Микроскоп был изобретен и разработан голландцами Захарием Янсеном и Антони ван Левенгуком в 17 веке. Они сделали свои открытия с помощью микроскопа, который первоначально был составным, а позднее использовал одиночное стекло. Это изобретение положило начало исследованиям тканей, и до сих пор микроскопия является незаменимым инструментом патологоанатома при изучении архитектуры тканей и клеток.
Микроскопия имеет более длительную историю, чем цифровая патология. Цифровая патология открывает новые возможности в диагностике онкологий, помогает патоморфологам работать эффективнее и повышает точность диагностики. Если раньше обычной историей было принять доброкачественное новообразование за злокачественное, поспешно провести оперативное вмешательство или выбрать некорректный протокол лечения, то с приходом “цифры” в медицину это можно однозначно исключить.
Сколько стоит внедрение цифровой патологии
Краеугольным камнем цифровой патологии является технология WSI (Whole Slide Imaging). Такая технология реализована благодаря появлению цифровых сканеров микропрепаратов, которые в зависимости от мощности и уровня автоматизации позволяют загружать в аппарат до 400 стекол за одну сессию сканирования. Технология все еще находится на стадии интенсивного развития и показывает узкие места в точности диагностирования, которые сложно преодолеть в обозримом будущем.
Однако на практике такие сканеры стоят не менее 50 тыс. долларов. В условиях недостаточной частоты использования ни одна клиника не сможет окупить дорогостоящее оборудование. Вопрос цены значительно затрудняет модернизацию смежных отделений больниц, таких как отделения патологии. Отсутствие оцифровки подрывает производительность и точность диагностики, что обычно приводит к ужесточению бюджетов и образует таким образом порочный круг.
В сканере препаратов есть два важных и дорогостоящих компонента:
блок захвата, обычно представляющий собой набор линз с цифровым окуляром, откалиброванным для исключения искажений;
встроенные или внешние высокопроизводительные компьютеры.
Практически любое медицинское оборудование - это не универсальный инструмент, а узкоспециализированное устройство, которое возможно заменить лишь иным узкоспециализированным устройством другого производителя. Такая проблема сохраняется и с автоматизированными сканерами препаратов. Если по какой-то причине медицинское учреждение не может загрузить такое оборудование работой, оно простаивает, а вложения не окупаются и остаются расходной частью бюджета в связи с необходимостью его обслуживания.
Рынок сканеров WSI характеризуется низкой конкуренцией. Поэтому ожидать снижения цен на продукцию небольшого числа производителей
Альтернативные решения
В последние годы большой научный и коммерческий интерес вызвали два альтернативных решения. Одним из решений является отказ от функции автоматизации. Это позволяет оператору управлять микроскопом вручную, сводя пакет продукта к специальной цифровой камере и программному обеспечению. Это в несколько раз дешевле сканеров, но остается проблема привязки лаборатории к поставщику оборудования и вшитого в него ПО.
Второй путь – использование смартфонов, которые обладают возможностями захвата изображений и необходимой мощностью для обработки данных. Кроме этого, смартфоны сами по себе широко распространены среди клинических специалистов и часто имеют производительность выше производительности медицинского оборудования. Это позволяет снизить стоимость запуска почти до нуля.
Сегодня существуют некоторые подобные ИТ-продукты для смартфонов, но все они разработаны для работы на айфонах. Известно, что айфоны не пользуются такой популярностью, как Android-смартфоны. Популярность Android-смартфонов связана, в первую очередь, с их низкой стоимостью при схожих технических характеристиках. Это часто является ключевым фактором при жестких ограничениях бюджета. Однако Android-смартфоны имеют настолько широкий диапазон аппаратных средств и версий операционной системы, что представляют сложность при разработке нестандартных приложений с высокоточными алгоритмами.
Хотя цены на смартфоны сильно варьируются, удорожание связано скорее с удобными функциями, которые обычно не имеют отношения к WSI. Благодаря росту рынка смартфонов их камеры, которые раньше были критическим звеном в таких клинических приложениях, теперь легко могут работать со среднестатистическими цифровыми окулярами.
