DOGS- Digital Pathology for Optimized Gleason Score in Prostate Cancer

Diarienummer 2015-04740
Koordinator Lunds universitet - Institutionen för translationell medicin
Bidrag från Vinnova 1 500 000 kronor
Projektets löptid december 2015 - juli 2018
Status Avslutat
Ansökningsomgång

Syfte och mål

Projektet syftar till att utveckla en mjukvara för igenkänning av cancerceller i vävnadsprov från prostata och för bedömning av aggressiviteten utifrån cancercellernas växtmönster. Utvecklingen av detta interaktiva hjälpmedel kan underlätta för patologer i en snabbare diagnostik och bättre reproducerbarhet.

Resultat och förväntade effekter

Inom DOGS-projektet har vi utvecklat en algoritm för igenkänning av cancerceller och deras växtsätt I inskannade mikroskoppreparat efter rutinfärgning med hematoxylin & eosin. Algoritmen har utvecklats och testats för att igenkänna cancerområden och vi har idag nått cirka 80 % precision i analysen. Vi strävar mot att hå 95 % precision och därefter för implementering i rutinsjukvård. Vi kommer att fortsätta arbetet med stöd av Vinnova i nya projekt AIDA och Medtech4Helth-projekt (DOGS2).

Upplägg och genomförande

Algoritmen har utvecklats och testats på ett stort antal (>400) inskannade H&E-färgade prostatabiopsier där varje tumörområde har identifierats efter konsensus av två erfarna patologer. Algoritmen har utvecklats i olika steg efter interaktion mellan patologer och matematiker. Algoritmen har byggts in i en befintlig mjukvara Sectra IDS7 som används för annotering och hantering av inskannade mikroskoppreparat redan idag.

Texten på denna sida har projektgruppen själv formulerat och innehållet är ej granskat av våra redaktörer.