Análisis de preparaciones H&E de cualquier órgano

Qué hace

El modelo Análisis de preparaciones H&E de cualquier órgano analiza una única imagen de preparación completa de H&E de cualquier órgano. Es la lectura de preparaciones de uso general de la biblioteca: se usa cuando ningún modelo específico de órgano encaja o cuando se necesitan mediciones a nivel de preparación más que un diagnóstico.

La ejecución comprueba primero el escaneado: máscara de tejido, artefactos (desenfoque, pliegues, marcas de rotulador, burbujas, desgarros) y un veredicto de adecuación. Después cartografía la probabilidad tumoral en toda la preparación, divide el tejido en compartimentos (tumor, estroma, inflamación, necrosis, otros), segmenta y clasifica cada núcleo y localiza las figuras mitóticas con un recuento en el hot spot de 2 mm². En una metástasis o un cáncer de origen desconocido ordena el tipo tumoral y la localización primaria probables. Los embeddings por tesela y por preparación se incluyen en el resultado para los desarrolladores.

Uso previsto

Apoyo a la decisión clínica y medición. El resultado describe lo que hay en la preparación, y la ordenación de la localización primaria orienta la elección de la inmunohistoquímica en una metástasis. Las entidades raras y los linfomas son los casos difíciles para un mapa tumoral independiente del órgano.

A quién va dirigido

Patólogos que estudian una metástasis de origen desconocido, laboratorios que quieren un control de calidad automático del escaneado antes de la firma del informe, e investigadores y desarrolladores que necesitan núcleos, mitosis y embeddings a escala de preparación a través de una API.

Entradas admitidas

• Una preparación de H&E por ejecución: biopsia o resección, de cualquier órgano.
• Formatos: DICOM VL Whole Slide Microscopy Image (pirámide multiframe en teselas) o un archivo del fabricante (SVS, NDPI, MRXS, iSyntax, SCN, BIF, CZI, TIFF/OME-TIFF) convertido al cargarlo.
• Tamaño: se esperan preparaciones de gigapíxeles de 0,5–5 GB.

Requisitos

Requisito	Motivo
Tinción de H&E	Las preparaciones de IHQ, citología y hematología corresponden a otros modelos
Tamaño de píxel en µm/px	Las áreas en mm², las densidades por mm² y el campo de mitosis de 2 mm² dependen de él
Escaneado a 20× o 40×	Los núcleos y las mitosis se analizan a la magnificación nativa
Área explorada y matriz de píxeles en los metadatos	Necesarios para situar los mapas y las anotaciones en la pirámide

Contexto opcional

Se pueden indicar en clinical_context el órgano, el tipo de muestra y la pregunta clínica. Un órgano conocido acota la descripción; no convierte el resultado en un diagnóstico específico de órgano.

El resultado

Sección	Contenido
Calidad de la preparación	Máscara de tejido, mapa de artefactos y veredicto de adecuación del escaneado
Detección tumoral	Mapa de calor de probabilidad tumoral y regiones tumorales
Localización primaria	Tipos tumorales y localizaciones primarias probables ordenados para una metástasis o un cáncer de origen desconocido
Compartimentos tisulares	Mapa de tumor, estroma, inflamación, necrosis y otros tejidos, con fracciones de área
Núcleos	Máscaras de instancia clasificadas como neoplásicas, inflamatorias, de tejido conectivo, muertas (apoptóticas o necróticas) o epiteliales, con densidades por mm²
Recuento mitótico	Figuras mitóticas típicas y atípicas y recuento en el hot spot de 2 mm²
Embeddings	Embeddings por tesela con coordenadas y un embedding de la preparación, como matrices safetensors o HDF5
Borrador de informe	Opcional (options.report): una narrativa en inglés que interpreta el resultado para el lector (hallazgos, impresión, limitaciones); cada cifra se contrasta con los hallazgos

Estándares

• DICOM: mapa de calor tumoral como Parametric Map; regiones tisulares y tumorales como Segmentation, incluida Label Map Segmentation; núcleos y mitosis como Microscopy Bulk Simple Annotations; mediciones en SR TID 1500; Encapsulated PDF.
• Recuento: mitosis por 2 mm² según la convención de la Clasificación de los tumores de la OMS, 5.ª edición.
• Codificación: SNOMED CT y CIE-O-3 (ICD-O-3) para morfología y topografía; FHIR R4 DiagnosticReport con entradas Observation.

Embeddings para desarrolladores

Las matrices de embeddings (vectores de características) permiten la búsqueda de preparaciones, el análisis de cohortes y el entrenamiento de clasificadores propios sin volver a analizar la imagen. Cada matriz incluye las coordenadas de las teselas y la versión del codificador con que se calculó.