Efficiënte workflow voor digitale pathologie in de klinische praktijk

Achtergrond

De STITPRO pathologieprojecten worden uitgevoerd door de Digitale Pathologie onderzoeksgroep van het Radboud Universitair Medisch Centrum in Nijmegen. Deze groep bestudeert de mogelijkheden om met geavanceerde digitale patroonherkenning een analyse te doen van gescande microscopische weefselpreparaten. Doel hierbij is om informatie te verkrijgen die de diagnostiek van (vooral) tumoren efficiënter en accurater maakt (zgn computer ondersteunde diagnostiek; CAD).

Microscopische beeld van lymfeklier met door patholoog aangetekend tumorgebied.

In ons eerdere door STITPRO gesubsidieerde project ‘Computer ondersteunde diagnostiek’ hebben we twee belangrijke resultaten geboekt. We hebben een open source software platform ontwikkeld (automated slide analysis platform; ASAP) dat veelvuldig wordt gebruikt in ons eigen onderzoek en wereldwijd door onderzoekers in ons vakgebied. Daarnaast hebben we een grote set van gescande weefselpreparaten van lymfeklieren van borstkanker patiënten verzameld. Voor de behandeling van deze patiënten is het belangrijk om te onderzoeken of er in de lymfeklieren tumorcellen aanwezig zijn. Op basis van deze beelden hebben we zelf een CAD algoritme ontwikkeld om automatisch tumorcellen op te sporen. Tevens hebben we een wereldwijde competitie georganiseerd (CAMELYON16) waarbij onderzoekers werden uitgedaagd om een oplossing te bedenken voor dit probleem.

De resultaten van deze inspanningen zijn veelbelovend: er bestaan nu computeralgoritmen die tumor in lymfeklieren kunnen opsporen met dezelfde of zelfs betere nauwkeurigheid dan een getrainde patholoog. De volgende stap van dit onderzoek is implementatie van deze technieken in de dagelijkse praktijk van een patholoog. Vooral de overgang van het bekijken van een enkel beeld naar een integratie in de workflow van de patholoog is een vereiste om de ontwikkelde algoritmen in praktijk te gaan valideren.

Resultaten van algoritme dat automatisch tumor in lymfeklieren kan detecteren.

Doelstelling

Uitbreiding van ASAP met nieuwe functies die gebruik van de CAD algoritmes in de praktijk optimaal ondersteunen.

Werkwijze

De volgende onderdelen zullen worden ontwikkeld en getest:

1. Database-backend: om de stap te maken van het openen en bekijken van een enkel beeld naar een patiënt-gecentreerde manier van werken zullen we data moeten bijhouden over de samenhang tussen meerdere beelden en resultaten van analyses, en van de verwachte en uitgevoerde acties van de pathologen.
2. Werklijstinterface: een GUI die de patholoog helpt bij het gebruiken van de resultaten van analyses is een belangrijke voorwaarde voor efficiënt gebruik.
3. Multiple-document-interface: Net als een werklijst is een MDI een belangrijke technische voorwaarde voor acceptatie en gebruik van CAD.
4. Beeldregistratie en IHC markers: deze technieken zijn in andere projecten ontwikkeld en zullen worden geïntegreerd in ASAP om ter beschikking van pathologen te komen.
5. Workflowvalidatie in praktijk: genoemde functies zullen in praktijk getest worden en waar nodig bijgesteld of verbeterd.

Uitvoering van dit project zal leiden tot een situatie waarbij een patholoog in zijn dagelijkse werk kan profiteren van de resultaten van het wetenschappelijk onderzoek op het gebied van CAD.

Contact

Jeroen van der Laak   /   jeroen.vanderlaak <at> radboudumc <dot> nl   /   tel. 024-3614367