مرض الكلى المزمن (CKD): هل أنت مناسب لعمليات زرع الكلى الفردية والمزدوجة؟

لمزيد من المعلومات: ali.ma@wecistanche.com

الجزء: شبكة عصبية لتصنيف الكبيبات بناءً على الصور النسيجية لخزعة الكلى

جياكومو دوناتو كاسكارانول وفرانشيسكو سافيريو ديبيتونتول وآخرون.

خلفية

فشل كلوي مزمن(كد) هي حالة مرضية تتميز بانحطاط وظيفي فيالكلى. كد (فشل كلوي مزمن) هو السبب الثاني عشر للوفاة ، مع ما يصل إلى 1.1 مليون حالة في جميع أنحاء العالم ؛ زيادة معدل الوفيات المرتبطة بمرض الكلى المزمن (فشل كلوي مزمن)في السنوات الماضية يجعله أحد أسرع أسباب الوفاة ارتفاعًا ، إلى جانب مرض السكري والخرف [1 ، 2].الكلىالزرعهو أفضل علاج بديل للكلى حيث تبين أنه أكثر فعالية من علاج غسيل الكلى من حيث مخاطر الوفاة على المدى الطويل ، وفي نفس الوقت له تأثير أقل على نظام الصحة العامة [3 ، 4].

انقر فوق Cistanche NZ لمرض الكلى المزمن

Liyanage et al. تشير التقديرات إلى أن 2.6 مليون شخص ، في مواجهة 4.9 مليون مريض ، تلقوا العلاج ببدائل الكلى في جميع أنحاء العالم في عام 2010 ، مما يشير إلى أن 2.3 مليون شخص على الأقل ربما ماتوا قبل الأوان بسبب تعذر الوصول إلى العلاج المناسب [5].

بسبب الضرورة المتزايدةالكلىزرع[6] ، حاولت دراسات مختلفة توسيع معايير القبولالكلىللزرع ، والتي يتم استبعادها بشكل عام بناءً على عمر المتبرع والخصائص الأخرى المتعلقة بكل من جودة وأبعادالكلى[7,8].

مور وآخرون. أجرى مقارنة بين المزدوجالكلىالزرعمن الجهات المانحة للمعايير الموسعة (ECDs) وأفرادالكلىالزرعمن شركاء التنمية في مرحلة الطفولة المبكرة والمتبرعين بالمعايير القياسية. قيم المؤلفون أن استخدام مزدوجزرع الكلىمن الجهات المانحة الهامشية هو خيار قابل للتطبيق ويمكن تحقيق وظيفة الكلى ، بشرط أن يكون كلاهماالكلىيتم زرعها في متلقي واحد [9].

Remuzzi وآخرون. اقترح تقنية لتقييمالكلىحالةمن خلال تقييم الخزعات النسيجية [1 0]. يراعي معيار التقييم ، المعروف باسم درجة كاربينسكي ، التطور (بالنسبة المئوية) للحالة المرضية لأربعة مجالات وظيفية رئيسية: تصلب الكبيبات ، وضمور أنبوبي ، والتليف الخلالي ، وتصلب الشرايين. تتراوح هذه النتيجة من 0 إلى 12 ، وكلما زاد الرقم ، كان أسوأحالة الكلى [10-12]. الكلىالتي حصلت على نتيجة كاربينسكي من 0 إلى 3 ومن 4 إلى 6 تعتبر مناسبةعمليات زرع فردية ومزدوجة، على التوالى.

علاج أمراض الكلى: القسطرة وزرع الكلى

لتقييم درجة كاربينسكي ، يقوم أخصائيو علم الأمراض بإجراء التقييم البصري لصور الشرائح الكاملة النسيجية المرضية (WSIs). عادة ما تستغرق هذه العملية وقتًا طويلاً ، وعرضة للخطأ ، وأيضًا ذاتية.

للتغلب على هذه العوائق ، يعد تطوير أنظمة التشخيص بمساعدة الكمبيوتر (CAD) بناءً على تحليل صورة الأنسجة المرضية لدعم حساب النتيجة تقدمًا مهمًا.

تُظهر الأعمال الأدبية الحديثة تطبيق تقنيات معالجة الصور والتعلم الآلي لتحليلهاالكلىالأنسجةWSIs للكشف عن الكبيبات وتصنيفها. تهدف مناهج معالجة الصور إلى استخراج سمات ذات مغزى ، مثل تلك القائمة على تحليل الشكل والملمس ؛ ثم ، فإن خوارزميات التعلم الآلي ، مثل الشبكات العصبية الاصطناعية الضحلة أو العميقة (ANNs) ، تتخذ قرارات بناءً على الميزات المستخرجة.

