Caroll Co, Estadístico, Sistemas Sociales y Científicos
Sandra McBride, Estadística Principal, Social & Scientific Systems Inc., Una empresa de DLH Holdings Corp.
Shawn Harris, Estadístico, Social & Scientific Systems Inc., Una empresa de DLH Holdings Corp.
Debra A Tokarz, patóloga sénior, Experimental Pathology Laboratories, Inc.
Thomas J Steinbach, vicepresidente/patólogo sénior, Experimental Pathology Laboratories, Inc.
Mark F Cesta, Patólogo, Instituto Nacional de Ciencias de la Salud Ambiental
Los avances en el análisis de imágenes digitales han creado oportunidades para evaluaciones histopatológicas cuantitativas en estudios de toxicología de roedores. La evaluación microscópica del bazo de roedores se realiza para evaluar los efectos inmunotóxicos inducidos por el artículo de prueba, pero puede estar sujeta a la variabilidad inter e intrapatológica en la caracterización de las diferencias entre los grupos de tratamiento y entre los estudios.
Para abordar este problema, se entrenó un algoritmo de detección de imágenes para cuantificar los compartimentos de tejido en secciones histológicas de bazo de roedor. Nuestro objetivo fue diseñar un estudio para evaluar cómo se compara el algoritmo de detección de imágenes con las anotaciones digitales realizadas por evaluadores humanos para características específicas del bazo, manteniendo las limitaciones operativas (p. ej., tiempo y esfuerzo del evaluador).
En esta charla, mostramos cómo usamos JMP Custom Designer, utilizando datos generados por el algoritmo de imagen como entradas, para seleccionar y asignar un conjunto de prueba entre evaluadores humanos. Utilizamos un modelo de superficie de respuesta, que está diseñado para seleccionar muestras que caen en los límites y el centro del espacio de entrada. El diseño del estudio resultante nos permitió seleccionar estratégicamente un conjunto de pruebas y crear un plan de muestreo equilibrado para usar entre varios patólogos de diferentes instituciones.
