The Use of Optical Coherence Tomography for Gross Examination and Sampling of Fixed Breast Specimens: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Thorough gross examination of breast cancer specimens is critical in order to sample relevant portions for subsequent microscopic examination. This task would benefit from an imaging tool which permits targeted and accurate block selection. Optical coherence tomography (OCT) is a non-destructive imaging technique that visualizes tissue architecture and has the potential to be an adjunct at the gross bench. Our objectives were: (1) to familiarize pathologists with the appearance of breast tissue entities on OCT; and (2) to evaluate the yield and quality of OCT images of unprocessed, formalin-fixed breast specimens for the purpose of learning and establishment of an OCT-histopathology library. METHODS: Firstly, 175 samples from 40 formalin-fixed, unprocessed breast specimens with residual tissue after final diagnosis were imaged with OCT and then processed into histology slides. Histology findings were correlated with features on OCT. RESULTS: Residual malignancy was seen in 30% of tissue samples. Corresponding OCT images demonstrated that tumor can be differentiated from fibrous stroma, based on features such as irregular boundary, heterogeneous texture and reduced penetration depth. Ductal carcinoma in situ can be subtle, and it is made more recognizable by the presence of comedo necrosis and calcifications. OCT features of benign and malignant breast entities were compiled in a granular but user-friendly reference tool. CONCLUSION: OCT images of fixed breast tissue were of sufficient quality to reproduce features of breast entities previously described in fresh tissue specimens. Our findings support the use of readily available unprocessed, fixed breast specimens for the establishment of an OCT-histopathology library.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».