Применение информатики в работе патологоанатома: обучение составлению и использованию цифрового архива изображений макропрепаратов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Патоморфологическая информатика возникла как ответ на огромное количество диагностически значимой морфологической информации и попытку наилучшего ее хранения и использования. Основными составляющими патоморфологической информатики можно считать цифровые изображения макро- и микропрепаратов, телепатологию и сбор электронных данных. Фотодокументация макропрепаратов — неотъемлемая часть эффективной работы врача-патологоанатома. В настоящее время многие станции вырезки снабжены камерами непрерывной видеосъемки. Логичное и детальное описание макропрепарата, подкрепленное правильно выполненными цифровыми фотографиями, должно быть стандартом современного патологоанатомического заключения. Однако в условиях повсеместно возрастающей рабочей нагрузки на врачей-патологоанатомов времени для занятий фотосъемкой остается все меньше. Поэтому очень важными, на наш взгляд, являются вопросы: что необходимо фотографировать обязательно, как фотографировать макропрепарат, и в какой последовательности? Публикации на эту тему и в отечественной, и в зарубежной литературе немногочисленны. В этой работе сделана попытка обобщения литературных данных по данной теме, и на основе этих данных составлен перечень медицинских случаев, которые требуют обязательной фотодокументации; разработаны практические рекомендации по проведению съемки макропрепаратов; дана оценка возможностей использования цифровой фотографии макропрепарата для дифференциальной диагностики. В условиях широкого использования цифровой фотографии как ресурса для глубокого обучения нейросетей и цифрового анализа эта статья будет полезна не только для последипломного образования патологоанатомов, но и для врачей других специальностей.

Об авторах

Андрей Ильич Храмцов

Детская больница Энн и Роберта Лурье

Автор, ответственный за переписку.
Email: akhramtsov@luriechildrens.org

канд. мед. наук, старший научный сотрудник отдела патологии и лабораторной медицины

США, Чикаго

Руслан Абдуллаевич Насыров

ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет» Минздрава России

Email: ran.53@mail.ru

д-р мед. наук, профессор, заведующий кафедрой патологической анатомии с курсом судебной медицины

Россия, Санкт-Петербург

Галина Федоровна Храмцова

Чикагский Университет

Email: galina@uchicago.edu

канд. мед. наук, старший научный сотрудник отдела медицины, секция гематологии и онкологии

