Diagnóstico assistido por computador no Cancro Colorretal: podemos fazê-lo?

O número de casos de cancro colorretal tem aumentado exponencialmente, fazendo desta doença oncológica uma das mais diagnosticadas mundialmente. No entanto, o número de patologistas disponíveis para a realização do diagnóstico mantem-se constante, o que leva a um aumento da carga de trabalho destes profissionais, bem como a um aumento no tempo de resposta ao doente. É, desta forma, urgente a criação de ferramentas que ajudem os patologistas a gerir mais eficazmente o seu trabalho. A aplicabilidade crescente da patologia digital e os correntes avanços na tecnologia, fazem do diagnóstico assistido por computador uma ferramenta promissora na patologia. Este trabalho teve como objetivos a criação de uma base de dados de amostras colorretaisa ser usada para treinar um algoritmo de deep learning para o diagnóstico de amostras colorretais, e a avaliação da precisão desse algoritmo. Foi construída uma base de dados com 10% das imagens anotadas. Com esta base foi possível fazer dois eventos de treino e teste do algoritmo, com um número crescente de amostras. Foram utilizadas três categorias de diagnóstico: benigno, lesão de baixo grau e lesão de alto grau. Para cada evento foi possível atingir uma precisão de 88,42% e 89,89%, respetivamente. Para o diagnóstico diferencial entre benigno e lesão obteve-se uma precisão de 96%. Apesar de ainda existirem algumas barreiras à implementação desta tecnologia na rotina patológica, o diagnóstico assistido por computador demonstra o potencial de auxiliar os patologistas numa mais eficaz gestão da sua carga laboral

Prediction-based coding with rate control for lossless region of interest in pathology imaging

Online collaborative tools for medical diagnosis produced from digital pathology images have experimented an increase in demand in recent years. Due to the large sizes of pathology images, rate control (RC) techniques that allow an accurate control of compressed file sizes are critical to meet existing bandwidth restrictions while maximizing retrieved image quality. Recently, some RC contributions to Region of Interest (RoI) coding for pathology imaging have been presented. These encode the RoI without loss and the background with some loss, and focus on providing high RC accuracy for the background area. However, none of these RC contributions deal efficiently with arbitrary RoI shapes, which hinders the accuracy of background definition and rate control. This manuscript presents a novel coding system based on prediction with a novel RC algorithm for RoI coding that allows arbitrary RoIs shapes. Compared to other methods of the state of the art, our proposed algorithm significantly improves upon their RC accuracy, while reducing the compressed data rate for the RoI by 30%. Furthermore, it offers higher quality in the reconstructed background areas, which has been linked to better clinical performance by expert pathologists. Finally, the proposed method also allows lossless compression of both the RoI and the background, producing data volumes 14% lower than coding techniques included in DICOM, such as HEVC and JPEG-LS