Segmentation d'images pathologiques pour l'IA : annotation de lames et d'échantillons de tissus

Introduction : L'IA en pathologie redéfinit la précision diagnostique

L'intelligence artificielle transforme la pathologie numérique d'un processus statique de visualisation d'images en une discipline diagnostique dynamique et riche en données. En entraînant des algorithmes sur des données histopathologiques annotées, les modèles d'IA peuvent désormais aider les pathologistes à diagnostiquer le cancer, à classer les modèles tissulaires et même à prédire les résultats pour les patients.

Au cœur de cette transformation se trouve segmentation d'images pathologiques—l'annotation détaillée des structures cellulaires et tissulaires sur des lames numériques. Ces images en haute résolution, connues sous le nom de Images de diapositives entières (WSI), ont souvent une taille de 1 gigapixel et contiennent des informations diagnostiques critiques à l'Scale AI microscopique.

Cet article propose un guide complet sur segmentation d'images pathologiques pour l'IA, y compris les flux de travail, les types d'annotations, les outils et les meilleures pratiques adaptés aux cliniciens, aux chercheurs médicaux et aux équipes d'IA du secteur de la santé.

1. Qu'est-ce que la segmentation des images de pathologie ?

🔬 Définition

La segmentation des images pathologiques fait référence au processus de délimitation des régions tissulaires, des types de cellules et des structures dans des lames de microscope numérisées à l'aide de techniques telles que segmentation sémantique, segmentation d'instances et annotation de polygones.

🧠 Pourquoi c'est important pour l'IA

• Permet aux modèles d'apprentissage en profondeur de « voir » et de comprendre les modèles histologiques.
• Réduit les erreurs diagnostiques grâce à l'analyse quantitative des tissus.
• Alimente les systèmes de notation automatisés (par exemple, le score de Gleason pour le cancer de la prostate).
• Soutient la découverte de biomarqueurs et l'analyse du microenvironnement tumoral.

📊 Principales applications

• Diagnostic et classification du cancer (sein, côlon, prostate, poumons)
• Détection et comptage de cellules
• Segmentation du noyau
• Cartographie de l'interface tumeur-stroma
• Analyse de l'infiltration inflammatoire

📚 En savoir plus sur la façon dont l'IA améliore la pathologie à partir de Médecine naturelle.

2. Comprendre l'imagerie de lames entières (WSI)

🧪 Que sont les WSI ?

Whole Slide Imaging (WSI) est la numérisation de lames de pathologie en verre traditionnelles à très haute résolution, créant des diapositives virtuelles qui peuvent être visualisées et parcourues comme des cartes. Ces diapositives permettent aux pathologistes et aux modèles d'IA de zoomer et dézoomer sur des coupes de tissus avec une précision chirurgicale.

Les WSI constituent l'épine dorsale de la pathologie numérique. Ils permettent aux cliniciens d'examiner numériquement la morphologie des tissus et permettent aux modèles d'IA d'accéder aux structures cellulaires dans un volume bien plus important que ne le pourrait jamais la microscopie traditionnelle.

Principales caractéristiques des WSI

• Résolution en gigapixels
  Chaque diapositive peut dépasser 100 000 x 100 000 pixels. Cela permet d'inspecter l'image à la fois au niveau des tissus et des cellules sans perte de clarté.
• Grossissement à plusieurs niveaux
  Les visionneuses WSI permettent un zoom fluide de 1x à 40x ou plus, reproduisant ainsi la façon dont un pathologiste examinerait des lames au microscope.
• Architecture basée sur des tuiles
  Les WSI sont stockés sous forme de tuiles ou de patchs. Cela permet aux systèmes de charger uniquement ce qui est visible à l'écran plutôt que l'image entière, ce qui est essentiel pour les performances.
• Diversité des taches
  Les WSI sont disponibles avec différents types de colorants, tels que H&E (hématoxyline et éosine), IHC (immunohistochimie), PAS, Giemsa, etc. Chaque coloration met en évidence différentes structures et affecte le comportement de segmentation.
• Formats de fichiers multiples
  Les formats courants incluent .svs, .ndpi, .madame, .tiff, et .scn. Ils sont souvent spécifiques au fournisseur et peuvent nécessiter un traitement personnalisé.

Pourquoi les WSI sont importants pour l'IA et l'annotation

Les images de diapositives entières sont essentielles pour l'entraînement des modèles d'IA de pathologie. Leur résolution massive capture à la fois le contexte macroéconomique et micrométrique nécessaire à une analyse significative.

