RAPID ON-SITE EVALUATION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR LUNG CYTOPATHOLOGY

A system and method are presented for applying convolutional neural networks (CNNs) to aid in rapid on-site evaluation cytopathology. Image data are acquired from a biopsy slide. Areas of interest are determined using a first CNN. The image data is segmented into image tiles, and tiles showing the areas of interest are analyzed using a second CNN to assign a histologic category to the slide. The second CNN also utilizes site specific data relating to the biopsy location. Layered image data from multiple focal planes can be acquired of the slide and used as input to the second CNN. Categorized tiles are sorted and presented to a remote computing system for cytopathology determinations, aided by the results of applying the second CNN. Semantic segmentation can also be developed, both as input to the second CNN and as data presented to the remote computer system. L'invention concerne un système et un procédé pour appliquer des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour aider à une cytopathologie sur la base d'une évaluation rapide sur site. Des données d'image sont acquises à partir d'une lame de biopsie. Des zones d'intérêt sont déterminées à l'aide d'un premier CNN. Les données d'image sont segmentées en pavés d'image, et les pavés présentant les zones d'intérêt sont analysés à l'aide d'un second CNN pour attribuer une catégorie histologique à la lame. Le second CNN utilise également des données spécifiques à un site concernant l'emplacement de biopsie. Des données d'image en couches émanant de multiples plans focaux peuvent être acquises de la lame et utilisées comme entrées dans le second CNN. Des pavés catégorisés sont triés et présentés à un système informatique à distance pour des déterminations de cytopathologie, aidées par les résultats de l'application du second CNN. Une segmentation sémantique peut également être développée, à la fois en tant qu'entrée du second CNN et en tant que données présentées au système informatique à distance.