A Comparison of Digitized Frozen Section and Smear Preparations for Intraoperative Neurotelepathology
Notice bibliographique
Résumé
Background : Intraoperative consultations in neuropathology are often assessed by smear preparations rather than by frozen sections. Both techniques are standard practice for light microscopic examination on site, but there is little data comparing these techniques in a telepathology setting. Methods : Thirty cases of brain tumours submitted for intraoperative consultation at our institution between July and December 2010 were identified in which both frozen section and tissue smear preparations were available for digitization at 20× magnification. Slides were digitized using a Hamamatsu Nanozoomer 2.0 HT whole slide scanner, and resulting digital images were visualized at 1680 × 1050 pixel resolution with NDP. view software. Results : The original intraoperative diagnosis was concordant with the sign out diagnosis in 29/30 cases; one tumeur was initially interpreted as a high grade glioma but proved to be a lymphoma at sign out. Digitized frozen section slides were sufficient for diagnosis at 10× magnification in 27/30 cases. Digitized tissue smears were sufficient for diagnosis at 10× magnification in 28/30 cases. In two cases tumour was present on the tissue smear but not the frozen section (one case of recurrent astrocytoma, one case of meningeal carcinomatosis). In one case of lymphoma, tumour was present on frozen section only. These discrepancies were attributed to tissue sampling rather than image quality. Examination of digitized slides at higher magnfication (20×) permitted confirmation of mitoses and Rosenthal fibers on tissue smear preparations, but did not change the primary diagnosis. Intra-slide variations in tissue thickness on smear preparations led to variable loss of focus in digitized images, but did not affect image quality in thinner areas of the smear or impede diagnosis. Conclusion : Digitized tissue smears are suitable for intraoperative neurotelepathology and provide comparable information to digitized frozen sections at medium power magnification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».