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Miglioramento della normalizzazione facendo uso di patologia di Digital

L'instaurazione dei livelli di normalizzazione è un'emissione essenziale che urta il campo di patologia digitale. È veduto come una delle sfide principali che affrontano oggi l'industria.

Mentre il concetto è stato intorno per una quantità significativa di tempo, è stato soltanto negli ultimi anni che ha indicato gli avanzamenti rapidi dovuto la tecnologia che è a disposizione per supportare l'idea.

Patologia di Digital

Credito di immagine: foto/Shutterstock.com di scienza

A seguito di questi passi avanti nella tecnologia, c'è stato un'approvazione diffusa rapido crescente della metodologia che mette a fuoco sulle intere immagini diapositive digitalizzate catturate dai microscopi, memorizzante li ed analizzanti e di creazione dei database che possono essere divisi con gli scienziati intorno al mondo.

L'analisi e la divisione automatizzate delle immagini permesse con il metodo stanno aiutando rapido gli scienziati alle comprensioni di guadagno nella patologia di parecchie malattie, facilitando lo sviluppo veloce ed efficiente di nuovi ed efficaci approcci terapeutici.

Tuttavia, poiché la patologia digitale moderna ha luogo ancora nei sui inizi, soffre da una mancanza di standard e di regolamenti. Affinchè la patologia digitale incontri la sua piena capacità, la normalizzazione deve essere migliorata per assicurarsi che gli stessi alti livelli siano sostenuti generale.

La normalizzazione egualmente assicurerà l'uniformità dei dati che stanno aggiungendosi nei database comuni, tenendo conto essere incorporato facilmente nelle analisi fatte funzionare dai gruppi differenti universalmente.

Corrente, non c' è appena una sfida della normalizzazione che affronta la patologia digitale. L'industria deve indirizzare la normalizzazione in termini di strumentazione, software di analisi, protocolli, sistemi di acquisizione della rappresentazione e colore video dalle diapositive digitali. Sotto discutiamo come ciascuna di queste aree deve essere migliorata.

Schermo a colori

Il raggiungimento della normalizzazione del colore che le diapositive digitali video è forse l'aspetto più importante della normalizzazione in patologia digitale.

Tuttavia, migliorare sulla normalizzazione di colore può essere provocatorio perché la variazione può sorgere per varie ragioni, dalla variazione nei protocolli e nelle pratiche utilizzati in ogni laboratorio alle variazioni nei parametri di bloccaggio, quali l'illuminazione ed i filtri utilizzati, al software che elabora le immagini.

La risoluzione alla normalizzazione dello schermo a colori viene dall'instaurazione degli standard in questi altri campi.

Strumentazione

Gli scanner utilizzati per produrre le intere immagini diapositive sono fatti da varie società, con conseguente strumentazione che impianti diversamente, la differenza principale che è se lo scanner funziona via lo scansione basato a mattonelle o riga riga.

La rappresentazione e le comunicazioni di Digital nel gruppo di lavoro del comitato di normalizzazione della medicina (DICOM) ha presentato gli standard per allo lo scansione basato a mattonelle, aiutanti i gruppi attraverso l'uso del globo la loro strumentazione allo stesso modo fornire i risultati comparabili.

Gli standard egualmente sono richiesti affinchè i metodi di scansione righi riga raggiungano l'uniformità da questo tipo di strumentazione anche.

L'altro hardware, materiale di illuminazione, in particolare, deve essere considerato. Corrente, non ci sono standard che presentano le linee guida per i livelli ed i filtri dell'illuminazione che dovrebbero essere utilizzati attraverso i laboratori per assicurare quello lo schermo a colori dell'uniforme digitale di resti delle diapositive.

L'instaurazione regola quanto a quali filtri e livelli dell'illuminazione dovrebbero essere usati è vitali a potere confrontare a facilmente e rapido il vasto numero delle immagini che sono memorizzate nel database digitale.

Sistemi di acquisizione di immagine

L'interpretazione ed il confronto di tantissime diapositive raccolte dai laboratori nelle posizioni differenti egualmente contano sui sistemi di acquisizione della rappresentazione che sono integrati con gli archivi venditore-neutrali (VNAs) che aderiscono alle linee guida, come quelle che sono stati presentati da DICOM.

Senza rispetto to tali norme, le immagini acquistate mancherebbero dell'interoperabilità. Questa omissione di utilizzare queste immagini nei modi utili fornisce ad una forte barriera ai laboratori ed ai servizi sanitari che adottano la tecnologia, limitanti la sua crescita ed impedicenti più dati la divisione fra i professionisti.

Protocolli

Le differenze nei protocolli possono causare la variazione significativa nelle immagini prodotte, specialmente in termini di colori video, che lo rende difficile confrontare le immagini prodotte dai laboratori differenti.

C'è una necessità per le linee guida di essere precisato per diminuire la variabilità nei trattamenti fra i laboratori. L'assicurazione che tutti i laboratori stanno funzionando, allo stesso modo, diminuisce la variabilità veduta nelle immagini che possono provocare loro essendo difficili analizzare e confrontare, limitanti l'efficacia di patologia digitale.

Patologia digitale mobile con normalizzazione

C'è una necessità per le linee guida di essere stabilito per facilitare la normalizzazione diffusa, calibrante il lavoro che conduce ai laboratori attraverso il mondo, assicurante che le immagini che sono divise possano essere analizzate e confrontate facilmente ed aggiungente il valore ai trattamenti di sanità e della ricerca.

La ricerca è necessaria determinare che cosa queste linee guida dovrebbero essere. Una volta che tali linee guida sono collocate, i ricercatori ed i professionisti di sanità dovrebbero preparare i loro gruppi adattare ed aggiornare i loro trattamenti in modo che siano in conformità con le linee guida.

In alcuni casi, questo può richiedere un investimento di tempo e delle risorse di riaddestrare il personale. Tuttavia, la normalizzazione dei trattamenti aggiungerà il valore significativo a patologia digitale.

Sorgenti:

  • Niazi, M., Parwani, A. e Gurcan, M., 2019. Patologia di Digital ed intelligenza artificiale. Oncologia di The Lancet, 20(5), pp.e253-e261. https://www.thelancet.com/journals/lanonc/article/PIIS1470-2045(19)30154-8/fulltext
  • Pantanowitz, L., Sharma, A., Carter, A., Kurc, T., Sussman, A. e Saltz, J., 2018. Venti anni di patologia digitale: Una generalità della strada ha viaggiato, che cosa è sull'orizzonte e l'emergenza degli archivi venditore-neutrali. Giornale di informatica di patologia, 9(1), p.40. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6289005/
  • Yagi, Y., 2011. Colori la normalizzazione e l'ottimizzazione nell'intera rappresentazione della diapositiva. Patologia diagnostica, 6 (S1). https://link.springer.com/article/10.1186/1746-1596-6-S1-S15

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Last Updated: Mar 30, 2020

Sarah Moore

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Sarah Moore

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