- Publikační typ
- abstrakt z konference MeSH
- Publikační typ
- abstrakt z konference MeSH
The diagnosis of solid tumors of epithelial origin (carcinomas) represents a major part of the workload in clinical histopathology. Carcinomas consist of malignant epithelial cells arranged in more or less cohesive clusters of variable size and shape, together with stromal cells, extracellular matrix, and blood vessels. Distinguishing stroma from epithelium is a critical component of artificial intelligence (AI) methods developed to detect and analyze carcinomas. In this paper, we propose a novel automated workflow that enables large-scale guidance of AI methods to identify the epithelial component. The workflow is based on re-staining existing hematoxylin and eosin (H&E) formalin-fixed paraffin-embedded sections by immunohistochemistry for cytokeratins, cytoskeletal components specific to epithelial cells. Compared to existing methods, clinically available H&E sections are reused and no additional material, such as consecutive slides, is needed. We developed a simple and reliable method for automatic alignment to generate masks denoting cytokeratin-rich regions, using cell nuclei positions that are visible in both the original and the re-stained slide. The registration method has been compared to state-of-the-art methods for alignment of consecutive slides and shows that, despite being simpler, it provides similar accuracy and is more robust. We also demonstrate how the automatically generated masks can be used to train modern AI image segmentation based on U-Net, resulting in reliable detection of epithelial regions in previously unseen H&E slides. Through training on real-world material available in clinical laboratories, this approach therefore has widespread applications toward achieving AI-assisted tumor assessment directly from scanned H&E sections. In addition, the re-staining method will facilitate additional automated quantitative studies of tumor cell and stromal cell phenotypes.
- MeSH
- barvení a značení MeSH
- deep learning * MeSH
- eosin MeSH
- epitelové buňky MeSH
- hematoxylin MeSH
- keratiny * MeSH
- lidé MeSH
- umělá inteligence MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
- práce podpořená grantem MeSH
- Publikační typ
- abstrakt z konference MeSH
V tomto sdělení popisujeme národní infrastrukturu výzkumných biobank BBMRI_CZ. Infrastruktura byla založena Ministerstvem školství, mládeže a tělovýchovy a stala se partnerem evropské infrastruktury biobank BBMRI. Infrastruktura je navržena jako síť biobank, které skladují vzorky získané od asociovaných zdravotnických institucí. Biobanky sestávají z dlouhodobého úložiště (různé typy tkání klasifikované podle diagnózy, peroperační sérum, genomová DNA, RNA) a krátkodobého úložiště (séra pacientů odebíraná v čase). Diskutujeme způsob práce infrastruktury, který musí odpovídat její distribuované povaze: získávání vzorků musí být doprovázeno extrakcí dat z nemocničních informačních systémů a tato data musejí být katalogizována v centrálním indexu pro potřeby vyhledávání. Jelikož BBMRI_CZ slouží pouze pro potřeby vědy a výzkumu, jsou data před uložením do indexu anonymizována. Index je poté k dispozici registrovaným výzkumným pracovníkům, kteří mohou o vybrané vzorky podat žádosti správcům biobank. Článek poskytuje přehled struktury dat uložených v indexu. Diskutujeme také monitorovací systém biobank, který je do BBMRI_CZ začleněn pro dohled nad dodržováním kvality uskladnění vzorků.
We introduce the national research biobanking infrastructure, BBMRI_CZ. The infrastructure has been founded by the Ministry of Education and became a partner of the European biobanking infrastructure BBMRI.eu. It is designed as a network of individual biobanks where each biobank stores samples obtained from associated healthcare providers. The biobanks comprise long term storage (various types of tissues classified by diagnosis, serum at surgery, genomic DNA and RNA) and short term storage (longitudinally sampled patient sera). We discuss the operation workflow of the infrastructure that needs to be the distributed system: transfer of the samples to the biobank needs to be accompanied by extraction of data from the hospital information systems and this data must be stored in a central index serving mainly for sample lookup. Since BBMRI_CZ is designed solely for research purposes, the data is anonymised prior to their integration into the central BBMRI_CZ index. The index is then available for registered researchers to seek for samples of interest and to request the samples from biobank managers. The paper provides an overview of the structure of data stored in the index. We also discuss monitoring system for the biobanks, incorporated to ensure quality of the stored samples.
- Klíčová slova
- biobanka, výzkum rakoviny,
- MeSH
- banky biologického materiálu * organizace a řízení MeSH
- biomedicínský výzkum organizace a řízení MeSH
- databáze genetické MeSH
- databáze jako téma * organizace a řízení MeSH
- interinstitucionální vztahy MeSH
- laboratorní medicína * organizace a řízení MeSH
- lidé MeSH
- odběr biologického vzorku metody MeSH
- systémy řízení databází MeSH
- ukládání a vyhledávání informací metody MeSH
- výzkum organizace a řízení MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- databáze MeSH
- práce podpořená grantem MeSH
- Geografické názvy
- Česká republika MeSH
Providing secure, extensible, pervasive and easy to implement collaborative environment for medical applications poses significant challenge for state-of-the-art computer systems and networks. In this paper, we describe such a collaborative environment developed for Ithanet project, based on Grid authentication mechanisms. Significant effort has been put into developing a system, that is capable of deployment across tightly secured networking environments as implemented in vast majority of hospitals. The environment is extensible enough to incorporate Grid-service based collaborative systems like AccessGrid.
