Zusammenfassung
Die Bilderfassung ist für die virtuelle Mikroskopie von entscheidender Bedeutung, um die Qualität der digitalen Laborarbeit auf eine neue Stufe zu heben. Da die virtuelle Mikroskopie für digitale Pathologen und Pathologinnen zur täglichen Routine wird, ist es notwendig, die Bilderfassung und -darstellung zu standardisieren. Diese Standards sollten den täglichen Anforderungen des digitalen Labors entsprechen, einschließlich der Optimierung der Ergebnisse und eines qualitativ hochwertigen Outputs. Sie müssen Helligkeit, Kontrast und Vergrößerung effektiv anpassen und geeignete Kameraeinstellungen verwenden, um eine maximale diagnostische Integrität zu gewährleisten. Im Folgenden werden die Schlüsselelemente für eine optimale digitale Bilderfassung erläutert.
Was bedeutet Bilderfassung in der virtuellen Mikroskopie?
Die Bilderfassung ist eine der Grundvoraussetzungen für die virtuelle Mikroskopie. Die Entwicklung von innovativen Objektträgerscannern hat die virtuelle Mikroskopie zu einem Routinebestandteil des täglichen Arbeitsablaufs in der digitalen Pathologie gemacht. Daher müssen die Anforderungen an die Bilderfassung und -darstellung in einem standardisierten Format erfüllt werden, um die Konsistenz des gesamten Prozesses zu gewährleisten. Virtuelle Chips erfordern die Verarbeitung großer Datenmengen, so dass auch die Bildkomprimierung ein wichtiger Aspekt ist.
Die richtige Kombination
Die maximal verfügbare Vergrößerung, die Diagnosesicherheit, die Scanzeit und die Datenkompression sind Faktoren, die je nach Intensität der Nutzung die Ergebnisse beeinflussen. Normalerweise können Slides in verschiedenen Qualitätsstufen digitalisiert werden, z. B. 100%, 90%, 85%, 80%, 70%, 60% und niedriger. Die Qualitätsstufe der Slides wirkt sich auf die Festlegung der richtigen diagnostischen Anforderungen aus.
Erzielen Sie eine hohe Bildqualität
Einige Forscher:innen sind der Ansicht, dass qualitativ hochwertige Bilder nur bei einer Qualitätsstufe von 40 % oder mehr erzielt werden können. Je höher die Vergrößerung ist, desto besser sind die Ergebnisse. Außerdem wird durch das Beibehalten eines Qualitätsniveaus von etwa 90 % bei gleichzeitiger Verringerung der Datenmenge die für die Digitalisierung erforderliche Zeit reduziert. Je geringer die Datenmenge ist, desto geringer ist auch der Zeitaufwand. Die für die Digitalisierung benötigte Zeit hängt auch von der Geschwindigkeit des Netzes ab.
Abgleich des Verhältnisses
Die Kompressionsrate beträgt etwa 20 % bei einer Qualitätsstufe von 90 % und sinkt weiter auf 8 % bei einer Qualitätsstufe von 10 %. Somit ist eine Pixelauflösung von 0,2 x 0,2 Quadratmikrometern und eine Qualitätsstufe von 40 bis 80 % für ein qualitativ hochwertiges Bild akzeptabel. Eine Auflösung von mehr als 4 Megapixeln und ein Kontrastverhältnis von mehr als 3.000 sind laufende technische Anforderungen für virtuelle Slideshows. Da die .jpg-Komprimierung ein flexibler Komprimierungsstandard ist, müssen alle Slide Scanner den Standard-Komprimierungsmodus verwenden.
Beste Bilderfassung
Die Standards für die virtuelle Mikroskopie gewährleisten eine sichere und kooperative Umgebung für Pathologen und Pathologinnen. In der virtuellen Mikroskopie automatisiert die digitale Bilderfassung den gesamten Digitalisierungsprozess. Digitale Monochrom- und Farbkameras ermöglichen den Einsatz von Durchlicht und liefern so qualitativ hochwertige Ergebnisse. In der Fluoreszenzmikroskopie sind Monochromkameras oft die bevorzugte Erfassungsmethode.
Technische Voraussetzungen
Virtuelle Mikroskope können sowohl in der Hellfeld- als auch in der Fluoreszenzmikroskopie große digitale Bilder mit hoher Auflösung digitalisieren. Die Qualität eines digitalisierten Bildes kann anhand von drei Parametern gemessen werden: Schärfe, Kontrast und Fokus. Im Allgemeinen sind eine optimale Hardware-Einrichtung und Software-Erfassung der Schlüssel zur Erzielung der besten Bilder. Bei Hirnsektionen, Prostatabiopsien und Lungenbiopsien liefert eine 2,5- bis 63-fache Vergrößerung die beste Bildqualität.
