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Organunabhängige HE-Schnittanalyse

Organunabhängige HE-Auswertung: QC, Tumorkarte, Kerne, Mitosen, Primärlokalisation, Embeddings.

Bald verfügbarWSIDigitale Pathologie

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Überblick

Funktionsweise

Organunabhängige HE-Schnittanalyse wertet ein einzelnes HE-Whole-Slide-Image aus einem beliebigen Organ aus. Sie ist die allgemeine Schnittauswertung der Bibliothek: für Fälle, in die kein organspezifisches Modell passt, oder wenn Messwerte auf Präparatebene statt einer Diagnose benötigt werden.

Die Analyse prüft zuerst den Scan: Gewebemaske, Artefakte (Unschärfe, Falten, Stiftmarkierungen, Luftblasen, Risse) und eine Beurteilung der Auswertbarkeit. Danach kartiert sie die Tumorwahrscheinlichkeit über das Präparat, teilt das Gewebe in Kompartimente (Tumor, Stroma, Entzündung, Nekrose, Sonstiges), segmentiert und klassifiziert jeden Zellkern und findet Mitosefiguren mit einer Zählung im Hot Spot von 2 mm². Bei einer Metastase oder einem Karzinom mit unbekanntem Primärtumor erstellt sie eine Rangliste des wahrscheinlichen Tumortyps und der wahrscheinlichen Primärlokalisation. Kachel- und Slide-Embeddings werden für Entwickler mit dem Ergebnis geliefert.

Einsatzzweck

Entscheidungsunterstützung und Messung. Das Ergebnis beschreibt, was auf dem Präparat zu sehen ist, und die Rangliste der Primärlokalisationen steuert die Auswahl der Immunhistochemie bei einer Metastase. Seltene Entitäten und Lymphome sind die schwierigen Fälle für eine organunabhängige Tumorkarte.

Zielgruppe

Pathologen, die eine Metastase unbekannten Ursprungs abklären, Labore, die vor der Freigabe eine automatische Scanqualitätskontrolle wünschen, sowie Forschende und Entwickler, die Zellkern-, Mitose- und Embedding-Ausgaben auf Präparatebene über eine API benötigen.

Eingaben und Protokoll

Unterstützte Eingaben

Ein HE-Präparat pro Analyse: Biopsie oder Resektat, beliebiges Organ.
Formate: DICOM VL Whole Slide Microscopy Image (gekachelte Multiframe-Pyramide) oder eine Herstellerdatei (SVS, NDPI, MRXS, iSyntax, SCN, BIF, CZI, TIFF/OME-TIFF), die beim Upload konvertiert wird.
Größe: Gigapixel-Präparate von 0,5–5 GB sind üblich.

Anforderungen

Anforderung	Grund
HE-Färbung	IHC-, Zytologie- und Hämatologiepräparate gehören zu anderen Modellen
Pixelabstand in µm/px	Flächen in mm², Dichten pro mm² und das Mitosefeld von 2 mm² hängen davon ab
Scan mit 20× oder 40×	Zellkerne und Mitosen werden in nativer Vergrößerung ausgewertet
Abgebildete Fläche und Pixelmatrix in den Metadaten	Nötig, um Karten und Annotationen auf der Pyramide zu platzieren

Optionale klinische Angaben

Das Organ, der Präparattyp und die Fragestellung können in clinical_context übergeben werden. Ein bekanntes Organ präzisiert die Beschreibung; es macht aus dem Ergebnis keine organspezifische Diagnose.

Ergebnisse und Standards

Das Ergebnis

Abschnitt	Inhalt
Präparatqualität	Gewebemaske, Artefaktkarte und Beurteilung der Scanqualität
Tumordetektion	Heatmap der Tumorwahrscheinlichkeit und Tumorregionen
Primärlokalisation	Rangliste der Tumortypen und wahrscheinlichen Primärlokalisationen bei Metastase oder unbekanntem Primärtumor
Gewebekompartimente	Karte von Tumor, Stroma, Entzündung, Nekrose und sonstigem Gewebe, mit Flächenanteilen
Zellkerne	Instanzmasken, klassifiziert als neoplastisch, entzündlich, bindegewebig, abgestorben (apoptotisch oder nekrotisch) oder epithelial, mit Dichten pro mm²
Mitosezahl	Typische und atypische Mitosefiguren und die Zählung im Hot Spot von 2 mm²
Embeddings	Kachel-Embeddings mit Koordinaten und ein Slide-Embedding, als safetensors- oder HDF5-Arrays
Befundentwurf	Optional (`options.report`): ein Fließtext auf Englisch, der das Ergebnis für die befundende Person einordnet (Befunde, Beurteilung, Einschränkungen); jede Zahl wird gegen die Befunde geprüft

Standards

DICOM: Tumor-Heatmap als Parametric Map; Gewebe- und Tumorregionen als Segmentation, einschließlich Label Map Segmentation; Zellkerne und Mitosen als Microscopy Bulk Simple Annotations; Messwerte in SR TID 1500; Encapsulated PDF.
Zählung: Mitosen pro 2 mm² nach der Konvention der WHO Classification of Tumours, 5. Auflage.
Kodierung: SNOMED CT und ICD-O-3 für Morphologie und Topographie; FHIR R4 DiagnosticReport mit Observation-Einträgen.

Embeddings für Entwickler

Die Embedding-Arrays unterstützen die Präparatsuche, Kohortenanalysen und das Training eigener Präparatklassifikatoren, ohne das Bild erneut auszuwerten. Jedes Array enthält die Kachelkoordinaten und die Version des Encoders, mit dem es berechnet wurde.