Jesyon Maladi ren: Idantifikasyon ak Klasifikasyon Glomerulus ren

Pou plis enfòmasyon:ali.ma@wecistanche.com

Pati Ⅱ: Yon rezo neral pou klasifikasyon glomerulus ki baze sou imaj istolojik byopsi ren.

Giacomo Donato Cascaranol, Francesco Saverio Debitontol & et al.

Résumé

Istorik: Sistèm dyagnostik asistans òdinatè (CAD) ki baze sou imaj medikal ta ka sipòte doktè yo nan pwosesis pou pran desizyon an. Pandan dènye deseni yo, chèchè yo te pwopoze sistèm CAD nan plizyè domèn medikal reyalize rezilta pwomèt.

Sistèm CAD jwe yon wòl enpòtan nan patoloji dijital sipòte patolojis nan analize glisad byopsi pa mwayen workflows estanda ak objektif. Nan travay yo pwopoze a, nou te fèt ak teste yon modil nouvo sistèm CAD ki baze sou teknik pwosesis imaj ak aprantisaj machin, ki gen objektif se klasifye kondisyon ki afekte corpuscles ren (glomeruli) ant sklerotik ak ki pa skleroz. Diskriminasyon sa a itil pou evalyasyon an nan glisad byopsi ke patolojis yo fè.

Rezilta: Nou kolekte 26 glisad dijital yo te pran nan larennan 19 donatè ak tach peryodik asid-Schiff, patolojis ekspè yo te fè preparasyon an glisad, akizisyon dijital, ak anotasyon glomeruli. Anvan mete klasifikasyon yo, nou evalye plizyè teknik ekstraksyon karakteristik nan rejyon yo anote yo. Lè sa a, yon pwosedi rediksyon karakteristik ki te swiv pa yon fon rezo neral atifisyèl pèmèt diskriminasyon ant klas glomeruli yo. Nou evalye workflow la lè nou konsidere yon seri done endepandan (sa vle di, trete imaj yo pa itilize nan pwosedi fòmasyon an). Dis kouri endepandan nan algorithm fòmasyon an, ak evalyasyon, te pèmèt reyalize MCC ak presizyon nan 0.95 (±0.01) ak 0.99 (devyasyon estanda).<0.00), respectively.="" we="" also="" obtained="" good="" precision="" (0.9844±0.0111)="" and="" recall="">

Konklizyon: Rezilta yo sou seri tès la konfime ke workflow yo pwopoze a konsistan ak serye pou domèn envestige a, epi li ka sipòte pratik klinik la pou diskriminasyon de klas glomeruli yo. Analiz sou move klasifikasyon yo montre ke imaj ki enplike yo anjeneral afekte pa tach zafè oswa prezante seksyon pasyèl.

Klike sou dòz Cistanche tubulosa pou maladi ren

Diskisyon

Lè w evalye apwòch yo pwopoze a sou yon seri tès endepandan, workflow klasifikasyon an te reyalize yon MCC mwayèn ak Presizyon {{0}}.95 ak 0.99, respektivman, ak yon ti varyasyon sou 10 iterasyon endepandan (MCC std{{5} }.01 ak presizyon std<0.00). good="" precision="" and="" recall="" were="" also="" obtained(precision:="" 0.9844±0.011l,="" recall:0.9310±0.0153).="" the="" proposed="" approach="" thus="" leads="" to="" an="" improvement="" of="" the="" classification="" performance="" if="" compared="" to="" the="" reported="" literature="">

Pandan n ap aplike ak evalye workflow rapòte a, nou te fè fas ak teste pwoblèm komen done dezekilib la, ki te rezoud lè nou itilize MCC kòm koyefisyan konparezon pèfòmans ak ROCcurve pou chwazi papòt klasifikasyon pi bon an. Rezilta yo rapòte sijere ke konfigirasyon workflow yo pwopoze a serye pou domèn envestigasyon an, sipòte pratik klinik la diskriminasyon de klas glomeruli yo.

Analize glomeruli misclassified, nou te jwenn tou ke imaj yo opinyon ki koresponn ak echantiyon yo misclassified te montre zafè tach oswa pati pasyèl (sitou sou bor yo); egzanp komen yo mansyone nan Fig.1.Nan pratik klinik la, sepandan, patolojis jete imaj sa yo ki ta ka tou eskli nan workflow yo pwopoze a pa desine estrateji pou detekte imaj davans ki afekte nan pwoblèm sa yo.

