after segmentation, 2-D images taken at 50 mum below the tissue surface, and the entire 3-D image stacks are processed to extract morphological and architectural features. Data are analyzed to determine which features gave the best separation between normal and high-grade cervical precancer. Most significant differences are obtained from parameters extracted from the 3-D image stacks. However, in all cases where the 2-D features were multiplicatively scaled by the depth of acquisition divided by the epithelial thickness or scaled by the scattering coefficient, the significance level is equal to or greater than the comparable feature extracted from the 3-D image stacks. A linear discriminant function previously developed to separate 19 samples of normal tissue and high-grade cervical precancer based on the nuclear-to-cytoplasm (N/C) ratio and epithelial scattering coefficient is prospectively applied to the nine biopsies examined to determine the accuracy with which it could separate normal tissue from cervical intra epithelial neoplasia (CIN) 23. For the entire data set of 28 biopsies, a sensitivity and specificity of 100% is produced using this discriminant function; the scattering coefficient provides more discriminative capacity than the N/C ratio. The success of the scaled 2-D image features has important implications for using confocal microscopy to detect precancer in the clinic. Acquisition of the epithelial thickness or scattering coefficient requires less time than 3-D image sets and little additional effort is required to gain the added information compared to 2-D images alone.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».