Dlaczego testowanie hipotezy zerowej jest istotne dla walidacji celu opartej na SRH?

Testowanie hipotezy zerowej zapewnia, że obserwowane różnice w obrazowaniu SRH między tkankami nowotworowymi a łagodnymi są istotne statystycznie, co wspiera rzetelną walidację celu i ogranicza liczbę wyników fałszywie dodatnich we wczesnej fazie odkrywania.

W jaki sposób izolacja zmiennych niezależnych wpisuje się w przepływy pracy odkrywcze SRH-AI?

Izolowanie zmiennych, takich jak specyficzne częstotliwości wibracyjne (wiązania CH2 i CH3), pozwala na przypisanie wyników klasyfikacji tkanek bezpośrednio do cech molekularnych w ramach przepływu pracy SRH-AI, co zwiększa przejrzystość mechanistyczną w procesach badawczych.

Co umożliwiają ilościowe pomiary zmiennych zależnych w obrazowaniu SRH?

Ilościowe pomiary intensywności sygnałów wibracyjnych umożliwiają obiektywne porównanie stanów tkanek, co wspiera powtarzalną klasyfikację oraz ułatwia późniejszą analitykę i podejmowanie decyzji w badaniach i rozwoju (R&D).

Dlaczego wymogi dotyczące replikacji są kluczowe dla międzyfunkcyjnej współpracy w zakresie SRH-AI?

Replikacja zapewnia, że wyniki obrazowania i klasyfikacji SRH-AI są spójne dla różnych próbek i operatorów, co umożliwia niezawodną wymianę danych oraz integrację między zespołami zajmującymi się badaniami podstawowymi, translacyjnymi i przedklinicznymi.

Jakie możliwości analizy statystycznej są wymagane przed wdrożeniem SRH-AI?

Wymagana jest rzetelna analiza statystyczna w celu walidacji dokładności modelu AI, oceny progów klasyfikacji oraz potwierdzenia powtarzalności, aby zapewnić, że wyniki SRH-AI spełniają standardy badawczo-rozwojowe przedsiębiorstwa w zakresie wdrożenia.

Wykrywanie i izolacja raka w biopsjach prostaty z wykorzystaniem stymulowanej histologii Ramana i sztucznej inteligencji

1.7K wyświetleń

Cytowany 1 razy

08:05 min

10 czerwca 2025

10.3791/68083-v

10 czerwca 2025

1.7K wyświetleń

Lea Lough¹ , Mingyu Sheng² , Takeshi Namekawa² , Adrian Ion-Margineanu³ , Christian W. Freudiger³ , Samir S. Taneja⁴^,⁵^,⁶ , Miles P. Mannas²^,⁷

¹Genecentrix Inc., ²Vancouver Prostate Center, University of British Columbia, ³Invenio Imaging, ⁴Dept. of Urology, NYU Langone Health, ⁵Dept. of Radiology, NYU Langone Health, ⁶Dept. of Biomedical Engineering, NYU Langone Health, ⁷Dept. of Urologic Sciences, University of British Columbia

W tym miejscu przedstawiamy ustandaryzowany protokół wykrywania raka prostaty za pomocą stymulowanej histologii Ramana (SRH) na próbkach biopsji ze względu na przewagę nad tradycyjną histopatologią, koncentrując się na przygotowaniu próbki, obrazowaniu i sztucznej inteligencji w celu poprawy stosunku raka do tkanki. Dodatkowo wspiera biobankowanie na potrzeby transkryptomiki, modeli organoidów lub ksenoprzeszczepów oraz identyfikacji śródoperacyjnych marginesów chirurgicznych.