Fig. 1 Fo Negatif mal klasifye pa pi bon modèl la

Konklizyon

Nan travay prezante a, nou pwopoze yon workflow antye pou klasifikasyon glomeruli sklerotik ak ki pa sklerotik. Plizyè algoritm ekstraksyon karakteristik yo te egzamine ak evalye, ak de tipoloji karakteristik yo te chwazi: karakteristik mòfolojik ak teksti. Nou kolekte 150 karakteristik: 2 karakteristik mòfolojik ak 148 karakteristik teksti ki te kalkile lè l sèvi avèk algoritm mrcLBP ak Haralick. Lè sa a, kantite karakteristik yo te redwi a 95 lè l sèvi avèk PCA la. Yo te fòme yon rezo neral atifisyèl kwa-valide, epi yo te fè fas a dezekilib done ansanm ak pwoblèm akor rezo a. Rezilta yo jwenn amelyore eta-of-atizay la nan fè tankou travay klasifikasyon.

Nan tan kap vini an, nou pral mennen ankèt sou fason pou misyon pou minimize kantite sipozisyon anpirik nan pwosesis ekstraksyon karakteristik ak enkòpore yon klasifikasyon pondéré nan mitan pli yo; Anplis de sa, yo pral fè yon analiz karakteristik pou idantifye pi bon yo.

Anplis, nouvo teknik pou fè fas a pwoblèm dezekilib done yo ak ki baze sou metòd oversampling ta ka envestige [20]. Li ta enteresan tou pou evalye apwòch aprantisaj pwofon [21-24] epi fè yon konparezon dirèk ak metodoloji yo pwopoze nan papye sa a. Yon etid preliminè konsènan diferan teknik segmantasyon semantik aprantisaj pwofon aplike nan WSI yo te deja fèt [25]. Finalman, workflow prezante a pral entegre nan yon zouti CAD konplè pourenanaliz byopsi.

Metòd

Nan etid sa a, nou prezante yon fondasyon CAD ki pèmèt klasifikasyon nanglomeruluskondisyon lè l sèvi avèk yon apwòch ki baze sou karakteristik. Solisyon yo pwopoze a, ki baze sou pwosesis imaj ak teknik aprantisaj machin, yo te fèt otomatikman mete etikèt sou chakglomeruluskòm sclerotic oswa ki pa sclerotic. Yon reprezantasyon detaye sou workflow konplè pou klasifikasyon glomeruli montre nan Fig. 2. Ka tiyo pwosesis la dwe òganize an twa etap prensipal: (i) ekstraksyon karakteristik; (i) rediksyon karakteristik; (i) klasifikasyon.

Fig. 2 Karakteristik konplè ekstraksyon ak workflow klasifikasyon

Done deskripsyon

Tout imaj Slide yo te kolekte ant jiyè 2011 ak fevriye 2015 pa doktè ki soti nan Depatman Ijans ak transplantasyon ògàn nan Lopital la Inivèsite Bari (Itali). Toutrenbyopsi ak tach PAS yo te tcheke lè l sèvi avèk Aperio ScanScope CS a nan 20 × ak yon rezolisyon nan 0.50 μm / piksèl. WSI yo ki te konsidere nan etid sa a te kolekte nan yon total de 26renbyopsi dijital nan 19 donatè ak ki estoke nan rezolisyon konplè nan fòma dosye SVS (yon fòma Aperio fle ki gen ladann TIFF mozayik piramid ak metadata ki pa estanda ak konpresyon).

Chak WSI gen yon kantite diferan seksyon byopsi (de youn jiska sèt). Tout seri done yo itilize a konte yon mwayèn de kat seksyon byopsi pou chak WSI ak yon kantite total 105 seksyon. Imaj yo kolekte nan seri done yo itilize yo karakterize pa gwo diferans an tèm de koulè ak saturation, menm si tout nan yo te trete ak tach PAS. Egzanp diferans saturation yo rapòte nan Fig. 3.

Fig. 3 Egzanp glomeruli ak nivo saturation diferan nan byopsi ren PAS.

