PS2 - 205 Application of Computer-Assisted Diagnostics for Immunohistochemistry Analysis of Gliomas
Notice bibliographique
Résumé
In the current practice of pathology, the identification of cell markers and their respective distribution represents an indispensable dialogue for diagnostic, predictive, therapeutic, and research purposes. Early immunohistochemical protocols were limited to direct, fluorescent labeled antibodies, yielding quick results but lacking sensitivity. More recently, the use of indirect techniques –utilization of enzyme labels–and various detection systems have continued to advance the complexity of IHC, increasing both its specificity and sensitivity of detecting one or multiple antigen(s) (Ag) simultaneously. As such, IHC has become an affordable, powerful, and readily available means for the identification of candidate biomarkers (mostly lineage markers) in formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) tissue samples. Pathologists are now asked to “quantify” expression levels of differential prognostic markers–at microscopic level–using this arguably “non-quantitative” technique. Conventionally, histological grading relies mainly on manual counting of positively immunostained cells, a labour intensive protocol that may be associated with subjectivity, intra- and inter- observer variation and reproducibility issues. The subjectivity and lack of reproducibility has prompted the use of computer-assisted or fully automated image analysis technologies. Digital image acquisition systems are becoming commonplace and as such, the demand for complex assessments of digital images of histological slides must be matched with quantitative platforms. In this study, we aim to introduce a computer-assisted image-computing platform that is both accurate and efficient in quantification of isolated and heterogeneous candidate biomarkers in glioblastoma.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».