Фреймворк для ефективної паралельної попередньої обробки даних повноформатних гістопатологічних зображень

Abstract

Швидке поширення зображень цілих слайдів (WSI) у цифровій патології збільшило попит на вдосконалені, високопродуктивні структури попередньої обробки, здатні керувати величезними обсягами гістопатологічних даних, створених у сучасній діагностиці. У цьому дослідженні ми представляємо інноваційну структуру паралельної попередньої обробки даних, розроблену для оптимізації обробки WSI. Наш підхід інтегрує динамічне балансування навантаження, гібридну обчислювальну архітектуру CPU–GPU та методи адаптивної мультимодальної фільтрації для пом’якшення обчислювальної неефективності, притаманної традиційним конвеєрам послідовної обробки. Експериментальні оцінки демонструють, що запропонована структура досягає вражаючого прискорення в 22,61 разу порівняно зі звичайними послідовними методами, підкреслюючи її здатність обробляти великомасштабні дані з надзвичайною ефективністю. Крім того, система фіксує середню квадратичну помилку (MSE) 0,032 у задачах нормалізації плям, що відображає її точність у підтримці узгодженості кольорів у WSI. При оцінці за допомогою моделі глибокого навчання ResNet-50 вона підтримує точність класифікації 85,7 %, підтверджуючи її надійність у збереженні цілісності діагностики. Ці результати в сукупності підкреслюють потенціал інфраструктури для революції в ефективності обробки, зберігаючи аналітичну точність, позиціонуючи її як масштабоване рішення для програм цифрової патології в реальному часі та багатообіцяючий інструмент для бездоганної інтеграції в клінічні гістопатологічні робочі процеси. З точки зору клінічного розгортання, скорочення часу обробки на 78,6 % означає трансформаційний потенціал для високопродуктивних робочих процесів патології, особливо в умовах обмежених ресурсів, де швидке відновлення є критичним. Відповідність системи стандартам ISO15189 підтверджує її придатність для медичного використання, пропонуючи надійну основу для інтеграції обчислювальної патології в рутинну діагностику. У сукупності ці досягнення позиціонують наш підхід як значний крок до перегляду критеріїв ефективності цифрової аналітики патології в реальному часі.