Kreyasyon Dataset

Tout glomeruli yo te manyèlman idantifye ak make pa de gradye medikal. Lè sa a, yon patolojis ekspè nan ren valide nòt final yo. Pwosedi a te fèt nan dekri rejyon glomeruli reyèl la ak etikèt chakglomeruluskòm sclerotic oswa ki pa sclerotic lè w itilize zouti Aperio ImageScope.

Akòz varyasyon ki te entwodwi ak anotasyon manyèl la, chak rejyon ki make te antoure pa yon bwat delimitasyon rektangilè ak yon faktè surestimasyon 1.1 pou chak dimansyon. Lè sa a, tout detekte ak make rejyon glomeruli yo te ekstrè ak itilize pou kreye dataset la.

Yo te jwenn done inisyal la te konpoze de 428 glomeruli sclerotic ak 2344 glomeruli ki pa sclerotic, ak yon rapò ant de klas yo nan 1/5.5. An detay, yo te make yon total de 2772 glomeruli epi, an mwayèn, chak byopsi ak chak seksyon te genyen 106 ak 26 glomeruli, respektivman.

Answit yo te divize done yo an seri tren ak tès. An patikilye, yo te itilize 20 pousan nan seri done orijinal la kòm yon seri tès, epi yo te itilize enfòmasyon sou sib tès la pou evalye pèfòmans final yo sèlman. Seleksyon an te fèt owaza ak kontrent ke si aglomerulusparèt nan seri tès la, tout lòt glomeruli ki fè pati menm byopsi a dwe parèt nan seri tès la, sa vle di divizyon tren/tès la te fèt nan nivo byopsi. Dènye konfigirasyon done yo rapòte nan Tablo 1.

Karakteristik ekstraksyon

Ekstraksyon karakteristik yo se premye etap nan workflow ki pèmèt definisyon yon seri karakteristik yo itilize pou fè diskriminasyon ant de diferan kalite glomeruli yo. Ki baze sou rezònman imen an itilize pa doktè yo kapab adrese pwoblèm nan, karakteristik ki pi bon yo fè fas a pwoblèm nan se sa yo ki gen rapò ak de teknik prensipal pwosesis imaj: karakteristik mòfolojik ak teksti ki baze sou.

Jan patolojis te enplike nan etid la sijere, diferans prensipal yo ant glomeruli sclerotic ak ki pa sclerotic se sou fòm kapsil Bowman a, dimansyon ak teksti akòz veso sangen yo. Glomeruli ki pa sklerotik yo anjeneral karakterize pa yon fòm eliptik ak prezans nan kapsil Bowman a ki separe de touf kapilè a ak mesanji a pa espas Bowman a. Ansanbl nan nwayo selil yo (pwen ble nan Fig. 4), lumèn kapilè yo (zòn blan nan Fig. 4), ak matris mezanjyal la (rejyon ki gen tonalite ki sanble ak diferan nivo saturation nan Fig. 4) montre yon patikilye. teksti yo rele souvan "teksti grenad. Glomeruli sklerotik, olye de sa, yo karakterize pa yon ogmantasyon nan matris la ekstraselilè ki efase lumèn kapilè yo ak pa yon espas Bowman redwi oswa absan akòz materyèl kolagen.

Figi 4 ak 5 rapòte yon egzanp sou ki pa sklerotik ak sklerotikglomerulus, respektivman. Li se vo anyen ke amann-akor nan algoritm yo pwosesis imaj, ki gen ladan valè yo paramèt ak konfigirasyon yo algorithm yo te fè sou seri a tren sèlman.

Karakteristik mòfolojik

Konsènan karakteristik mòfolojik yo, nou konsidere de karakteristik ki gen rapò ak kapsil Bowman a ak espas Bowman a. Premye karakteristik la kalkile kòm sòm zòn ki gen rapò ak kapsil Bowman a, zòn veso sangen yo, ak espas entè-kapilè ki karakterize pa yon kolorasyon blanch akòz tach PAS la. Deteksyon mask ki dekri rejyon an baze sou twa pwosedi tretman imaj paralèl ki te pran an kont chanèl twa espas koulè diferan: RGB, CMYK, ak Laboratwa. An detay:

· chanèl vèt la nan espas koulè RGB, depi li se pi reprezantan nanglomerulusestrikti; · konplemantè a nan magenta ki soti nan modèl la koulè CMJN te chwazi akòz detekte-kapab siyifikasyon anpirik nan eleman sa a koulè (Figs.3,4 ak 5);

· a ak b eleman nan espas koulè Laboratwa akòz lyen ki genyen ak vizyon koulè moun.