Технология WSI требует настолько минимальных для современных смартфонов характеристик, что стала доступной для смартфонов средней и низкой ценовой категории. Какими бы слабыми ни были дополнительные характеристики смартфона, будь то емкость аккумулятора, размер экрана или количество разъемов, качественная теперь практически любая лаборатория, имеющая ограничения в финансовых возможностях, может позволить себе цифровую патологию.
Сочетание WSI со смартфоном и микроскопом требует лишь установки недорого адаптера. Адаптеры для работы смартфона с микроскопом доступны в различных вариантах. Установка и регулировка адаптера занимает не более одной минуты.
WSI-приложение для смартфона
В любых системах сканирования препаратов в дополнение к камере требуется сжатие, передача и синтез изображений. Программное обеспечение должно отвечать за автоматическое определение смартфона и его системы, а также за совместимость с ними. Целое изображение стекла склеивается программой из сотен изображений небольших участков препарата. Это требует нескольких гигабайт оперативной памяти, а последовательная обработка сотен участков с большим разрешением может занять час или больше на мобильном центральном процессоре. Размер каждого склеенного изображения будет составлять несколько гигабайт, поэтому их хранение организуется на базе удаленного сервера через интернет-соединение. Недостатком этой модели распределенных вычислений является риски сбоев в асинхронных рабочих потоках обработки.
При склеивании и обработке изображений важное значение имеет технический формат, в котором они сохраняются. Каждый смартфон может иметь свой формат. Как правило, разработчики гаджетов закладывают базовый формат JPEG. Однако для профессиональной работы с изображениями требуются другие форматы. Поэтому программное обеспечение должно конвертировать JPEG в формат, подходящий для склеивания и обработки сервером, и затем декодировать его обратно в JPEG, чтобы вывести обработанное изображение на экран смартфона. Выполнение этих процедур также нагружает процессор смартфона.
Как правило, приложения имеют серверную и клиентскую часть. Клиентская часть – это то, что видит пользователь. В данном случае она фокусируется на скорости и надежности, а не на точности, и поэтому использует уменьшенные копии входных данных камеры.
Взаимодействие с пользователем необходимо для исключения потенциальных сбоев сканирования, например, при сложности фокусировки на толстых образцах или при выходе за пределы препарата. В отличие от полностью автоматических сканеров, это позволяет заранее исправить возможные ошибки сканирования.
Алгоритм коррекции ошибок
При склеивании участков алгоритм создает ключевые точки, попарно сопоставляя рядом стоящие участки. Далее это используется для создания и и обновления мини-карты, иллюстрирующей текущее местоположение в рамках целого изображения, управления асинхронными потоками и взаимодействия с пользователями с помощью подсказок.
Для разгрузки смартфона основным источником вычислений должен быть облачный сервер. Он использует как сырые изображения, так и результаты работы смартфона и повторно сшивает сотни детализированных изображений с максимальной точностью, исправляет искажения и генерирует цельное полнокадровое изображение.
Проблемным моментом здесь является возможная разница в разрешении изображений. При пониженной выборке и исходном разрешении участки склеенного изображения потенциально могут быть существенно несогласованными. В решении этой задачи разработчики полностью полагаются на метод Speeded Up Robust Features (SURF), который отлично зарекомендовал себя в поиске особых точек изображения с помощью матрицы Гессе.
Клинические испытания технологии
При внедрении новых технологий в медицине и исследованиях всегда возникает вопрос клинических испытаний. Такие испытания были проведены на базе Центра патологии Шанхайского госпиталя при Медицинской школе Шанхайского университета Цзяотун в 2017 году. Исследователи использовали 100 замороженных срезов.
Все образцы прошли параллельную диагностику тремя путями: с помощью оптического микроскопа, высококлассного сканера препаратов с 20-кратным объективом и с использованием пары смартфона и микроскопа. В исследовании участвовала следующая техника:
недорогие микроскопы Olympus BH2-BHS, Olympus CX21 и Phoenix PH50-1B43L-PL, смартфоны iPhone 5s, iPhone 6, iPhone 6 plus;
дорогостоящий сканер Aperio AT2 (Leica);
высококачественный микроскоп Olympus BX51
В каждом варианте диагностики образцы исследовались одним или двумя патологоанатомами независимо друг от друга. Затем результаты заносились в сравнительную таблицу для получения статистики соответствия диагнозов.
