{"id":4313,"date":"2023-03-17T08:43:01","date_gmt":"2023-03-17T08:43:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.eurocytology.eu\/course\/4313-2\/"},"modified":"2023-04-24T08:43:38","modified_gmt":"2023-04-24T08:43:38","slug":"requisiti","status":"publish","type":"course","link":"https:\/\/www.eurocytology.eu\/it\/course\/automazione-e-citologia-basata-su-liquidi-2\/requisiti\/","title":{"rendered":"Requisiti"},"content":{"rendered":"
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Requisiti di un sistema automatico per screening primario degli strisci cervicali<\/h1>\n

Nel 1984 la International Academy of Cytology ha definito i requisiti:<\/p>\n

    \n
  1. il sistema non deve passare come negativo qualsiasi campione che contenga cellule maligne<\/li>\n
  2. il sistema deve essere in grado di rilevare artefatti ed identificare organismi infettivi quali Trichomonas vaginalis e Candida species<\/li>\n<\/ol>\n

    Gli attuali requisiti sono pi\u00f9 modesti e sono:<\/p>\n

      \n
    1. Il sistema deve selezionare le cellule (o i vetrini) sospette e presentarle al citologo per la classificazione finale<\/li>\n
    2. Gli strisci esclusi dalla valutazione umana non devono contenere alterazioni ad un livello superiore a quello che si pu\u00f2 ottenere mediante screening primario manuale<\/li>\n
    3. Il sistema deve essere in grado di commentare la adeguatezza dello striscio, l’analisi deve essere rapida, affidabile e riproducibile<\/li>\n
    4. Il sistema non deve escludere gli strisci colorati con Pap idonei per essere classificati<\/li>\n
    5. La sensibilit\u00e0 dello strumento automatico (unita al citologo) deve eguagliare o superare la sensibilit\u00e0 dello screening primario effettuato manualmente (95% di sensibilit\u00e0 per HSIL).<\/li>\n<\/ol>\n
      \n

      Requisiti necessari del computer per rilevare, riconoscere e classificare cellule significative negli strisci cervicali<\/p>\n<\/blockquote>\n

      Per assicurare il rilevamento, il riconoscimento e la classificazione delle cellule significative nello striscio, \u00e8 necessario che il computer possegga alcuni requisiti<\/p>\n

        \n
      1. Caricare un vetrino sul supporto motorizzato del microscopio<\/li>\n
      2. Individuare un punto di partenza per l’analisi e procedere alla visione del vetrino in una modalit\u00e0 predefinita<\/li>\n
      3. Individuare punti di interesse e determinare il loro piano focale<\/li>\n
      4. Rilevare cellule epiteliali cervicali tra gli altri elementi presenti sul vetrino<\/li>\n
      5. Classificare ciascuna cellula epiteliale, definirne i confini, riconoscerne nucleo e citoplasma<\/li>\n
      6. Ricavare le caratteristiche diagnostiche del nucleo, come il contenuto della cromatina, la sua struttura e del citoplasma (oltre 100 caratteristiche geometriche o strutturali possono essere ricavate)<\/li>\n
      7. Eliminare cellule non significative, detriti, artefatti, cellule che si sovrappongono o che sono a contatto fra loro<\/li>\n
      8. Infine classificare le cellule come normali o patologiche<\/li>\n<\/ol>\n

        Requisiti dei sistemi di analisi dell’immagine<\/h3>\n

        Molti dei primi strumenti automatizzati facevano interamente riferimento all’analisi dell’immagine dello striscio con studio sulla singola cellula mediante programmi informatici di tipo algoritmico. Tale approccio non ha avuto successo in gran parte per l’insufficiente capacit\u00e0 del computer di elaborare l’enorme quantitativo di dati necessario per l’analisi di uno striscio cervicale in questo modo.<\/p>\n

        Un recente sviluppo delle tecnologie informatiche utile all’automazione dello screening cervicale \u00e8 stato l’introduzione dei sistemi di intelligenza artificiale della elaborazione delle immagini nell’analisi automatica degli strisci cervicali. Questi sistemi comprendono sistemi di reti neurali che rappresentano un ramo non algoritmico della intelligenza artificiale, particolarmente adatta a riconoscere modelli negli scenari naturali e, come tale, particolarmente appropriata all’analisi degli strisci cervicali, dove la gran parte di ci\u00f2 che il citologo riconosce come patologico non pu\u00f2 essere precisamente definito in termini puramente oggettivi o morfometrici. Comunque, a differenza dei programmi di tipo algoritmico, le reti neurali sono piuttosto lente.<\/p>\n

        Gli attuali sistemi automatizzati disponibili sul mercato per l’analisi degli strisci cervicali impiegano programmi sia basati sugli algoritmi sia di intelligenza artificiale<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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