Yon egzanp aplikasyon an nan pwosesis yo sou glomeruli ki pa sklerotik ak sklerotik rapòte nan Figs.6 ak 7, respektivman.

Ekstraksyon mask yo pou chanèl vèt la soti nan espas koulè RVB ak pou chanèl magenta a soti nan modèl koulè CMJN an swiv menm etap pwosesis imaj yo:

1. Binarizasyon: kenbe piksèl yo ki gen rapò ak blan

rejyon yo yon valè papòt yo te etabli anpirikman 190 [16];

2. Operatè mòfolojik: pou netwaye imaj yo jwenn

soti nan etap anvan an, yo te itilize ewozyon, dilatasyon, ak filtraj medyàn ak yon disk ki gen reyon ki sòti nan l rive 3 kòm eleman estriktirasyon;

3. Aktif kontou: pou netwaye fòm nan mask la jwenn, yo te itilize algorithm kontou aktif [26] ak 200 iterasyon (kantite iterasyon yo chwazi pou evite yon atenuasyon ekstrèm nanglomerulusfòm).

Twazyèm mask la te kalkile apati eleman a ak b nan espas koulè Laboratwa. Matris ab yo te itilize kòm opinyon nan algorithm clustering k-means [27]. An patikilye, kantite grap yo te etabli anpirikman a 5, epi kantite repetisyon pwosesis gwoup la te fikse a 3 yo nan lòd yo mete diferan pozisyon inisyal santyid grap pou evite minimòm lokal yo. Apre sa, yo te kalkile mask la lè yo kenbe piksèl sa yo ki fè pati gwoup la ki gen pi gwo valè entansite echèl gri. Lè sa a, etap yo 2 ak 3 nan pwosesis la segman vèt-magenta yo te aplike.

Finalman, twa mask yo te itilize pou kalkile mask final la lè l sèvi avèk yon kritè majorite: se sèlman piksèl ki fè pati omwen de mask yo. Yo te itilize algoritm analiz teksti yo te jwenn yo: Modèl Binè Lokal (LBP) ak karakteristik Haralick.

Kòm deja pwopoze nan [13], LBP koulè milti-radial (mrcLBP) se yon varyasyon apwopriye nan LBP klasik fè fas a pwoblèm idantifikasyon an. An detay, li konsidere aplikasyon algorithm LBP nan twa chanèl koulè RGB ak diferan valè reyon (1,3, 9, ak 27) ak envarans nan wotasyon. Konfigirasyon sa yo te aplike nan RGB anvan tout koreksyonglomerulusimaj. Karakteristik yo jwenn yo te dis pou chak reyon, konsa jwenn yon kantite total 120 karakteristik (10 karakteristik pou chak reyon, 4 reyon, twa chanèl).

Dezyèm seri karakteristik ki baze sou teksti an te baze sou karakteristik Haralick yo. Kat Matris Ko-okirans Nivo Gri a, youn pou chak direksyon, yo te kalkile; Lè sa a, yo te kalkile 14 endèks Haralick yo, ki mennen nan 56 karakteristik. Pou diminye nimewo sa a, yo te kalkile mwayèn ak ranje nan mitan kat direksyon yo. Pakonsekan, nimewo final la nan karakteristik se te 28 (14 vle di ak 14 ranje, youn pou chak karakteristik Haralick). Kòm yon rezilta nan ekstraksyon nan karakteristik teksti, yo te kalkile yon total de 148 karakteristik.

Karakteristik pre-traitement

Jan sa dekri pi wo a, pwosesis ekstraksyon karakteristik yo te pwodwi 150 karakteristik ki konsidere tou de karakteristik mòfo-lojik ak teksti ki baze sou glomeruli yo. Analiz Prensipal Konpozan (PCA) te aplike kòm yon algorithm rediksyon karakteristik pou diminye korelasyon ki genyen ant diferan karakteristik yo ki pral itilize kòm antre nan etap klasifikasyon an. Anvan PCA, chak karakteristik te nòmalize Z-nòt.

