Инструменты искусственного интеллекта в гистологии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

ОБОСНОВАНИЕ. В патолого-анатомической диагностике рутинно возникает необходимость выполнения постоянно повторяющихся процедур, на которые тратится бό́льшая часть рабочего ресурса врача. Возникло предположение, что упрощение рутинных процедур благодаря использованию искусственного интеллекта позволит увеличить продуктивность работы врача.

Цель ― уменьшение затрат ресурса врача на выполнение рутинных задач, сохранение концентрации и внимания специалиста на диагностически важных моментах.

МЕТОДЫ. Для купирования вышеобозначенных проблем UNIM разработала инструменты, базирующиеся на нейросетях [1, 2] и машинном обучении: инструмент автоматической детекции [3] и подсчёта ядерной экспрессии ki67 и инструмент автоматической расстановки точек фокусировки и захвата ткани для гистосканеров.

РЕЗУЛЬТАТЫ. Алгоритм подсчёта ядерной экспрессии на основе окраски Ki67 тратит на подсчёт и классификацию клеток от 7 до 10 секунд на стекло, при этом точность результата составляет 98%. Без использования алгоритма у врача тратится в среднем 20–30 минут на стекло. Алгоритм по расстановке точек фокусировки с высокой точностью закрывает задачу автоматической расстановки точек фокусировки, что позволяет избавиться от необходимости тратить колоссальные ресурсы отдельных специалистов на перепроверку работы «коробочных» алгоритмов и ручную расстановку точек фокусировки.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. В результате проведённых экспериментов, тестирований и сбора данных обратной связи от врачей-патоморфологов сделаны выводы, что данные инструменты значительно сократили время проведения рутинных ручных операций, снизили время выдачи гистологических заключений и свели к минимуму количество возможных ошибок.

Об авторах

А. О. Яснов

Медицинская лаборатория UNIM Ltd

Автор, ответственный за переписку.
Email: yasnov.artur@gmail.com
Россия, Москва

А. И. Ремез

Медицинская лаборатория UNIM Ltd

Email: yasnov.artur@gmail.com
Россия, Москва

А. О. Майер

Медицинская лаборатория UNIM Ltd

Email: yasnov.artur@gmail.com
Россия, Москва

Список литературы

  1. Ioffe S, Szegedy Ch. Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. ICML’15: Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning. July 2015. Vol. 37. Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.1502.03167
  2. Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. In: Navab N, Hornegger J, Wells W, Frangi A, editors. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention ― MICCAI 2015. MICCAI 2015. Lecture Notes in Computer Science, vol 9351. Cham: Springer; 2015. doi: 10.1007/978-3-319-24574-4_28
  3. Xie S, Girshick R, Dollár P, Tu Zh, He K. Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks. In: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2017. doi: 10.1109/cvpr.2017.634

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Яснов А.О., Ремез А.И., Майер А.О., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».