Pathologie numérique et analyse d'images automatisée en cytologie

La pathologie numérique convertit les lames de cytologie en verre en images numériques haute résolution qui peuvent être visualisées, partagées et analysées sur un ordinateur, tandis que l'analyse d'images automatisée applique des algorithmes quantitatifs et d'apprentissage automatique à ces images. Ensemble, ces approches facilitent l'examen à distance, le triage de la charge de travail et la détection assistée par ordinateur des cellules anormales dans le matériel cytologique.

Definition

La pathologie numérique et l'analyse d'images automatisée en cytologie englobent la numérisation des lames cytologiques en images de lames entières et l'application d'algorithmes computationnels, y compris l'apprentissage automatique, pour faciliter leur examen et leur interprétation quantitative.

Scope

Cette entrée couvre l'imagerie de lames entières (whole slide imaging) appliquée à la cytologie, les exigences de validation pour l'utilisation diagnostique, et le rôle de l'analyse d'images automatisée et par apprentissage profond. L'accent est mis sur la méthodologie ; elle n'approuve aucun logiciel particulier et ne remplace pas l'examen par un expert.

Core questions

• Quelle validation est requise avant que l'imagerie de lames entières puisse être utilisée pour le diagnostic cytologique primaire ?
• Quelles caractéristiques des préparations cytologiques rendent la numérisation plus exigeante que pour l'histologie ?
• Comment l'analyse d'images automatisée peut-elle assister plutôt que remplacer le cytologiste ?

Key concepts

• Imagerie de lames entières (WSI)
• Empilement en Z (z-stacking) et focalisation à travers les couches cellulaires
• Validation pour l'usage diagnostique
• Détection et dépistage assistés par ordinateur
• Apprentissage profond et réseaux neuronaux convolutifs
• Examen à distance et télé-cytologie

Mechanisms

Un scanner de lames capture la préparation cytologique sous forme d'image numérique ; étant donné que le matériel cytologique est souvent distribué en trois dimensions plutôt que sur un seul plan tissulaire, plusieurs plans focaux (empilement en Z ou z-stacking) peuvent être nécessaires pour rendre les cellules nettes, ce qui augmente la taille de l'image et les exigences de numérisation par rapport à l'histologie. Les images de lames entières ainsi obtenues peuvent être examinées à distance et servir d'entrée aux algorithmes d'analyse d'images, y compris les réseaux neuronaux profonds, qui segmentent les cellules, quantifient les caractéristiques ou signalent les cellules anormales potentielles pour un examen humain. L'utilisation diagnostique nécessite une validation formelle comparant l'examen numérique à celui des lames en verre.

Clinical relevance

La cytologie numérique soutient la télé-cytologie, la consultation secondaire, l'éducation et le dépistage assisté par ordinateur, avec des algorithmes conçus pour assister plutôt que remplacer le cytologiste. Cette entrée décrit les méthodes et leur validation ; le déploiement et l'interprétation dans un laboratoire donné sont régis par les exigences locales de validation et réglementaires et ne constituent pas un avis clinique individualisé.

Evidence & guidelines

Le College of American Pathologists a publié une directive sur la validation de l'imagerie de lames entières à des fins diagnostiques (Pantanowitz et al., 2013), dont la pertinence spécifique et l'adaptation à la cytopathologie ont été examinées séparément (Antonini et al., 2022). Les avancées en matière de numérisation et de calcul, y compris les approches d'apprentissage profond qui accélèrent et analysent les images de lames entières, continuent d'élargir le domaine (Rivenson et al., 2022).

History

La télépathologie et les images numériques statiques ont précédé le développement des scanners de lames entières, qui ont rendu pratique la numérisation de lames complètes. L'adoption en cytologie a été plus lente qu'en histologie en raison de la distribution tridimensionnelle des cellules, mais l'amélioration de l'empilement en Z (z-stacking) et l'essor de l'apprentissage profond ont conduit à une étude et une utilisation plus larges de la cytologie numérique et de l'analyse automatisée.

Debates

Dans quelle mesure l'imagerie de lames entières peut-elle soutenir pleinement le diagnostic cytologique primaire ?

La distribution tridimensionnelle des cellules en cytologie et les exigences de focalisation compliquent la numérisation, de sorte que la question de savoir si et comment la directive de validation orientée vers l'histologie s'applique au diagnostic cytologique primaire reste en discussion active.

Seminal works

• pantanowitz-2013

Frequently asked questions

Pourquoi la numérisation des lames de cytologie est-elle plus difficile que celle des lames d'histologie ?

Les cellules cytologiques sont souvent réparties sur plusieurs plans focaux plutôt que sur une seule coupe tissulaire, de sorte qu'une imagerie nette peut nécessiter la capture de multiples couches focales (empilement en Z ou z-stacking), ce qui augmente le temps de numérisation et la taille des fichiers.

L'analyse d'images automatisée remplace-t-elle le cytologiste ?

Les applications actuelles sont conçues pour assister en signalant ou en quantifiant les observations pour un examen humain ; le cytologiste conserve la responsabilité de l'interprétation, et l'utilisation diagnostique nécessite une validation formelle.