Jan sa di anvan, ajisteman nan pwosesis imaj la ak algoritm klasifikasyon yo te fèt sèlman sou seri tren an. Algorithm rediksyon karakteristik, olye de sa, pa t 'bezwen oswa itilize enfòmasyon sou etikèt la. Pou rezon sa a, aplikasyon PCA ka egzekite sou tout seri done oswa sou seri done fòmasyon an sèlman, ak diferan avantaj ak dezavantaj. Tou de solisyon yo te aplike nan dataset la, ak akòz konpleksite nan pwoblèm nan klasifikasyon, yo te chwazi 99.9 pousan nan divèjans kòm valè papòt la. Finalman, 95 ak 93 karakteristik yo te jwenn lè PCA yo te aplike nan tout seri done a ak seri a tren sèlman, respektivman. Depi de apwòch yo te mennen nan yon kantite menm jan an nan karakteristik, nou te chwazi pran an kont tout enfòmasyon ki andedan dataset la, kidonk kantite karakteristik yo te konsidere pou faz nan klasifikasyon te 95.

Klasifikasyon glomeruli

Etap klasifikasyon glomeruli yo baze sou ANN epi espesyalman sou yon achitekti ANN fon. Konsepsyon achitekti ANN ak ajisteman paramèt li yo te pran lè nou konsidere seri tren an sèlman, tandiske tout rezilta yo rapòte ak diskisyon sou pèfòmans yo refere a seri tès la (al gade Rezilta ak Diskisyon). K-pliye (k te mete sou 10) yo te itilize kòm yon teknik validation kwa pou jeneralize, evite overfitting epi jwenn yon klasifikasyon endepandan de seri done espesifik D '. Plizyè inisyalizasyon rezo pou chak pli ak vòt difisil nan mitan pli yo te itilize tou de pou jwenn endepandans nan yon inisyalizasyon rezo patikilye ak kalkile etikèt klas la pliye jeneral.

Paramèt fòmasyon fiks yo te sa ki annapre yo: yon kouch kache, transpò piblik, ak softmax kòm fonksyon deklanchman pou kouch kache ak pwodiksyon an, respektivman; kwa-entropi kòm fonksyon pèt; gradyan konjige echèl kòm algorithm backpropagation. Yo te aplike yon kritè pou sispann bonè fòmasyon, ki baze sou seri validasyon an, pou ankouraje jeneralizasyon epi pou evite twòp adaptasyon; kritè a sispann rive si pèfòmans sou seri a validation pa t 'diminye andedan yon fenèt glisman nan 6 epòk.

Nimewo a nan newòn nan kouch kache a te chwazi jan sa a. Yo te konpare pèfòmans 95 rezo yo. An detay, plizyè rezo ak gwosè kouch kache ki sòti nan 1 a 95 yo te resevwa fòmasyon (li vo sonje ke 95 se kantite karakteristik yo D '). Pami 95 topoloji evalye yo, yo te chwazi youn ki gen yon gwosè kouch kache ki egal a 27 dapre pi bon valè MCC kalkile kòm MCC an mwayèn nan pli yo. Yon reprezantasyon grafik tandans MCC ak endèks presizyon yo montre nan Fig.10; konfigirasyon final Rezo Neural atifisyèl la rezime nan Tablo 6.

Pwoblèm done dezekilib

Kòm rapòte pi wo a, seri fòmasyon an te afekte pa yon distribisyon lou dezekilib ant glomeruli sclerotic ak ki pa sclerotic (5.5 glomeruli ki pa sclerotic pou chak sclerotic.glomerulus). Nan lòd pou fè pou evite overfitting nan faz fòmasyon an, ogmantasyon done yo pa te konsidere kòm yon solisyon apwopriye paske karakteristik yo chwazi yo envaryab nan transfòmasyon imaj prensipal yo. Se poutèt sa, nou konsidere apwòch sa a.