Simon et al, for example, proposed texture-based features set as a simple but effective automatic method for glomeruli localization [13]. The authors applied the algorithm on renal tissue sections and biopsies of large histopathological WSIs. The features extracted from an adaptation of the Local Binary Pattern (LBP) algorithm were used to train a Support Vector Machine(SVM)model. The authors reported high precision(>90%) and reasonable recall (>70 بالمائة) كنتائج.

لإجراء الكشف الشامل عن الكبيبات في الصور الكليةالكلىالمقاطع ، كاتو وآخرون. اقترح واصفًا جديدًا يسمى Segmental HOG (الرسم البياني للتدرجات الموجهة) [14]. ادعى المؤلفون قوة الحل ومخرجات التجزئة عالية الجودة ؛ علاوة على ذلك ، قارن المؤلفون HOG Segmental مع HOG المستطيل موضحين أن النهج الأول قد وصل إلى تحسينات كبيرة في أداء الكشف.

بدلاً من ذلك ، ركز العديد من المؤلفين على تحليل شكل ولون الكبيبات. اقترح Kotyk وزملاؤه حلاً جديدًا لمواجهة الاختلاف الواسع في الكثافة وعدم الاتساق من حيث شكل وحجم الكبيبات في الجسم الكلوي. النهج المقترح ، القائم على تقنية محلل الجسيمات ، سمح باكتشاف الجسيم الكلوي والقياس التالي لقطر الكبيبة وعرض مساحة بومان. يقدر المؤلفون أن هذا النهج كان قويًا لتشوهات الكبيبات حتى مع تضخم الكبيبات [15]. تم إجراء تحليل لتأثيرات التنوع الكبير في اللون وشكل الأنسجة على صور الشرائح بأكملها بواسطة Zhao et al. [16]. ركز المؤلفون على استخراج عرض كبسولة بومان لتصميم إطار آلي لاستخراج الكبيبات من صورة مجهرية للنسيج الكلوي بأكمله. تم اختبار النظام على أنسجة الكلى غير البشرية مع تلطيخ الهيماتوكسيلين والأيوزين (HE).

بوكوي وآخرون اقترح سير عمل تحليل مختلف. في [17] ، طور المؤلفون شبكة عصبية تلافيفية لاكتشاف الكبيبات في أقسام الأطفال الملطخة بالكروم. تم اختبار الإجراء على الفئرانالكلىوالنتائج التي تم الإبلاغ عنها ، فيما يتعلق بتصنيف الكبيبات السليمة والتالفة ، تظهر دقة متوسطة واسترجاع 96.94 في المائة و 96.79 في المائة على التوالي.

في عمل سابق قام به Bevilacqua et al ، كان نظام CAD لتجزئة وتمييز الأوعية الدموية في الأنابيب من الخزعات فيالكلىتم تصميم الأنسجة واختبارها [18]. تم استخدام الصور النسيجية مع تلطيخ Peri-odic Acid-Schiff (PAS) لتقسيم مناطق الاهتمام (ROIs) واستخراج ميزات Haralick مما يسمح بإجراء تصنيف لاحق باستخدام الخوارزميات القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية. حددت نتائج الاختبار أن نهج ANN الخاضع للإشراف كان متسقًا ، مما يسمح بالحصول على أداء تصنيف جيد.

يركز هذا العمل على التقييم التلقائي لـالكلىالخزعات ، والتعامل مع حالة مرضية معينة تم أخذها في الاعتبار حسب درجة كاربينسكي: تصلب الكبيبات ، أي. النسبة بين الكبيبات المصلبة والعدد الإجمالي للكبيبات. للقيام بذلك ، يعد اكتشاف حالة التصلب التي تؤثر على الكبيبات من تلك غير المتصلبة وتمييزها أمرًا بالغ الأهمية. كما ورد بالفعل في أعمال من أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا ، فهذه مهمة صعبة بسبب الاختلافات الواسعة في كثافة الكبيبات والتناقضات في الشكل والحجم.

علاج أمراض الكلى:عمليات زرع فردية ومزدوجةالأبحاث

تم تصميم مجموعة من خوارزميات استخراج الميزات المختلفة وتقييمها لتمييز حالة الكبيبات. تُظهر الأدبيات التي تم الإبلاغ عنها خوارزميات معالجة صور محددة وفريدة من نوعها مطبقة على أنواع مختلفة من WSIs الملوثة وغير البشرية. مجموعة الميزات المقترحة في هذا العمل ، بدلاً من ذلك ، تأتي من مجموعة من ميزتين واسعتي الاستخدام ومعروفين وذات أغراض عامة لعائلات خوارزميات المستخرج ، وميزات iemorphological والملمس. تم تضمين هذه العائلات المميزة أيضًا في بعض الخوارزميات المقترحة في الأدبيات ، ولكن في هذا العمل ، تم استخراجها من WSIs البشرية مع تلطيخ PAS. بالإضافة إلى ذلك ، يتضمن خط أنابيب التصنيف ، المفصل في الطرق ، أيضًا إجراءات لتقليل الميزات التي تسمح بتصميم شبكة عصبية اصطناعية ضحلة. سير العمل الكلي المقترح في هذا العمل ، والتكامل مع الإجراء المقدم في [18] ، سيسمح لنا ببناء نظام CAD كامل لتحليل WSIs النسيجية.

