Reconstructing 3D histological structures using machine learning (artificial intelligence) algorithms

Pathologie (Heidelb). 2024 Nov 21. doi: 10.1007/s00292-024-01387-6. Online ahead of print.

Abstract

Background: Histomorphometry is currently the gold standard for bone microarchitectural examinations. This relies on two-dimensional (2D) sections to deduce the spatial properties of structures. Micromorphometric parameters are calculated from these sections based on the assumption of a plate-like 3D microarchitecture, resulting in the loss of 3D structure due to the destructive nature of classical histological processing.

Materials and methods: To overcome the limitation of histomorphometry and reconstruct the 3D architecture of bone core biopsy samples from 2D histological sections, bone core biopsy samples were decalcified and embedded in paraffin. Subsequently, 5 µm thick serial sections were stained with hematoxylin and eosin and scanned using a 3DHISTECH PANNORAMIC 1000 Digital Slide Scanner (3DHISTECH, Budapest, Hungary). A modified U‑Net architecture was trained to categorize tissues on the sections. LoFTR feature matching combined with affine transformations was employed to create the histologic reconstruction. Micromorphometric parameters were calculated using Bruker's CTAn software (v. 1.18.8.0, Bruker, Kontich, Belgium) for both histological and microCT datasets.

Results: Our method achieved an overall accuracy of 95.26% (95% confidence interval (CI): [94.15%, 96.37%]) with an F‑score of 0.9320 (95% CI: [0.9211, 0.9429]) averaged across all classes. Correlation coefficients between micromorphometric parameters measured on microCT imaging and histological reconstruction showed a strong linear relationship, with Spearman's ρ‑values of 0.777, 0.717, 0.705, 0.666, and 0.687 for bone volume/tissue volume (BV/TV), bone surface/TV, trabecular pattern factor, trabecular thickness, and trabecular separation, respectively. Bland-Altman and mountain plots indicated good agreement between the methods for BV/TV measurements.

Conclusion: This method enables examination of tissue microarchitecture in 3D with an even higher resolution than microcomputed tomography (microCT), without losing information on cellularity. However, the limitation of this procedure is its destructive nature, which precludes subsequent mechanical testing of the sample or any further secondary measurements. Furthermore, the number of histological sections that can be created from a single sample is limited.

Zusammenfassung: HINTERGRUND: Histomorphometrie ist derzeit der Goldstandard für Untersuchungen der Knochenmikroarchitektur. Sie beruht auf zweidimensionalen (2-D-)Schnitten, um die räumlichen Eigenschaften der Strukturen zu erkennen. Aus diesen Schnitten werden mikromorphometrische Parameter unter der Annahme einer plattenartigen 3‑D-Mikroarchitektur berechnet, was aufgrund der destruktiven Natur der klassischen histologischen Methoden zum Verlust der 3‑D-Struktur führt.

Material und methoden: Um diese Einschränkungen bei der Histomorphometrie zu überwinden und die 3‑D-Architektur der Knochenkernbiopsien aus 2‑D-Histologieschnitten zu rekonstruieren, wurden die Knochenkernbiopsien entkalzifiziert und in Paraffin eingebettet. Anschließend wurden 5 µm dicke serielle Schnitte mit Hämatoxylin und Eosin gefärbt und unter Verwendung eines digitalen Dia-Scanners3DHISTECH PANNORAMIC 1000 (Fa. 3DHISTECH, Budapest, Ungarn) aufgenommen. Um die Gewebe auf den Schnitten zu kategorisieren, wurde eine modifizierte U‑Net-Architektur trainiert. Für die histologische Rekonstruktion wurde der LoFTR-Merkmalsabgleich mit affinen Transformationen kombiniert. Die mikromorphometrischen Parameter wurden mit der Software Bruker’s CTAn (Version 1.18.8.0, Fa. Bruker, Kontich, Belgien) sowohl für histologische als auch Mikrocomputertomographie(microCT)-Datensätze berechnet.

Ergebnisse: Mit dieser Methode wurde eine Gesamtgenauigkeit von 95,26% (95%-Konfidenzintervall, 95%-KI: 94,15–96,37%) mit einem F‑Score von 0,9320 (95%-KI: 0,9211–0,9429) im Durchschnitt für alle Klassen erzielt. Die Korrelationskoeffizienten zwischen mikromorphometrischen Parametern, die in der microCT-Bildgebung gemessen worden waren, und der histologischen Rekonstruktion wiesen einen starken linearen Zusammenhang auf, die Spearman-ρ-Werte betrugen 0,777; 0,717; 0,705; 0,666 bzw. 0,687 für Knochenvolumen/Gewebevolumen (BV/TV), Knochenoberfläche/TV, Trabekelmusterfaktor, Trabekeldicke und Trabekelseparation. Die Bland-Altman- und Mountain-Plots zeigten eine gute Übereinstimmung zwischen den Methoden für die BV/TV-Messungen.

Schlussfolgerung: Dieses Verfahren ermöglicht die Untersuchung der Gewebemikroarchitektur in 3‑D mit einer noch höheren Auflösung als die microCT, ohne Informationsverluste bei der Zellularität. Die Einschränkung dieser Methode beruht jedoch auf ihrer destruktiven Natur, was die anschließende mechanische Prüfung der Probe oder weitere sekundäre Messungen ausschließt. Außerdem ist die Anzahl der histologischen Schnitte, die aus einer einzelnen Probe gewonnen werden können, begrenzt.

Keywords: Cancellous bone; Dental implantation; Histology; Neural networks, computer; Sensitivity and specificity.

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