Meniu

19 mai 2022 - Webinar |„Inteligența Artificială în Diagnosticul Anatomopatologic”

  • De: RoHealth
  • Postat in data de: 16-05-2022
  • Nu exista comentarii

Webinarul |„Inteligența Artificială în Diagnosticul Anatomopatologic vă este oferit de Zaya Artificial Intelligence

În cadrul Webinarului va fi prezentată modalitatea de identificare automată cu ajutorul Inteligenței Artificiale a Micobacteriilor în imaginile digitale ale biopsiilor de țesut colorație Ziehl Neelsen, folosită în identificarea TBC.

Tuberculoza reprezintă prima cauză de deces prin boală infecțioasă. Ideal, diagnosticul TBC se bazează pe identificarea Mycobacteriilor. Deoarece Mycobacterium tuberculosis este o bacterie de 2-4/0,2-0,5 microni, căutarea ei în lamele colorate Ziehl Nielsen (ZN) cu obiectiv microscopic 40X (diametru 0,5 mm) durează ore; inteligența artificială poate oferi soluții viabile în acest domeniu.

Echipa noastră include patologi, ingineri de machine learning și experți în IT și economie. Setul de date de antrenare include 500.000 de casete de delimitare pozitive și 1.000.000 negative provenite din lamele ZN a 81 de blocuri de parafină (21 pozitive, 60 negative); toate lamele au fost scanate folosind scanere manuale și automate; 7 patologi au notat zone pozitive și negative. Echipa de machine learning a propus mai multe tehnici de augmentare a imaginii cuplate cu diferite arhitecturi de computer vision. Setul de date de testare include 23 de lame ZN pozitive și 23 negative (46 de blocuri); lamele au fost scanate integral (whole slide images - WSI). 4 echipe de patologi au evaluat separat WSI-urile și lamele; WSI-urile au fost încărcate pentru analiză automată.

Analiza automată a WSI generează un raport care indică zonele susceptibile de a prezenta micobacterii. Arhitectura noastră prezinta rezultate foarte bune (0.9020 pe curba ROC). Rezultatele testului final (mașină versus om care evaluează WSI, mașină versus om care evaluează lame și om care evaluează WSI versus lame) arată acuratețe peste 90% în toate cazurile.

Software-ul bazat pe inteligență artificială pentru analiza automată a lamelor colorate ZN prezintă rezultate fiabile, oferind o economie extraordinară în timpul și efortul patologului.

 

Speaker: Prof. Dr. Sabina Zurac

 

Profesor universitar Anatomie Patologică Facultatea de Medicină Dentară Universitatea de Medicină şi Farmacie Carol Davila Bucureşti, şef de disciplină, prodecan cercetare, medic primar anatomo-patolog, Serviciul de Anatomie Patologică Spitalul Clinic Colentina Bucureşti, şef de serviciu, membră a mai multe organizatii stiintifice antionale si internationale (European Society of Pathology, International Academy of Pathology, International Society of Dermatopathology, Societatea Română de Dermatoonocologie, European Academy of Dermatovenerology, Union Medicale Balcanique). Prof. Dr. Sabina Zurac este autoare a peste 300 de lucrări ştiinţifice prezentate la congrese şi simpozioane naţionale şi internaţionale, peste 150 de articole publicate în reviste de specialitate, 23 capitole / monografii de specialitate, 3 brevete de inventii și cercetător / responsabil de proiect în 21 proiecte de cercetare finalizate, unul în curs de desfăşurare.

 

 

Data de desfășurare este joi 19 mai, între orele 16:00 și 18:00 (EET).

Pentru participare, doritorii sunt rugați să se înregistreze AICI

 

După înregistrare, participanții vor primi linkul de pe platforma ZOOM unde se va desfășura webinarul.



Scrie un comentariu

Campurile marcate cu * sunt obligatorii