Deep learning-based classification of kidney transplant pathology: a retrospective, multicentre, proof-of-concept study

Background Histopathological assessment of transplant biopsies is currently the standard method to diagnose allograft rejection and can help guide patient management, but it is one of the most challenging areas of pathology, requiring considerable expertise, time, and effort. We aimed to analyse the utility of deep learning to preclassify histology of kidney allograft biopsies into three main broad categories (ie, normal, rejection, and other diseases) as a potential biopsy triage system focusing on transplant rejection.Methods We performed a retrospective, multicentre, proof-of-concept study using 5844 digital whole slide images of kidney allograft biopsies from 1948 patients. Kidney allograft biopsy samples were identified by a database search in the Departments of Pathology of the Amsterdam UMC, Amsterdam, Netherlands (1130 patients) and the University Medical Center Utrecht, Utrecht, Netherlands (717 patients). 101 consecutive kidney transplant biopsies were identified in the archive of the Institute of Pathology, RWTH Aachen University Hospital, Aachen, Germany. Convolutional neural networks (CNNs) were trained to classify allograft biopsies as normal, rejection, or other diseases. Three times cross-validation (1847 patients) and deployment on an external real-world cohort (101 patients) were used for validation. Area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) was used as the main performance metric (the primary endpoint to assess CNN performance).Findings Serial CNNs, first classifying kidney allograft biopsies as normal (AUROC 0.87 [ten times bootstrapped CI 0.85-0.88]) and disease (0.87 [0.86-0.88]), followed by a second CNN classifying biopsies classified as disease into rejection (0.75 [0.73-0.76]) and other diseases (0.75 [0.72-0.77]), showed similar AUROC in cross-validation and deployment on independent real-world data (first CNN normal AUROC 0.83 [0.80-0.85], disease 0.83 [0.73-0.91]; second CNN rejection 0.61 [0.51-0.70], other diseases 0.61 [0.50-4.74]). A single CNN classifying biopsies as normal, rejection, or other diseases showed similar performance in cross-validation (normal AUROC 0.80 [0.73-0.84], rejection 0.76 [0.66-0.80], other diseases 0.50 [0.36-0.57]) and generalised well for normal and rejection classes in the real-world data. Visualisation techniques highlighted rejection-relevant areas of biopsies in the tubulointerstitium.Interpretation This study showed that deep learning-based classification of transplant biopsies could support pathological diagnostics of kidney allograft rejection. Copyright (C) 2021 The Author(s). Published by Elsevier Ltd.Immunopathology of vascular and renal diseases and of organ and celltransplantationIP

Borkum

Het is de tweede keer dat een excursie door de PKN wordt ondernomen naar het Duitse Waddeneiland Borkum. Over de vorige - tweedaagse - excursie die inmiddels alweer 13 jaar werd geleden werd gehouden, is bericht door Westhoff (1994)

De Zandzeekraal-associatie (Salicornietum decumbentis) in Nederland

Het geslacht Zeekraal (Salicornia) wordt door veel floristen als ‘lastig’ beschouwd. Door deze moeilijkheid van het determineren van zeekralen heeft verschillende oorzaken. Op de eerste plaats hebben zeekralen slechts een gering aantal morfologische kenmerken waarmee de soorten in het veld kunnen worden onderscheiden, doordat ze geen bladeren en een gereduceerde bloeiwijze hebben. Een probleem in de naamgeving en determinatie van soorten is tenslotte dat gedroogd materiaal vrijwel ongeschikt is om de soorten op naam te brengen. Veel kenmerken zijn uitsluitend aan vers materiaal goed te zien. Hierdoor is bijvoorbeeld ook het (niet-bloeiende!) typemateriaal van Salicornia europaea, dat door Linnaeus is verzameld, moeilijk te beoordelen

Lijst van zeldzame en bedreigde vegetatietypen in Nederland

Deze publicatie zet een traditie voort, die begon met "Rode lijst van plantengemeenschappen in Waddengebied" (Westhoff 1993), vervolgens overzichten in Kwartaalbericht milieustatistieken (Van Duuren en Schaminée), met vervolgens de uitgaves De vegetatie van Nederland (1995-1999). De huidige uitgave is een initiatief vanuit Rijkswaterstaat (Adviesdienst Geo-Informatie en ICT), vanwege hun vegetatiebeheer in het kust- en rivierengebie