Caroll Co, Statistikerin, Soziale und wissenschaftliche Systeme
Sandra McBride, Hauptstatistikerin, Social & Scientific Systems Inc., Ein Unternehmen der DLH Holdings Corp
Shawn Harris, Statistiker, Social & Scientific Systems Inc., Ein Unternehmen der DLH Holdings Corp
Debra A Tokarz, leitende Pathologin, Experimental Pathology Laboratories, Inc.
Thomas J Steinbach, Vizepräsident/leitender Pathologe, Experimental Pathology Laboratories, Inc.
Mark F Cesta, Pathologe, National Institute of Environmental Health Sciences
Fortschritte in der digitalen Bildanalyse haben Möglichkeiten für quantitative histopathologische Bewertungen in toxikologischen Studien an Nagetieren geschaffen. Die mikroskopische Untersuchung der Milz von Nagetieren wird durchgeführt, um die durch Testartikel induzierten immuntoxischen Wirkungen zu beurteilen, kann jedoch bei der Charakterisierung von Unterschieden zwischen Behandlungsgruppen und zwischen Studien einer inter- und intrapathologischen Variabilität unterliegen.
Um dieses Problem anzugehen, wurde ein Bilderkennungsalgorithmus trainiert, um Gewebekompartimente in histologischen Schnitten der Milz von Nagetieren zu quantifizieren. Unser Ziel war es, eine Studie zu entwerfen, um zu bewerten, wie der Bilderkennungsalgorithmus im Vergleich zu digitalen Anmerkungen menschlicher Bewerter für bestimmte Merkmale der Milz abschneidet und dabei die betrieblichen Einschränkungen (z. B. Zeit und Aufwand des Bewerters) einhält.
In diesem Vortrag zeigen wir, wie wir JMP Custom Designer verwendet haben und vom Bildalgorithmus generierte Daten als Eingaben verwendet haben, um einen Testsatz auszuwählen und menschlichen Bewertern zuzuweisen. Wir haben ein Antwortoberflächenmodell verwendet, das darauf ausgelegt ist, Proben auszuwählen, die auf die Grenzen und die Mitte des Eingaberaums fallen. Das daraus resultierende Studiendesign ermöglichte uns die strategische Auswahl eines Testsatzes und die Erstellung eines ausgewogenen Probenahmeplans für den Einsatz bei mehreren Pathologen verschiedener Institutionen.
