細胞診におけるデジタル病理学と自動画像解析

デジタル病理学は、ガラス細胞診スライドを高解像度のデジタル画像に変換し、コンピューター上で閲覧、共有、解析できるようにするものであり、自動画像解析は、これらの画像に定量的アルゴリズムや機械学習アルゴリズムを適用します。これらを組み合わせることで、遠隔レビュー、ワークロードのトリアージ、細胞診材料における異常細胞のコンピューター支援検出が可能になります。

Definition

細胞診におけるデジタル病理学と自動画像解析は、細胞診スライドをホールスライド画像にデジタル化すること、および機械学習を含む計算アルゴリズムを適用して、そのレビューと定量的解釈を支援することから構成されます。

Scope

本項目では、細胞診に適用されるホールスライドイメージング、診断使用のためのバリデーション要件、および自動画像解析と深層学習画像解析の役割について扱います。焦点は方法論にあり、特定のソフトウェアを推奨したり、専門家によるレビューを置き換えたりするものではありません。

Core questions

• ホールスライドイメージングを一次細胞診診断に使用する前に、どのようなバリデーションが必要ですか？
• 細胞診標本のどのような特徴が、デジタル化を組織学よりも困難にしていますか？
• 自動画像解析は、細胞診医を置き換えるのではなく、どのように支援できますか？

Key concepts

• ホールスライドイメージング (WSI)
• Zスタッキングと細胞層間の焦点合わせ
• 診断使用のためのバリデーション
• コンピューター支援検出とスクリーニング
• 深層学習と畳み込みニューラルネットワーク
• 遠隔およびテレ細胞診レビュー

Mechanisms

スライドスキャナーは、細胞診標本をデジタル画像として取り込みます。細胞診材料は単一の組織平面ではなく3次元的に分布していることが多いため、細胞を鮮明に描出するためには複数の焦点面（Zスタッキング）が必要となる場合があり、これにより組織学と比較して画像サイズとスキャン要求が増大します。得られたホールスライド画像は遠隔でレビューでき、細胞のセグメンテーション、特徴の定量化、またはヒトによるレビューのために異常細胞候補を特定する深層ニューラルネットワークを含む画像解析アルゴリズムへの入力として機能します。診断使用には、デジタルレビューとガラススライドレビューを比較する正式なバリデーションが必要です。

Clinical relevance

デジタル細胞診は、遠隔細胞診、二次コンサルテーション、教育、およびコンピューター支援スクリーニングをサポートし、アルゴリズムは細胞診医を置き換えるのではなく支援することを意図しています。本項目では、これらの方法とそのバリデーションについて説明します。特定の検査室における導入と解釈は、現地のバリデーションおよび規制要件によって管理され、個別化された臨床アドバイスではありません。

Evidence & guidelines

米国病理学会は、診断目的のホールスライドイメージングのバリデーションに関するガイドライン（Pantanowitz et al., 2013）を発行しており、その細胞病理学への具体的な関連性と適応は別途検討されています（Antonini et al., 2022）。ホールスライド画像を加速および解析する深層学習アプローチを含むスキャンおよび計算の進歩は、この分野を拡大し続けています（Rivenson et al., 2022）。

History

テレパソロジーと静止デジタル画像は、スライド全体をデジタル化することを実用的にしたホールスライドスキャナーの開発に先行していました。細胞の3次元分布のため、細胞診の採用は組織学に遅れをとっていましたが、Zスタッキングの改善と深層学習の台頭により、デジタル細胞診と自動解析はより広範な研究と利用へと進んでいます。

Debates

ホールスライドイメージングは、一次細胞診診断をどの程度完全にサポートできますか？

細胞診の3次元細胞分布と焦点合わせの要求はデジタル化を複雑にするため、組織学指向のバリデーションガイドラインが一次細胞診診断に適用されるかどうか、またどのように適用されるかについては、現在も活発な議論が続いています。

Seminal works

• pantanowitz-2013

Frequently asked questions

細胞診スライドのデジタル化が組織診スライドのデジタル化よりも難しいのはなぜですか？

細胞診の細胞は、単一の組織切片ではなく、複数の焦点面にわたって広がっていることが多いため、鮮明な画像を得るには複数の焦点層（Zスタッキング）を取り込む必要があり、これによりスキャン時間とファイルサイズが増加します。

自動画像解析は細胞診医を置き換えますか？

現在のアプリケーションは、ヒトによるレビューのために所見を特定したり定量化したりすることで支援するように設計されています。解釈の責任は細胞診医にあり、診断使用には正式なバリデーションが必要です。