Optimized quality of histologic images allows the use of neural network scanning in diagnosis of fungal infection of abnormal nails.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The neural network scanning (NNS) system, formerly known as Papnet, is capable of selecting fungi in cervical smears. The objective of this study was to investigate whether the optimized quality of histologic images created using a combination of coagulant fixation and microwave histoprocessing allows the application of this computer-assisted microscopy in the diagnostic process. STUDY DESIGN: In a prospective study, 117 abnormal nails clinically suspect for fungal disease werefixed in a coagulant fixative, BoonFix, processed in a microwave histoprocessor to obtain optimal paraffin sections and stained with the periodic acid-Schiff (PAS) method. The stained paraffin sections were randomly numbered and screened by two independent pathologists for diagnosis of fungal hyphae and spores. The same sections were subsequently scanned by a neural network, and a maximum of 128 digital images produced by the system were screened and diagnosed by pathologists. Using light microscopy as the gold standard for diagnosis of fungi, the usefulness of NNS was then assessed. RESULTS: The fungi and spores were clearly demonstrated in the paraffin sections, and the NNS system detected and recorded them efficiently. The hyphae and spores could be identified in these pixilated images with relative ease. Of the 117 examined cases, 50 were positive and 47 negative by both methods. In the 20 remaining cases, NNS did not present images of fungi that were present in the histologic sections. In practice, this implies that only 67 out of 117 cases (57%) must be screened by light microscopy. NNS recorded not only fungi and spores in the 128 digital images but also artifacts, such as round, deeply PAS-positive granules of talcum powder, which by light microscopy might be mistaken for fungal spores. CONCLUSION: NNS proves applicable for the selection of spores and fungi if the histologic sections are of sufficiently high quality. As a result, the number of slides to be screened by light microscopy can be reduced substantially. In a throughput diagnostic laboratory handling a large number of such cases this technology can be highly valuable.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».