Desempeño diagnóstico y reproducibilidad interobservador del grado de Gleason en la interpretación histopatológica convencional y mediante el análisis de imágenes por software

Simple item page
dc.contributor.advisorÁlvarez Ojeda, Olga Mercedes
dc.contributor.advisorMendoza Herrera, Tania
dc.contributor.authorSánchez Rueda, Carlos Andrés
dc.contributor.evaluatorGaona Morales, Diana Rossío
dc.contributor.evaluatorRomo Bucheli, David Edmundo
dc.date.accessioned2023-01-30T18:26:00Z
dc.date.available2023-01-30T18:26:00Z
dc.date.created2023-01-29
dc.date.issued2023-01-29
dc.description.abstractEl adenocarcinoma de próstata produce gran morbimortalidad en la población mundial. El diagnóstico se basa en el grado Gleason definido por el patólogo. En el estudio histopatológico se reconocen múltiples fuentes de errores. El presente estudio evalúa el rendimiento diagnóstico y la concordancia interobservador de adenocarcinoma de próstata, y desarrolla una herramienta diagnóstica de inteligencia artificial para realizar predicciones en los grados Gleason de imágenes de patología digital para comparar el rendimiento diagnóstico y concordancia al hacer uso de ésta. Es un estudio observacional analítico prospectivo de concordancia, aplicado en un grupo de profesionales (patólogos generales, patólogo con segunda especialidad en patología y residente de patología), quienes realizaron marcaciones de grado Gleason en imágenes usando el software QuPath. Las marcaciones se analizaron obteniendo coeficientes de concordancia Kappa. Con estos datos, se desarrolla una herramienta de apoyo diagnóstico para la realización de predicciones usando inteligencia artifical sobre un último grupo de imágenes. Se evaluaron nuevamente coeficientes de concordancia Kappa para los participantes al definir grado Gleason conociendo la predicción del software. Los valores de Kappa para la primera fase del estudio oscilaron entre 0,276 y 0,537. Para la segunda fase, los valores Kappa oscilan entre 0,265 y 0,510, con mayor mejoría de rendimiento para el residente de patología en los valores Kappa (0,356 y 0,410), la sensibilidad y el valor predictivo positivo. Los coeficientes Kappa mostraron una discreta disminución para los patólogos. Se obtuvo un ascenso en la categoría de la interpretación de Kappa para 2 de los participantes de aceptable a moderado, con una mejoría mayor en el residente de patología. No se observó disminución en las categorías iniciales. Las herramientas de análisis de imágenes pueden ser útiles para entrenamiento de profesionales en patología.
dc.description.abstractenglishProstate adenocarcinoma causes high morbidity and mortality in the world population. The diagnosis is based on the Gleason grade score defined by the pathologist. Multiple sources of errors have been found in the histopathological study process. The present study evaluates the diagnostic performance and interobserver agreement of prostate adenocarcinoma diagnosis and develops an artificial intelligence tool to make predictions on Gleason grades of digital pathology images to compare the diagnostic performance and agreement when using it. It is a prospective analytical observational concordance study, applied in a group of professionals (general pathologists, pathologist with a second specialty in uropathology, and pathology resident), who performed Gleason grade markings on images using QuPath software. The markings were analyzed obtaining Kappa concordance coefficients. With these data, a diagnostic support tool was developed to make predictions using artificial intelligence on a last group of images. The Kappa concordance coefficients for the participants were re-evaluated when defining the Gleason grade knowing the prediction of the software. Kappa values for the first phase of the study ranged from 0.276 to 0.537. For the second phase, the Kappa values ranged from 0.265 to 0.510, with greater improvement in performance for the pathology resident in the Kappa values (0.356 and 0.410), sensitivity, and positive predictive value. The Kappa coefficients showed a slight decrease for the pathologists. An upgrade in the Kappa interpretation category was obtained for 2 of the participants from fair to moderate, with a greater improvement in the pathology resident. No category decrease was observed. Image analysis tools could be useful for training pathology professionals.
dc.description.degreelevelEspecialización
dc.description.degreenameEspecialista en Patología
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12238
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Salud
dc.publisher.programEspecialización en Patología
dc.publisher.schoolEscuela de Medicina
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectPatología digital
dc.subjectHistopatología
dc.subjectGleason
dc.subjectAdenocarcinoma
dc.subjectPróstata
dc.subjectDeep Learning
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subject.keywordDigital Pathology
dc.subject.keywordHistopathology
dc.subject.keywordGleason
dc.subject.keywordAdenocarcinoma
dc.subject.keywordProstate
dc.subject.keywordDeep Learning
dc.subject.keywordArtificial Intellingence
dc.titleDesempeño diagnóstico y reproducibilidad interobservador del grado de Gleason en la interpretación histopatológica convencional y mediante el análisis de imágenes por software
dc.title.englishDiagnostic Performance and Interobserver Reproducibility of Gleason Grade in Conventional Histopathological Interpretation and Through Software Image Analysis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especialización
dspace.entity.type
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
No Thumbnail Available
Name:
Nota de proyecto.pdf
Size:
150.05 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Documento.pdf
Size:
1.25 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Carta de autorización.pdf
Size:
129.36 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.18 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download
Collections
Especialización en Patología