Development and Validation of a Digital Analysis Method to Quantify CD3-immunostained T Lymphocytes in Whole Slide Images of Crohn’s Disease Biopsies
Notice bibliographique
Résumé
The T-lymphocyte-mediated inflammation in Crohn's disease can be assessed by quantifying CD3-positive T-lymphocyte counts in colonic sections. We developed and validated a process to reliably quantify immunohistochemical marker-positive cells in a high-throughput setting using whole slide images (WSIs) of CD3-immunostained colonic and ileal tissue sections. In regions of interest (ROIs) and/or whole tissue sections of 40 WSIs from 36 patients with Crohn's disease, CD3-positive cells were quantified by an expert gastrointestinal pathologist (gold standard) and by image analysis algorithms developed with software from 3 independent vendors. Semiautomated quantification of CD3-positive cell counts estimated in 1 ROI per section were accurate when compared with manual analysis (Pearson correlation coefficient, 0.877 to 0.925). Biological variability was acceptable in digitally determined CD3-positive cell measures between 2 to 5 ROIs annotated on the same tissue section (coefficient of variation <25%). Results from computer-aided analysis of CD3-positive T lymphocytes in a whole tissue section and the average of results from 2 to 5 ROIs per tissue section lacked reliability (overestimation or underestimation and systematic bias), suggesting that absolute quantification of CD3-positive T lymphocytes in a whole tissue section may be more accurate. Semiautomated image analysis in WSIs demonstrated reproducible CD3-positive cell measures across 3 independent algorithms. A computer-aided digital image analysis method was developed and validated to quantify CD3-positive T lymphocytes in colonic and ileal biopsy sections from patients with Crohn's disease. Results support consideration of this digital analysis method for use in future Crohn's disease clinical studies.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».