Voici pourquoi ils sont indispensables :

• Informations denses: Une seule lame peut contenir des milliers de cellules et des dizaines de types de tissus. Annoter même une petite région peut entraîner des modèles d'IA hautement performants.
• Collaboration à distance: Les diapositives numériques peuvent être partagées avec des pathologistes du monde entier, ce qui permet de mener des projets d'annotation multisites.
• Extraction de patchs: Les développeurs peuvent diviser les WSI en vignettes pour créer des ensembles de données d'entraînement volumineux à partir de quelques diapositives seulement.
• Entraînement de précision: Les visualiseurs WSI imitant les microscopes, les annotations peuvent être effectuées à une résolution diagnostique, améliorant ainsi la précision du modèle.

Difficultés liées à l'utilisation des WSI pour l'annotation

Malgré leurs avantages, les WSI présentent plusieurs obstacles techniques et opérationnels :

• Taille des fichiers et performances
  Les WSI sont souvent de 1 à 10 Go par diapositive. Les diffuser ou les charger nécessite une infrastructure puissante et des spectateurs optimisés.
• Cohérence du grossissement
  Un modèle entraîné sur des carreaux de grossissement 10x peut échouer lorsqu'il est testé sur 20x. Les flux de travail d'annotation doivent standardiser ou prendre en charge plusieurs niveaux de grossissement.
• Variation de couleur entre les laboratoires
  Les différences entre les techniques de coloration peuvent créer une apparence irrégulière des lames, même pour le même tissu. Cela peut perturber les modèles à moins que la normalisation des couleurs ne soit appliquée.
• Complexité d'annotation
  Contrairement aux images naturelles, l'annotation des WSI nécessite de zoomer et de dézoomer, de parcourir de grandes zones et d'identifier avec précision des structures complexes telles que les glandes, les noyaux ou les marges tumorales.

Outils populaires pour l'annotation WSI

Il existe plusieurs outils bien connus qui rendent la navigation et l'annotation WSI pratiques :

• Ouvrir la diapositive: bibliothèque C open source qui prend en charge la lecture de formats WSI tels que .svs et .ndpi. Souvent utilisé dans les pipelines principaux.
• QuPath: Un puissant outil de bureau open source pour la segmentation des cellules, le traitement par lots et la création de scripts, particulièrement apprécié dans les laboratoires universitaires.
• Archive de diapositives numériques (DSA): Une plateforme Web évolutive avec annotation, diffusion et gestion de projet intégrées.
• HistomicSTK: Construit sur le DSA, il permet l'annotation, la segmentation et la visualisation via des outils Web.
• Aiforia: une plateforme commerciale optimisée pour la segmentation WSI assistée par l'IA, avec des visualiseurs zoomables et des flux de travail modèle-in-loop.

Conseils de pro pour travailler avec les WSI dans le domaine de l'IA

• Annotez toujours plusieurs niveaux de grossissement pour soutenir l'apprentissage à plusieurs Scale AIs.
• Utiliser stratégies de carrelage pour fractionner de grandes images et gérer les contraintes de mémoire du GPU.
• Postulez normalisation des taches techniques visant à minimiser la variabilité entre les lames provenant de différents laboratoires ou scanners.
• Concevez votre pipeline d'annotations pour prendre en charge plusieurs types d'étiquettes, des masques d'instance cellulaire aux régions tumorales globales, en fonction de votre cas d'utilisation.

📂 Vous recherchez des ensembles de données publics ? Consultez le Archive numérique de diapositives sur le cancer pour les WSI annotés.

3. Techniques de segmentation courantes dans l'annotation des pathologies

🟪 3.1. Segmentation sémantique

Un type de tissu (épithélium, stroma, tumeur, etc.) est attribué à chaque pixel. Idéal pour :

• Cartographie de la sous-région du cancer
• Classification des tumeurs et des non-tumeurs
• Détection des limites tissulaires

🟦 3,2. Segmentation des instances

Utilisé pour faire la différence entre plusieurs instances d'objets similaires, tels que :

• Noyaux cellulaires individuels
• Clusters de lymphocytes
• Figures mitotiques qui se chevauchent

🔺 3,3. Annotation de polygones

Contours manuels ou semi-automatisés pour :

• Limites tumorales irrégulières
• Structures glandulaires complexes
• Régions stromales avec artefacts

🟨 3,4. Annotation des points et des points-clés

Utile pour :

• Compter les figures mitotiques
• Identification du centre des cellules
• Cartographie des points chauds du système immunitaire

🧩 3,5. Carte thermique ou régions d'attention

Des masques d'annotation qui reflètent :

• Activité tissulaire
• Prévalence du modèle
• Suivi du regard par un expert

🛠️ Lisez comment MONAI prend en charge les pipelines de segmentation d'images médicales dans PyTorch.