Premyèman, nou te konsidere itilizasyon MCC a kòm yon konparezon pèfòmans jeneral nan mitan pli yo. Jan nou te rapòte nan Eq. 4, MCC pran an kont fo negatif ak fo pozitif epi kalkile yon koyefisyan korelasyon ant klas prevwa ak klas sib yo. Koefisyan sa a ka varye nan entèval [-1;1], kote 1 endike prediksyon pafè, -1 dezakò konplè, epi 0 ekivalan a prediktè o aza. Jan sa di nan [28], pami nòt pèfòmans abityèl yo, MCC se youn nan sèlman ki pran an kont rapò a nan gwosè a matris konfizyon, epi li te revele yo dwe yon endèks pèfòmans pi bon pase presizyon oswa nòt F1 sou done dezekilib.

Konsènan seleksyon valè papòt klasifikasyon kòrèk la, yo te itilize koub Karakteristik Operasyon Resevwa (ROC). De apwòch yo te analize. Premye a (Apwòch A) sipoze valè pi bon an kòm premye pwen entèseksyon ant koub ROC a ak yon liy ki gen yon pant ki egal a rapò ant kantite total echantiyon negatif ak pozitif ak glisman ki soti nan kwen anwo gòch la. Trase ROC((FPR, TPR)=(0,1)). Lè nou konsidere ke, dezyèm apwòch la (Apwòch B)[29] evalye pwen distans minimòm lan (gade Eq.5) apati pwen (0,1) ROCplot la.

Konparezon de metòd yo (Apwòch A ak Apwòch B) an tèm de endèks pèfòmans diferan (Eq.1, 2,3, ak 4) rapòte nan Tablo 7. Depi nan domèn medikal la, yon prediksyon kòrèk nan pozitif nan yon maladi a pi enpòtan pase prediksyon negatif yo, se yon rapèl ki pi wo pi pito, kidonk Apwòch B te chwazi.

Referans

1. Neuen BL, Chadban SJ, Demaio AR, Johnson DW, Perkovic V.Maladi ren kwonikak ajanda mondyal NCD yo.BMJ Global Health.2017.

2. Wang H, Naghavi M, Allen C, Barber RM, Carter A, Casey DC, et al. Esperans lavi mondyal, rejyonal, ak nasyonal, mòtalite tout kòz, ak mòtalite kòz espesifik pou 249 kòz lanmò, 1980-2015: analiz asistematik pou Global Burden of Disease Study 2015.The Lancet. 2016;6:66.

3. Wolfe RA, AshbyVB, Milford EL, Ojo AO, Ettenger RE, Agodoa LYC, et al. Konparezon mòtalite nan tout pasyan ki sou dyaliz, pasyan ki sou dyaliz k ap tann transplantasyon, ak moun k ap resevwa yon premye transplantasyon kadav. N Engl J Med.2002;6:66.

4. Port FK, Wolfe RA, Mauger EA, Berling DP, Jiang K. Konparezon pwobabilite pou siviv pou pasyan dyaliz vs moun k ap resevwa transplantasyon ren kadav. J Am Med Asoc. 1993;6:66.

5. Liyanage, NinomiyaTJha V, Neal B, Patrice HM, Okpechil, et al. Pawòl-5.[wide access to treatment formaladi ren nan etap final la: yon revizyon sistematik. The Lancet.2015;666.

6. Cecka JM.The UNOS syantifik rejis transplantasyon ren-dis ane nanrentransplantasyon. Clin Transpl. 19976:66.

7. United Network for Organ Sharing. Rapò Anyèl 2004

8. Perico N, Ruggenenti P, Scalamogna M, Remuzzi G. Abòde mank donatè yo.ren: ki jan yo sèvi ak pi bon an ke nou genyen.Am J Nephrol. 2003;6:66.

9. Moore PS, Farney AC, Sundberg AK, Rohr MS, Hartmann EL, Iskandar SS, et al.Doub transplantasyon ren: yon konparezon ka-kontwòl akyon sèl transplantasyon rensoti nan donatè kritè estanda ak elaji.Transplantasyon. 2007;6:66.

10. RemuzziG, GrinyoJ, Ruggenenti P Bertini M, Cole EH, Milford EL, et al. Eksperyans bonè akdoub transplantasyon rennan granmoun ki itilize kritè donatè elaji.DoubleTransplantasyon renGwoup (DKG.JAm Soc Nephrol. 1999;6:66.