Digitale Bilderfassung und Künstliche Intelligenz
Zu einer erfolgreichen Bilderfassung gehört auch das Entwickeln von Modellen der Künstlichen Intelligenz (KI) für Deep Learning. Wenn Sie im Bereich der KI-integrierten virtuellen Mikroskopie arbeiten, haben Sie vielleicht schon Situationen erlebt, in denen Sie umfangreiche Anmerkungen für ein Lernmodell gemacht haben, die Ergebnisse aber verwirrend sind und Sie alle Anmerkungen wiederholen müssen.
Geltende Bedingungen
Viele Pathologen und Pathologinnen verfügen zwar über umfangreiche praktische Erfahrungen bei der Erstellung wissenschaftlich korrekter Anmerkungen aus der Perspektive der Pathologie. Doch entsprechen diese nicht immer den Standards der Computer Vision. Infolgedessen können diese Anmerkungen weniger genau oder gültig für die Computer-Vision-Analyse sein, was zu einem Verlust an Genauigkeit oder Zuverlässigkeit führt. Um eine optimale Erfassungsqualität zu gewährleisten und Probleme zu minimieren, müssen bestimmte Regeln in Bezug auf saubere Klassen, die Größe der Anmerkungen, die Fehlerbehandlung und die Wahrung der Konsistenz eingehalten werden.
- Saubere Klassen: Klassen müssen sauber und aufgeräumt sein, um Pixelverwechslungen in den Anmerkungen zu vermeiden. Wenn die Anmerkungen beispielsweise zu klein sind, ist es nicht möglich, die Heterogenität der Gewebeprobe oder den Übergang von einem Erscheinungsbild des Gewebes in ein anderes darzustellen.
- Größe der Beschriftungen: Die Größe der Annotationen hängt teilweise von der Heterogenität des untersuchten Gewebes ab. Bei der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen ist es wichtig, die potenziellen Herausforderungen zu berücksichtigen, die sich aus dem begrenzten Vorhandensein von pathologischen Strukturen in medizinischen Daten ergeben. Inhärente Ungleichgewichte in Datensätzen müssen adressiert und entsprechend korrigiert werden.
- Ungleichgewicht der Klassen: Ein Klassifikationsungleichgewicht entsteht, wenn unterrepräsentierte Kategorien überrepräsentiert oder überrepräsentierte Kategorien unterrepräsentiert sind. Um dies zu korrigieren, müssen alle durch direkte Beobachtung und Messung bereitgestellten Informationen während des Modellierungsprozesses angepasst werden.
- Konsistenz: Nach Abschluss des Projekts und aller erforderlichen Interpretationszyklen müssen Sie alles mit den Projektanforderungen abgleichen. Es ist wichtig, auf Verzerrungen und Abweichungen, die während dieses Prozesses auftreten, zu achten, so dass das Modelltraining vor der endgültigen Fertigstellung des Modells überprüft und verfeinert werden muss.
Fazit
Die Optimierung der digitalen Bilderfassung in der virtuellen Mikroskopie bedeutet einen genauen, effizienten und präzisen Arbeitsablauf und eine sicherere Diagnostik. Um die richtigen Lernmodelle der Künstlichen Intelligenz (KI) zu erstellen und die Technologie zu entwickeln, ist eine Standardisierung für die Optimierung der Bilderfassung erforderlich. Bei der Standardisierung müssen grundlegende Anforderungen wie Vergrößerung, Helligkeit, Kontrast und Bildkompression beachtet werden. Die Bildqualität kann auch durch den Einsatz der richtigen Software und KI-Lernmodelle um ein Vielfaches verbessert werden. Es ist notwendig, Faktoren wie saubere Klassen, Größe der Anmerkungen, Ungleichgewicht der Klassen und Konsistenz sorgfältig zu berücksichtigen. Die Bilderfassung für die virtuelle Mikroskopie muss optimiert werden, um Effizienz und Qualität zu verbessern. PreciPoint ist darauf spezialisiert, Mikroskope, digitale Scanner, Dienstleistungen und Lösungen zu liefern, die genau Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen und es Ihnen ermöglichen, die höchste Leistung aus Ihrer Arbeit herauszuholen.
