Hologic Genius Manuel D'utilisation page 10

Les tableaux ci-dessous fournissent des informations sur les caractéristiques démographiques
des échantillons utilisés pour la formation de l'algorithme.
Tableau 1. Échantillons de formation de Genius Cervical AI par catégorie
Tableau 2. Échantillons de formation de Genius Cervical AI par âge du patient
Les lames ont été préparées à partir d'échantillons ThinPrep résiduels collectés dans
18 laboratoires aux États-Unis, ainsi que d'échantillons supplémentaires collectés au niveau
international. De multiples cellules cervicales, organismes infectieux, cellules inflammatoires,
artefacts et autres objets ont été localisés sur chaque lame, puis annotés pour créer un
ensemble de données de formation.
Un réseau neuronal convolutif a été créé sur la base d'une modification de l'architecture
MobileNet CNN, avec des couches supplémentaires. Ce réseau a ensuite été formé et a obtenu
une précision globale supérieure à 90 % dans la classification des cellules. Des règles ont été
créées pour remplir les lignes de la galerie des objets d'intérêt de l'utilisateur, sur la base
d'objets répondant aux seuils d'émission du classificateur, sur la base de points choisis
mathématiquement à partir des indicateurs de validation croisée du classificateur.
Système Genius Digital Diagnostics
MC
Français pour le Canada
Proportion d'échantillons de
Catégorie
formation (%)
AGUS
ASC-H
ASCUS
CANCER
HSIL
LSIL
NILM
Proportion d'échantillons de
Âge
formation (%)
< 20
20–29
30–39
40–49
50–59
60–69
70–79
> 80
13 %
13 %
9 %
6 %
17 %
11 %
32 %
2 %
34 %
27 %
14 %
15 %
4 %
3 %
1 %
AW-30074-2201 Rev. 001 1-2024
Mode d'emploi 4/36