4. Flux de travail : de la diapositive à l'annotation compatible avec l'IA

🧷 Pipeline d'annotation de pathologie étape par étape

Description de l'étape1. Sélection de diapositivesChoisissez des WSI de haute qualité et pertinents sur le plan diagnostique.2. Définition de la région d'intérêt (ROI)Champ d'application restreint aux zones contenant des tissus.3. AnnotationÉtiquetez les types de cellules, les régions ou les motifs à l'aide d'une méthode sélectionnée.4. Révision et questions-réponsesRenseignez-vous auprès d'un pathologiste ou d'un expert clinique.5. ExporterConvertissez vers des formats compatibles avec les frameworks d'apprentissage en profondeur (par exemple, COCO, PASCAL VOC, YOLO).

💡 Conseil :

Utiliser superpositions pour pathologistes ou des scans marqués au stylo pour guider la formation initiale des modèles. Au fil du temps, évoluez vers une vérité de base entièrement au niveau des pixels.

5. Outils d'annotation pour la segmentation d'images de pathologie

✅ Ce qu'il faut rechercher

• Autochtone Assistance WSI (.svs, .ndpi, .tiff)
• Zoom et mise en mosaïque performance
• Collaboration multi-utilisateurs
• Couches d'annotations (noyaux, ROI, zones tumorales)
• Assistance par IA/Model-in-Loop capacités

🔧 Outils populaires

ToolBest pour les fonctionnalités clésAiforiaProjets d'IA en pathologie conçus pour les WSI et prenant en charge l'intégration de l'apprentissage en profondeurQuPathUtilisation académique open source Idéal pour la segmentation des cellules, la rédaction de scripts et les tâches par lotsSlideRunnerAnnotations au niveau des cellules/Exportation des annotations au format YOLO/COCOArchive numérique de diapositives + HistomicsTKProjets d'entreprise ou du NIH Modulaires, évolutifs et basés sur le DSALabelbox/EncordPlateformes évolutives : orchestration des flux de travail d'IA, collaboration et conformité

📦 Consultez GitHub de QuPath pour les outils et les scripts.

6. Exemples d'utilisation dans les domaines de la santé et de la recherche

La puissance de la segmentation d'images pathologiques réside dans sa capacité d'adaptation à un large éventail de disciplines médicales et applications. Vous trouverez ci-dessous une analyse plus approfondie des cas d'utilisation les plus importants qui transforment activement les flux de travail des soins de santé et le développement de l'IA.

🧬 6.1. Oncologie

Diagnostic du cancer et cartographie des tumeurs est le cas d'utilisation le plus largement adopté de la segmentation basée sur l'IA. L'annotation des régions tumorales, des lymphocytes, de la nécrose et du stroma est cruciale pour :

• Classement Gleason dans le cancer de la prostate
• Notation de Nottingham dans le cancer du sein
• Stadification tumorale et identification des marges dans le cancer colorectal
• Détection des métastases ganglionnaires dans les cancers du sein et de l'estomac

🔎 Exemple: L'ensemble de données CAMELYON16 a permis de former des algorithmes pour détecter les métastases du cancer du sein dans les ganglions lymphatiques avec une précision proche de celle des radiologues.
🔗 Ensemble de données CAMELYON16

🧠 6,2. Neuropathologie

Des lames numériques de biopsies ou de résections cérébrales sont utilisées pour entraîner des modèles pour :

• Segmentation des sous-types de gliomes
• Détection du méningiome
• Pathologie de la maladie d'Alzheimer, comme l'identification plaques amyloïdes et enchevêtrements neurofibrillaires
• Segmentation des lésions de sclérose en plaques

🔎 Besoins cliniques: Ces annotations sont essentielles pour réduire la variabilité entre les observateurs dans le classement des tumeurs du SNC.