نتائج

يتم الإبلاغ عن النتائج التي تم الحصول عليها من خلال تقييم سير عمل التصنيف المقترح على مجموعة الاختبار. على وجه الخصوص ، تشير النتائج إلى الأداء الذي تم الحصول عليه مع الأخذ في الاعتبار المجموعة المخفضة من الميزات المصنفة باستخدام ANN الضحلة التي تم التحقق من صحتها. كما ورد في الجدول 1 ، تم تشكيل مجموعة الاختبار من خلال 579 صورة من الكبيبات: 87 متصلبة ، و 492 صورة غير صلبة.

لتقييم استقرار سير العمل ، تم إجراء 10 عمليات تشغيل للعملية بأكملها. يتم تلخيص النتائج المحققة في الجدول 2. على وجه الخصوص ، يتم الإبلاغ عن النتائج من حيث المتوسط ​​والانحراف المعياري للعديد من المقاييس ، مثل الدقة (مكافئ 1) والدقة (مكافئ 2) وسحب (مكافئ 3) وماثيوز معامل الارتباط (مكافئ 4) [19] ، تم تقييمه وفقًا لمصفوفة الارتباك المذكورة في الجدول 3.

من بين التكرارات ، تم الإبلاغ عن أفضل النتائج في الجدول 4 ، في حين تم الإبلاغ عن مصفوفة الارتباك المقابلة في الجدول 5.

يسمح سير العمل الذي تم تنفيذه بتصنيف الكبيبات المتصلبة وغير المتصلبة ذات الأداء الجيد (متوسط ​​MCC =0. 95 ومتوسط ​​الدقة =0. 99) وتنوع منخفض (MCC std =0. 01 والدقة std<0.00)(see table="" 2).="" precision="" and="" recall="" are="" equal="" to="" 0.98="" and="" 0.93,="" respectively,="" thus="" showing="" that="" the="" proposed="" system="" achieves="" a="" better="" performance="" in="" the="" non-sclerotic="" evaluation(all="" the="" non-sclerotic="" glomeruli="" were="" detected="" in="" the="" best="">

الجدول 1 تكوين مجموعة البيانات	الجدول 2 مقارنة مقاييس 10 عمليات تهيئة للشبكة

الجدول 3 مصفوفة الارتباك لحساب المقاييس	الجدول 4 مقارنة مقاييس 10 تهيئة الشبكة

الجدول 5 مصفوفة الارتباك لأفضل نموذج

مناقشة

بتقييم النهج المقترح على مجموعة اختبار مستقلة ، حقق سير عمل التصنيف متوسط ​​MCC ودقة {{0}}. 95 و 0.99 ، على التوالي ، وتغير منخفض عبر 10 تكرارات مستقلة (MCC std {{5} } .01 ودقة الأمراض المنقولة جنسياً<0.00). good="" precision="" and="" recall="" were="" also="" obtained="" (precision:="" 0.9844±0.0111,="" recall:="" 0.9310±0.0153).="" the="" proposed="" approach="" thus="" leads="" to="" an="" improvement="" of="" the="" classification="" performance="" if="" compared="" to="" the="" reported="" literature[13,="">

أثناء تنفيذ وتقييم سير العمل المبلغ عنه ، واجهنا واختبرنا مشكلة عدم توازن البيانات الشائعة ، والتي تم حلها باستخدام MCC كمعامل مقارنة أداء ومنحنى ROC لاختيار عتبة التصنيف الأمثل. تشير النتائج التي تم الإبلاغ عنها إلى أن إعداد سير العمل المقترح يمكن الاعتماد عليه في المجال الذي تم فحصه ، مما يدعم الممارسة السريرية للتمييز بين فئتي الكبيبات.

عند تحليل الكبيبات المصنفة بشكل خاطئ ، وجدنا أيضًا أن الصور المدخلة المقابلة للعينات المصنفة بشكل خاطئ أظهرت آثارًا مصبوغة أو أجزاءًا جزئية (غالبًا على الحواف) ؛ تم ذكر الأمثلة الشائعة في الشكل 1 ، ومع ذلك ، في الممارسة السريرية ، يتجاهل علماء الأمراض مثل هذه الصور التي يمكن أيضًا استبعادها في سير العمل المقترح من خلال تصميم استراتيجيات للكشف المسبق عن الصور المتأثرة بمثل هذه المشاكل.

علاج أمراض الكلى: زراعة الكلى الأحادية والثنائية

انقر هنا للجزء Ⅱ