Multiharmonic imaging-based automated recognition of cutaneous T-cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cutaneous T-cell lymphomas (CTCLs) are a heterogeneous group of non-Hodgkin lymphomas, with mycosis fungoides (MF) being the most common type, accounting for approximately 60% of all lymphomas arising primarily in the skin. Diagnosis of MF is challenging, especially in its early stages when the number of atypical T lymphocytes is small, and clinical and histopathological changes are often nonspecific. This leads to significant delays of 3-5 years in diagnosis and treatment. Thus, novel diagnostic methods are needed to adjust the diagnostic and therapeutic strategies of CTCL. Nonlinear optical microscopy (NLOM) is promising for its sensitivity to specific tissue structures through harmonic generation and its ability to image in three dimensions. OBJECTIVES: To image haematoxylin and eosin-stained skin samples with NLOM and detect atypical epidermotropism and dermal cells in MF skin samples using an artificial intelligence (AI) model. METHODS: We used brightfield microscopy and NLOM to analyse haematoxylin and eosin-stained biopsy samples from MF skin lesions. Expert clinicians labelled the images, which were used to train a convolutional neural network to recognize skin lymphocytes. The model was applied to independent testing datasets obtained from both imaging modalities to assess its performance in detecting characteristic features of skin T lymphocytes. Additionally, NLOM was performed on fresh, unstained biopsy samples to highlight its potential for in vivo skin imaging. RESULTS: NLOM successfully imaged epidermal and dermal structures in haematoxylin and eosin-stained MF tissue sections with subcellular resolution. The trained AI model detected lymphocyte epidermotropism and dermal infiltration in the images. Moreover, NLOM imaged fresh, unstained biopsies up to 400 µm deep through the epidermis to the dermis. CONCLUSIONS: We demonstrate that NLOM, combined with AI, can detect lymphocyte epidermotropism and dermal infiltration in haematoxylin and eosin-stained MF skin tissue. This approach offers dermatologists a powerful tool to improve the diagnosis and prognosis of MF, paving the way for more timely and precise therapeutic strategies. An author video to accompany this article is available online.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».