Ученые из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе разработали метод виртуального повторного окрашивания тканей на базе глубокого обучения. Он необходим гистотехнологам для того, чтобы отказаться от применения спецкрасителей. В итоге компьютерное преобразование изображений происходит без применения специального раствора или окрашивание гематоксилином и эозином (H&E).
Для постановки медицинского диагноза патологоанатомы обычно используют H&E. Но при анализе многих клинических случаев требуется дополнительное «специальное окрашивание», чтобы обеспечить контраст и подсвечивание различных компонентов ткани. В итоге врачи получают более четкую диагностическую картину. Но на такой метод требуется больше времени на подготовку ткани и опытные специалисты. В итоге затраты на диагностику значительно вырастают.
Ученые представали решение на базе AI показали на созданной полной панели специальных красителей. Его использовали для почечной ткани. Специальные контрастирующие вещества были преобразованы нейронными сетями на базе обработанных изображений тканей, окрашенных H&E.
Это и ускоряет постановку диагноза, и повышает качество предварительной диагностики, а в итоге еще и экономит затраты пациентов и врачей. Эффективность нового решения показали на примере клинических образцов тканей. Их окрашивают для диагностики широкого спектра заболеваний почек.
Группа патологов из нескольких медучреждений выявила статистически значимое улучшение диагнозов, которые формировала нейросеть и метод H&E, нежели H&E поодиночке.
Решению потребовалось менее минуты для работы со срезом ткани. Такие преимущества нужны при диагностике заболеваний и при отторжении трансплантата. Ведь быстрая и точная постановка диагноза обеспечивает скорое лечение.