Mine İlayda Şengör Aygün¹, Özben Yalçın¹, Gülfize Coşkun², Veysel Olgun², FikretDirilenoğlu³, Merve Doğan Ayan¹, Ezgi Toptaş¹, Sıla Özlem Aktaş Şenkaya¹, Işınbike Girente⁴, Cem Çomunoğlu¹.
¹T.C. İstanbul Prof. Dr. Cemil Taşcıoğlu City Hospital, Department of Pathology, Istanbul, Türkiye
²Technomind Dijital Sistemler, BÜDOTEK Teknopark, Istanbul, Türkiye
³Near East University Faculty of Medicine, Department of Pathology, Nicosia, Cyprus
⁴Virasoft, New York, ABD
Giriş:
Orijinal patoloji görüntülerinin sıkıştırılması, depolama alanı gereksinimlerini azaltmak için elzem bir gereksinimdir. Bu çalışmada, OptiSize yazılımı ile PD-L1 (Programmed Death-Ligand 1) boyanmış patoloji görüntülerini sıkıştırmanın tanısal doğruluk üzerindeki etkisi incelenmiştir. Amacımız, sıkıştırılmış görüntüler ile orijinal görüntüler arasında tanısal farklılık olup olmadığını belirlemek ve her iki görüntüde de nekrotik bölge, inflamatuar hücre ve tümör bölgelerinin doğru bir şekilde tespit edilip edilmediğini değerlendirmektir.
Materyal ve Yöntemler:
Bu çalışmada, immünohistokimyasal olarak PD-L1 ile boyanmış 52 adet serviks, kolon ve akciğer karsinomuna ait, boyanma yüzdeleri 5 ile 95 arasında olan WSI görüntüleri kullanılmıştır. Orijinal görüntüler, OptiSize Technomind yazılımı ile sıkıştırılmış ve ardından görüntüler rastgele sıralanarak değerlendirme için analiz edilmek üzere hazırlanmıştır. Patologlar, rastgele sıralanmış görüntülerin hangisinin orijinal ya da sıkıştırılmış olduğunu bilmeden kör (blind) bir şekilde incelemiş ve görüntüler hakkındaki sonuçları excel tablosuna kaydetmişlerdir. Patologlar, her iki görüntü setinde de nekrotik bölgelerin, inflamatuar hücrelerin, tümör bölgelerinin ve PD-L1 boyanma yüzdelerinin doğru bir şekilde tanımlanma durumlarını değerlendirmiştir. Görüntülerin kalitesinin matematiksel değerlendirmesinde pixel bazlı PSNR ve yapısal bazlı SSIM metriği kullanılmıştır. SSIM, yapısal benzerlikleri ölçerken, PSNR ise görüntülerin maksimum piksel değerine göre gürültü seviyelerini değerlendirir. Her iki yöntem birlikte kullanıldığında, görüntülerin kalitesi ve benzerliği kapsamlı bir şekilde analiz edilebilir. Aynı zamanda QuPath görüntü analiz programıyla görüntüler analiz edilmiştir.
Bulgular:
Patologların değerlendirmeleri sonucunda orijinal ve sıkıştırılmış görüntüler arasında tanıyı etkileyecek herhangi bir unsur tespit edilmemiştir. Her iki görüntü setinde de nekrotik bölgelerin, inflamatuar hücrelerin ve tümörlerin doğru bir şekilde tanımlanabildiği ve PD-L1 boyanma yüzdelerinin her iki görüntü için de aynı şekilde verildiği gözlemlenmiştir. Toplamda 127 GB olan orijinal görüntüler, OptiSize ile sıkıştırılarak 61.6 GB’a düşürülmüştür. Görüntüler arasındaki matematiksel olarak benzerlik indeksi SSIM ve PSNR yöntemiyle hesaplanmıştır ve toplamda 52 görüntü için ortalama 0.984 (min: 0.981, max: 0.990) değeri elde edilmiştir. PSNR yönteminde ise ortalama 40.79 dB (min: 40.021, max: 41.789) değeri elde edilmiştir. Bu sonuçlar, görüntülerin yüksek kalitede olduğunu ve minimal bir bozulma yaşandığını göstermektedir.
Sonuç:
OptiSize WSI sıkıştırma algoritması kullanılarak yapılan sıkıştırmanın, immünohistokimyasal PD-L1 değerlendirmesinde boyanma sonucunu etkilemediği, her iki görüntü seti arasındasetiarasında tanıyı etkileyen gözle görülür bir fark olmadığı görülmüştür. Aynı zamanda QuPath üzerinde yapılan incelemelerde de birbiriyle korelasyonu yüksek sonuçlar elde edilmiştir. Böylelikle, yüksek boyutlu WSI görüntülerinin %55’e varan tasarrufla saklanabilmesi neticesinde maliyetlerin düşürülmesi sağlanırken, laboratuvarların veri saklama kapasitelerinin artırılması da mümkün hale gelmiştir. Bu sonuçlar, OptiSize algoritmasının patolojik değerlendirmeler için güvenli bir sıkıştırma yöntemi olduğunu göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Bütün Slayt Görüntüleme (WSI), Görüntü Sıkıştırma, PD-L1, İmmünohistokimya, Patoloji.