Каждый диагноз был классифицирован в одну из трех категорий: точный, недостаточный учет участков (НУУ) или недостаточная детализация (НД). Учет участков означает, насколько эксперт смог определить все участки целого изображения как имеющие ценность в исследовании. Детализация означает, насколько корректно эксперт смог проанализировать каждый участок, представляющий интерес. Если патологоанатом пропустил какую-либо критическую область интереса, изображению давали статус НУУ. Если патологоанатом не смог правильно оценить характеристики всех областей интереса, изображение классифицировалось как НД.
Как показало исследование, использование микроскопа со смартфоном показало эффективность, сравнимую с результатами использования сканера, в большинстве категорий образцов, за исключением легких. Хотя результаты не были идеальными в абсолютном выражении, все эксперты твердо согласились с тем, что сочетание смартфона и микроскопа показало очень хорошие результаты при исследовании замороженных срезов. По их мнению, такая технология также клинически надежна в ежедневной практике использования на среднестатистических образцах.
Что делать врачу с Android-смартфоном
Аналогичные клинические испытания впервые были проведены на iOS-смартфонах, а позднее и на Android-смартфонах. Ученые взяли за основу 200 смартфонов. Среди протестированных моделей 3% обеспечили оптимальный формат данных, отвечающий всем критериям качества и эффективности.
Но со временем Android-смартфоны дешевеют благодаря конкуренции производителей. Наверняка, вы заметили, что за ту же сумму, за которую вы купили свой смартфон несколько лет назад, сегодня можно купить гораздо более продвинутую версию. Модели смартфонов, которые раньше считались дорогими флагманами, сегодня имеют аналоги в среднем и недорогом ценовом сегменте.
Скорость обработки изображений прямо связана с мощностью процессора, которая сильно зависит от модели устройства. Как выяснилось, изображения цитологических препаратов, полученные с помощью Android и iOS имеют аналогичное высокое качество. Патологоанатомы смогли поставить правильный диагноз в 87,5% случаев при работе с изображениями, полученными связкой смартфона с микроскопом. Патологоанатомы, участвовавшие в эксперименте, пришли к выводу, что технология подходит для ежедневной рутинной работы специалистов и в случае с платформой Android.
Как внедрить мобильную цифровую патологию
Мобильные технологии делают цифровую патологию дешевле и доступнее для широкого круга лабораторий и пациентов и помогают патологоанатомам работать эффективнее, организовывать телеконференции, экономить время специалистов и пациентов. Это особенно актуально с учетом тенденции роста онкологических заболеваний. Однако такая технология требует разработки выверенного приложения с особой архитектурой.
Более того, для того чтобы лаборатория полностью почувствовала эффективность технологии, она должна быть включена в цепочку информационных систем: лабораторная информационная система, система отслеживания препаратов, программное обеспечение для управления изображениями, программа просмотра изображений, сервис электронной медицинской карты и другие интерфейсы в зависимости от запросов лаборатории. Это требует бесшовной интеграции систем в единую информационную экосистему. Такая интеграция существенно улучшает пользовательский опыт, облегчает рабочий процесс и ускоряет прохождение процедур.
Компания Omega-R имеет 9-летний опыт разработки и внедрения ИТ-продуктов для компаний по всему миру. 300 реализованных проектов от небольших до международных позволили нам отполировать процесс запуска цифровизации в зависимости от специфики организации и пользователей систем.
Работа в разных отраслях позволяет нам находить неожиданные решения в сложных проектах и решать задачи под новым углом, в том числе при разработке сервисов телемедицины и электронной медкарты. Команда аналитиков, разработчиков и дизайнеров компании Omega-R готова в тесном контакте с лабораторией провести аудит и анализ ИТ-систем, продумать новую логику процессов, архитектуру и интерфейс существующих систем, перевести их на современные технологии и дополнить новыми интерфейсами и функциями, основываясь на потребностях конкретной лаборатории, ее сотрудников, партнеров и пациентов.
Станислав Бердников
ведущий системный интегратор в области здравоохранения, компания Omega-R
