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Enregistrement W2346855685 · doi:10.4103/2153-3539.181770

Evaluation of panoramic digital images using Panoptiq for frozen section diagnosis

2016· article· en· W2346855685 sur OpenAlexaboutno aff
Dinesh Pradhan, Sara E. Monaco, Anil V. Parwani, Ishtiaque Ahmed, Jon Duboy, Liron Pantanowitz

Notice bibliographique

RevueJournal of Pathology Informatics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI in cancer detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSection (typography)Computer scienceFrozen section procedureComputer graphics (images)Digital pathologyInformation retrievalData miningArtificial intelligenceMedicinePathologyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Whole slide imaging (WSI) permits intraoperative consultations (frozen sections) to be performed remotely. However, WSI files are large and can be problematic if there are tissue artifacts (e.g., tissue folds) or when slides are scanned without multiplanes (Z-stacks) to permit focusing. The Panoptiq dynamic imaging system allows users to create their own digital files that combine low power panoramic digital images with regions of interest that can be imaged using high power Z-stacks. The aim of this study was to determine the utility of the Panoptiq dynamic imaging system for frozen section telepathology. MATERIALS AND METHODS: Twenty archival randomly selected genitourinary surgical pathology frozen sectional cases were evaluated using conventional light microscopy (glass slides), panoramic images, and whole slide images. To create panoramic images glass slides were digitized using a Prosilica GT camera (model GT1920C, Allied Vision Technologies) attached to an Olympus B × 45 microscope and Dell Precision Tower 810 computer (Dell). Panoptiq 3 version 3.1.2 software was used for image acquisition and Panoptiq View version 3.1.2 to view images (ViewsIQ, Richmond, BC, Canada). Image acquisition using Panoptiq software involved a pathology resident, who manually created digital maps (×4 objective) and then selected representative regions of interest to generate Z-stacks at higher magnification (×40 objective). Whole slide images were generated using an Aperio XT Scanscope (Leica) and viewed using ImageScope Software (Aperio ePathology, Leica). Three pathologists were asked to render diagnoses and rate image quality (1-10) and their diagnostic confidence (1-10) for each modality. RESULTS: The diagnostic concordance with glass slides was 98.3% for panoramic images and 100% for WSI. Panoptiq images were comparable to the glass slide viewing experience in terms of image quality and diagnostic confidence. Complaints regarding WSI included poor focus near tissue folds and air bubbles. Panoptiq permitted fine focusing of tissue folds and air bubbles. Issues with panoramic images included difficulty interpreting low-resolution ×4 image maps and the presence of tiling artifacts. In some cases, Z-stacked areas of Panoptiq images were limited or not representative of diagnostic regions. The image file size of Panoptiq was more than 14 times smaller than that of WSI files. CONCLUSIONS: The Panoptiq imaging system is a novel tool that can be used for frozen section telepathology. Panoramic digital images were easy to generate and navigate, of relatively small file size, and offered a mechanism to overcome focusing problems commonly encountered with WSI of frozen sections. However, the acquisition of representative Panoptiq images was operator dependent with the individual creating files that may impact the final diagnosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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