論文の概要: Glo-DMU: A Deep Morphometry Framework of Ultrastructural Characterization in Glomerular Electron Microscopic Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10351v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 05:25:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.188223
• Title: Glo-DMU: A Deep Morphometry Framework of Ultrastructural Characterization in Glomerular Electron Microscopic Images
• Title（参考訳）: Glo-DMU: 糸球体電子顕微鏡像の微細構造解析のための深部形態計測フレームワーク
• Authors: Zhentai Zhang, Danyi Weng, Guibin Zhang, Xiang Chen, Kaixing Long, Jian Geng, Yanmeng Lu, Lei Zhang, Zhitao Zhou, Lei Cao,
• Abstract要約: 複雑で多様な超構造的特徴は、腎臓病のタイプ、進行、予後を示す。 我々は超構造評価のための球状形態計測フレームワーク(Glo-DMU)を提案する。 Glo-DMUは、球状基底膜の厚み、足のプロセスの外観の程度、電子線密度の堆積物の位置を同時に定量する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.502981501295627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Complex and diverse ultrastructural features can indicate the type, progression, and prognosis of kidney diseases. Recently, computational pathology combined with deep learning methods has shown tremendous potential in advancing automatic morphological analysis of glomerular ultrastructure. However, current research predominantly focuses on the recognition of individual ultrastructure, which makes it challenging to meet practical diagnostic needs. In this study, we propose the glomerular morphometry framework of ultrastructural characterization (Glo-DMU), which is grounded on three deep models: the ultrastructure segmentation model, the glomerular filtration barrier region classification model, and the electron-dense deposits detection model. Following the conventional protocol of renal biopsy diagnosis, this framework simultaneously quantifies the three most widely used ultrastructural features: the thickness of glomerular basement membrane, the degree of foot process effacement, and the location of electron-dense deposits. We evaluated the 115 patients with 9 renal pathological types in real-world diagnostic scenarios, demonstrating good consistency between automatic quantification results and morphological descriptions in the pathological reports. Glo-DMU possesses the characteristics of full automation, high precision, and high throughput, quantifying multiple ultrastructural features simultaneously, and providing an efficient tool for assisting renal pathologists.
• Abstract（参考訳）: 複雑で多様な超構造的特徴は、腎臓病のタイプ、進行、予後を示す。 近年, 深層学習法と組み合わせた計算病理学は, 糸球体超微構造の自動形態解析を推し進める大きな可能性を示している。 しかし、近年の研究は主に個々の超微構造を認識することに焦点を当てており、実際的な診断のニーズを満たすことは困難である。 本研究では,超微構造セグメンテーションモデル,糸球体濾過バリア領域分類モデル,電子線密度堆積物検出モデルという3つの深層モデルに基づいて,超微構造評価の糸球体形態計測フレームワークを提案する。 従来の腎生検診断法に従って, 糸球体基底膜の厚み, 足のプロセス面の程度, 電子線量による沈着位置の3つの超微形態的特徴を同時に定量化した。 実際の診断シナリオでは,9型腎病型115例について検討し,自動定量化結果と病理所見との整合性について検討した。 Glo-DMUは、完全自動化、高精度、高スループットの特徴を有し、複数の超構造的特徴を同時に定量化し、腎病理医を支援する効率的なツールを提供する。

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