США, Чикаго

Список литературы

  1. Андреева Ю.Ю., Москвина Л.В., Березина Т.А., и др. Методика исследования операционного материала при раке молочной железы после неоадъювантной терапии для оценки остаточной опухолевой нагрузки (по системе RCB) // Архив патологии. – 2016. – Т. 78. – № 2. – С. 41–46. [Andreeva YuYu, Moskvina LV, Berezina TA, et al. Procedure for intraoperative material examination in breast cancer after neoadjuvant therapy to estimate residual cancer burden using the RCB system. Archive of Pathology. 2016;78(2):41-46. (In Russ.)] https://doi.org/10.17116/patol201678241-46
  2. Воронцов И.М., Гублер Е.В., Иоффе М.О., и др. Научно-методологические вопросы диспансеризации детского населения с применением вычислительной техники и элементов автоматизированных систем // Педиатрия. Журнал им. Г.Н. Сперанского. – 1986. – Т. 65. – № 2. – С. 58–60. [Voroncov IM, Gubler EV, Ioffe MO, et al. Nauchno-metodologicheskie voprosy dispanserizacii detskogo naselenija s primeneniem vychislitel’noj tehniki i jelementov avtomatizirovannyh sistem. Pediatria. Journal named after G.N. Speransky. 1986;65(2):58-60. (In Russ.)]
  3. Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. – Л.: Медицина. Ленингр. отд. – 1990. [Gubler EV. Informatika v patologii, klinicheskoj medicine i pediatrii. Leningrad: Medicina, Leningr. otd., 1990. (In Russ.)] https://doi.org/10.1525/9780520310780
  4. Колкутин В.В, Леонов С.В., Власюк И.В., Шишканинец Н.И. Судебно-медицинская фотография: современные аспекты (методические рекомендации). М-во здравоохранения и соц. развития Рос. Федерации, Федеральное гос. учреждение «Рос. центр судеб.-мед. экспертизы». – М., 2011. [Kolkutin VV, Leonov SV, Vlasjuk IV, Shishkaninec NI. Sudebno-medicinskaja fotografija: sovremennye aspekty (metodicheskie rekomendacii). M-vo zdravoohranenija i soc. razvitija Ros. Federacii, Federal’noe gos. uchrezhdenie “Ros. centr sudeb.-med. jekspertizy”. Moscow, 2011. (In Russ.)]
  5. Кравец С.Л. Информатика: Большая Российская энциклопедия. T. 11. – M.: 2008. – С. 481–484. [Kravec SL. Informatika. In: Bol’shaja Rossijskaja jenciklopedija. Vol. 11. Moscow, 2008. P. 481-484. (In Russ.)]
  6. Шишканинец Н.И., Авдеев А.И. Критерии качества судебно-медицинской фотографии // Медицинская экспертиза и право. – 2012. – № 4. – С. 11–16. [Shishkaninec NI, Avdeev AI. Kriterii kachestva sudebno-medicinskoj fotografii. Medicinskaja jekspertiza i pravo. 2012(4):11-16. (In Russ.)]
  7. Amin M, Sharma G, Parwani AV, et al. Integration of digital gross pathology images for enterprise-wide access. J Pathol Inform. 2012;3:10. https://doi.org/10.4103/2153-3539.93892
  8. Connolly AJ, Finkbeiner WE, Ursell PC, Davis RL. Autopsy pathology: a manual and atlas. Elsevier Health Sciences, 2015.
  9. Garland J, Hu M, Kesha K, et al. Identifying gross post-mortem organ images using a pre-trained convolutional neural network. J Forensic Sci. 2020. https://doi.org/10.1111/1556-4029.14608
  10. Hamza SH, Reddy VV. Digital image acquisition using a consumer-type digital camera in the anatomic pathology setting. Adv Anat Pathol. 2004;11(2):94-100. https://doi.org/10.1097/00125480-200403000-00003
  11. Horn CL, DeKoning L, Klonowski P, Naugler C. Current usage and future trends in gross digital photography in Canada. BMC Med Educ. 2014;14(1):11. https://doi.org/10.1186/1472-6920-14-11
  12. Khramtsov I, Farahani N, Khramtsov A, Luthringer D. A Picture is worth a thousand focal planes: an investigation into the utility of Z-stacking software for image optimization of gross surgical pathology specimens. Am J Clin Pathol. 2015;144(2): A166. https://doi.org/10.1093/ajcp/144.suppl2.166
  13. Melín-Aldana H, Carter B, Sciortino D. Documentation of surgical specimens using digital video technology. Arch Pathol Lab Med. 2006;130(9):1335-1338. https://doi.org/10.1043/1543-2165(2006)130[1335: DOSSUD]2.0.CO;2
  14. Park RW, Eom JH, Byun HY, et al. Automation of gross photography using a remote-controlled digital camera system. Arch Pathol Lab Med. 2003;127(6):726-731. https://doi.org/10.1043/1543-2165(2003)127<726: AOGPUA>2.0.CO;2
  15. Rampy BA, Glassy EF. Pathology Gross Photography: The Beginning of Digital Pathology. Surg Pathol Clin. 2015;8(2):195-211. https://doi.org/10.1016/j.path.2015.02.005
  16. Riley RS, Ben-Ezra JM, Massey D, et al. Digital photography: a primer for pathologists. J Clin Lab Anal. 2004;18(2):91-128. https://doi.org/10.1002/jcla.20009
  17. Rosai J. Rosai and Ackerman’s surgical pathology e-book. Elsevier Health Sciences, 2011.
  18. Stoyanov GS, Petkova L, Dzhenkov D. Wearable video documentation devices in anatomic pathology autopsies. Scripta Scientifica Medica. 2020;52(1):20-23. https://doi.org/10.14748/ssm.v51i3.6155
  19. Wall IF, Blitzer HL, Jacobia J. Forensic Digital Imaging and Photography. Academic Press; Churchill Livingstone, 2006. https://doi.org/10.1016/B0-12-369399-3/00200-7
  20. Westra WH, Hruban RH, Phelps TH, Isacson C. Surgical pathology dissection: an illustrated guide. Springer Science & Business Media, 2003. https://doi.org/10.1007/b97473

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Макропрепараты: a — сегментарная резекция правого бедра по поводу остеосаркомы. Центральная костная пластина, выпиленная в сагиттальной плоскости. На фотографии видна опухоль с массивным бесструктурным участком некроза и геморрагической инфильтрации. Опухоль захватывает диафиз, метафиз, интрамедуллярное пространство, кортикальную часть кости и частично мягкие ткани. Маркированные края резекции без видимого опухолевого роста; b — макропрепарат удаленного нативного органа с выраженным циррозом при операции по трансплантации печени; c — фрагментированные части маточной трубы и плод при прервавшейся эктопической беременности; d — дистальный феморальный протез, извлеченный вследствие износа. Препарат доставлен для макроскопического исследования и фотодокументации; е — макропрепарат травматической ампутации правой верхней конечности на уровне средней трети плеча при автомобильной травме. Края кожи на уровне ампутации неровные, мягкие ткани размозжены, отмечается геморрагическая инфильтрация. Визуализируется оскольчатый перелом плечевой кости. На внутренней поверхности предплечья послеоперационная рана; f — препарат мезотелиальной кисты брюшной полости

Скачать (175KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Пример работы с программным обеспечением QuPath для аннотации цифрового изображения макропрепарата опухоли щитовидной железы

Скачать (144KB)
Метаданные

© Храмцов А.И., Насыров Р.А., Храмцова Г.Ф., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».