Version 6.3. Hématopathologie

En hématopathologie, la segmentation est utilisée pour :

• Classification des lignées cellulaires (p. ex. blastes par rapport aux lymphocytes matures)
• Segmentation par biopsie de moelle osseuse (cellules graisseuses, mégacaryocytes, amas érythroïdes)
• Analyse des frottis sanguins pour des maladies comme la leucémie ou l'anémie

🔎 Aperçu de l'outil: QuPath peut automatiser la détection et la classification de milliers de cellules sanguines par image, améliorant ainsi la rapidité et la cohérence.

🧵 6,4. Dermatopathologie

Les modèles de segmentation de l'IA en dermatologie soutiennent :

• Détection des frontières du mélanome
• Mesure de l'épaisseur de l'épiderme
• Infiltration de cellules inflammatoires
• Cartographie des lésions du psoriasis

🔎 Cas spécial: Dans le cadre de la chirurgie de Mohs, la segmentation par IA aide à évaluer la marge du tissu cutané excisé, améliorant ainsi les décisions peropératoires.

🧫 6,5. Pathologie gastro-intestinale

Les cas d'utilisation de la pathologie gastro-intestinale bénéficient des avantages suivants :

• Segmentation des cryptes dans le diagnostic des maladies inflammatoires de l'intestin (MII)
• Mesure de la densité des cellules caliciformes
• Cartographie des lésions de l'œsophage de Barrett
• Détection d'Helicobacter pylori

🔎 Application dans le monde réel: Le PANDA Challenge a entraîné des algorithmes sur la segmentation de la prostate et de la biopsie gastro-intestinale à utiliser dans le cadre du dépistage clinique.

🧪 6,6. Découverte de médicaments et essais cliniques

La segmentation joue un rôle majeur dans recherche préclinique et translationnelle:

• Quantifier l'expression des biomarqueurs (PD-L1, HER2, Ki-67)
• Suivi de la progression de la maladie dans des diapositives sur des modèles d'animaux
• Notation histopathologique de la réponse au traitement
• Paramètres histologiques évolutifs en pathologie numérique pour les CRO

🔎 Efficacité des essais pilotée par l'IA: Les sociétés pharmaceutiques utilisent désormais des images tissulaires annotées par IA comme points de terminaison dans Essais de phase I/II, en réduisant le recours à la notation subjective.

📖 Un récent étudiez au JAMA explore les performances de l'IA par rapport aux pathologistes humains dans le classement du cancer.

7. Assurance qualité des annotations dans l'IA en pathologie

Pourquoi l'assurance qualité est essentielle

• Les erreurs d'annotation peuvent introduire un risque clinique.
• Grande variabilité entre les annotateurs en pathologie nécessite des contrôles de cohérence.
• L'IA entraînée à partir de données erronées peut être moins performante lors d'un déploiement réel.

🛡️ Techniques d'assurance qualité courantes

• Annotation double + adjudication
• Notation de l'accord entre annotateurs (par exemple, Kappa de Cohen)
• Références Gold Standard
• Panels de consensus pour les pathologies rares

📘 En savoir plus sur annotation QA dans l'IA médicale sur PubMed.

8. Principaux défis de la segmentation des images de pathologie

ChallengeImpact Solutions Tailles d'image en gigapixels Limites de mémoire, chargement lent Chargement en mosaïque, entraînement basé sur des patchs, subjectivité dans les annotations, généralisabilité lente du modèle, étiquetage consensuel, avis d'experts Artefacts tissulaires (plis, déchirures) Bruit pendant l'entraînement Prétraitement, augmentation des donnéesDéséquilibre des classes (résultats rares) Biais en faveur des types de tissus majoritaires Suréchantillonnage, perte de pondération Variabilité des taches (H&E, IHC) Confusion des modèles, normalisation des couleurs, augmentation des taches

🧠 Curieux de savoir comment fonctionne la normalisation des taches ? Lisez ceci article sur les méthodes de transformation des colorants.

9. Tendances et innovations émergentes

À mesure que la pathologie numérique mûrit, de nouvelles innovations repoussent les limites de l'annotation, de la segmentation et de la formation. Vous trouverez ci-dessous les principales tendances technologiques qui façonneront la prochaine génération d'outils de pathologie alimentés par l'IA.

🔄 9,1. Annotation du modèle dans la boucle

Au lieu d'un étiquetage manuel complet, les annotateurs utilisent modèles d'IA pré-entraînés pour générer des segmentations initiales qui sont ensuite corrigées et affinées.

