Análise de lâmina de HE de qualquer órgão

O que faz

A Análise de lâmina de HE de qualquer órgão lê uma única lâmina digital de HE de qualquer órgão. É a leitura de lâmina de uso geral da biblioteca: indicada quando nenhum modelo específico de órgão se aplica ou quando são necessárias medidas no nível da lâmina, e não um diagnóstico.

A execução verifica primeiro a digitalização: máscara de tecido, artefatos (borramento, dobras, marcas de caneta, bolhas, rasgos) e uma conclusão sobre a adequação. Em seguida, mapeia a probabilidade de tumor em toda a lâmina, divide o tecido em compartimentos (tumor, estroma, inflamação, necrose, outros), segmenta e classifica cada núcleo e encontra as figuras de mitose com a contagem no hot spot de 2 mm². Em uma metástase ou em um câncer de sítio primário desconhecido, ela ordena o tipo tumoral e o sítio primário prováveis. Embeddings de tiles e da lâmina acompanham o resultado para desenvolvedores.

Uso previsto

Apoio à decisão e medição. O resultado descreve o que está na lâmina, e a ordenação dos sítios primários orienta a escolha do painel de imuno-histoquímica em uma metástase. Entidades raras e linfomas são os casos difíceis para um mapa tumoral independente de órgão.

Para quem é

Patologistas que investigam uma metástase de origem desconhecida, laboratórios que querem um controle de qualidade automático da digitalização antes da liberação do laudo, e pesquisadores e desenvolvedores que precisam de núcleos, mitoses e embeddings em escala de lâmina por meio de uma API.

Entradas aceitas

• Uma lâmina de HE por execução: biópsia ou ressecção, de qualquer órgão.
• Formatos: DICOM VL Whole Slide Microscopy Image (pirâmide multiframe em tiles) ou arquivo do fabricante (SVS, NDPI, MRXS, iSyntax, SCN, BIF, CZI, TIFF/OME-TIFF) convertido no envio.
• Tamanho: são esperadas lâminas de gigapixels, de 0,5–5 GB.

Requisitos

Requisito	Motivo
Coloração HE	Lâminas de IHQ, citologia e hematologia pertencem a outros modelos
Espaçamento de pixel em µm/px	Áreas em mm², densidades por mm² e o campo de 2 mm² para mitoses dependem dele
Digitalização em 20× ou 40×	Núcleos e mitoses são lidos na magnificação nativa
Área digitalizada e matriz de pixels nos metadados	Necessárias para posicionar mapas e anotações na pirâmide

Contexto opcional

O órgão, o tipo de espécime e a pergunta clínica podem ir em clinical_context. Um órgão conhecido refina a descrição; ele não transforma o resultado em um diagnóstico específico de órgão.

O resultado

Seção	Conteúdo
Qualidade da lâmina	Máscara de tecido, mapa de artefatos e conclusão sobre a adequação da digitalização
Detecção de tumor	Mapa de calor da probabilidade de tumor e regiões tumorais
Sítio primário	Tipos tumorais e sítios primários prováveis, ordenados, para uma metástase ou um câncer de sítio primário desconhecido
Compartimentos teciduais	Mapa de tumor, estroma, inflamação, necrose e outros tecidos, com as frações de área
Núcleos	Máscaras de instância classificadas como neoplásicas, inflamatórias, conjuntivas, mortas (apoptóticas ou necróticas) ou epiteliais, com densidades por mm²
Contagem mitótica	Figuras de mitose típicas e atípicas e a contagem no hot spot de 2 mm²
Embeddings	Embeddings de tiles com coordenadas e um embedding da lâmina, como arrays safetensors ou HDF5
Rascunho de laudo	Opcional (options.report): uma narrativa em inglês que interpreta o resultado para o leitor (achados, impressão, limitações); cada número é conferido com os achados

Padrões

• DICOM: mapa de calor tumoral como Parametric Map; regiões teciduais e tumorais como Segmentation, incluindo Label Map Segmentation; núcleos e mitoses como Microscopy Bulk Simple Annotations; medidas em SR TID 1500; Encapsulated PDF.
• Contagem: mitoses por 2 mm² segundo a convenção da WHO Classification of Tumours, 5ª edição.
• Codificação: SNOMED CT e CID-O-3 (ICD-O-3) para morfologia e topografia; FHIR R4 DiagnosticReport com entradas Observation.

Embeddings para desenvolvedores

Os arrays de embeddings permitem busca de lâminas, análises de coortes e o treinamento de classificadores de lâminas próprios sem reler a imagem. Cada array traz as coordenadas dos tiles e a versão do codificador com que foi calculado.