Avantages :

• Augmente la vitesse jusqu'à 60 %
• Réduit la fatigue des annotateurs experts
• Crée une continuité boucle de rétroaction entre l'annotation et l'apprentissage des modèles

🔧 Des outils tels que Encord actif ou Labelbox Boost fournir des suggestions en temps réel qui s'améliorent au fil du temps grâce à une plus grande participation des utilisateurs.

🧠 9,2. Apprentissage autosupervisé et faiblement supervisé

Compte tenu du coût élevé de l'annotation par des experts en pathologie, apprentissage autosupervisé (SSL) les méthodes gagnent du terrain. SSL pré-entraîne les modèles à l'aide de diapositives non annotées pour apprendre les représentations de structure et de texture.

Cas d'utilisation :

• Formation préalable sur de grands ensembles de données publics (par exemple, The Cancer Genome Atlas)
• Réduire le besoin de milliers de masques au niveau des pixels
• Modèles Bootstrap avec étiquettes à glissière

🔗 Une étude de la MICCAI 2021 a démontré comment le SSL a amélioré la classification du cancer colorectal avec seulement 10 % des données étiquetées.

🌐 9,3. Apprentissage fédéré en pathologie (IA)

Les hôpitaux ne peuvent souvent pas partager les données des patients pour des raisons de confidentialité. L'apprentissage fédéré permet à plusieurs établissements de entraîner un modèle partagé sans échanger de diapositives brutes.

Incidence :

• Protège Conformité au PHI et au RGPD
• Permet une généralisation intercentrique
• Encourage collaboration multiinstitutionnelle

🔗 Segmentation tumorale fédérée (FET) est un excellent exemple d'IA fédérée appliquée à la segmentation des tumeurs cérébrales.

🧪 9,4. Génération et augmentation de données synthétiques

Grâce au GaNS et aux modèles de diffusion, les chercheurs peuvent générer des diapositives de pathologie synthétiquement, en aidant à résoudre des problèmes tels que :

• Représentation des maladies rares
• Déséquilibre des données dans des kits d'entraînement
• Expériences contrôlées avec des caractéristiques parfaitement étiquetées

Outils à explorer :

• Pathologie GAN pour générer des images au niveau des cellules
• Transfert de style STAIN pour unifier la coloration sur les lames

🧬 9,5. La biologie spatiale rencontre la segmentation de l'IA

Nouvelles techniques d'imagerie tissulaire multiplexée (par ex. CODEX, MIBI, CytoF) génèrent des données allant au-delà de la coloration H&E, en capturant la distribution spatiale de des dizaines de biomarqueurs simultanément.

Utilisation de l'IA :

• Segmentation cellulaire combinée à l'expression des protéines
• Regroupement spatial des cellules immunitaires et des cellules cancéreuses
• Analyse du microenvironnement tumoral (TME) guidée par l'IA

🔎 Cette fusion de omiques spatiales et la segmentation est à la pointe de recherche de précision en oncologie.

⚡ 9,6. Pipelines d'annotation de pathologies natifs du cloud

Les laboratoires modernes s'éloignent des logiciels locaux pour plateformes basées sur le cloud qui prennent en charge :

• Stockage et diffusion WSI
• Accès aux évaluateurs multiinstitutionnels
• Inférence et annotation soutenues par GPU

🔧 Des outils tels que Imagerie AWS HealthLake et Suite d'imagerie médicale de Google Cloud construisent des infrastructures pour une IA pathologique évolutive et native du cloud.

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10. Formats d'annotation et conversion de pathologies

🔄 Formats courants

• JSON, COCO, YOLO, PASCAL VOC
• GeoJSON pour les étiquettes de polygones
• Tableaux de masques (.npy, .png) pour la segmentation

🔁 Outils de conversion

• Étiquetez-moi
• CVAT
• Scripts d'exportation SlideRunner

Conclusion : les données sont le diagnostic

La précision de l'annotation des images de pathologie n'est pas seulement une nécessité technique, c'est responsabilité clinique. Chaque polygone tracé, chaque noyau tracé, contribue à créer des modèles d'IA qui peuvent aider les pathologistes, accélérer la découverte de médicaments et améliorer les résultats diagnostiques.

Avec les bons outils, les bons flux de travail et l'expertise, Pathologie assistée par IA n'est pas un concept futuriste : il transforme déjà les laboratoires du monde entier. Mais le succès de ces systèmes dépend d'une chose : des annotations de haute qualité, cohérentes et cliniquement pertinentes.

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