EUROPattern Classifier 2.4

Votre renfort intelligent pour l’évaluation de l’IFI

Le logiciel EUROPattern Classifier, qui est compatible avec EUROLabOffice 4.0, représente une étape importante dans l’automatisation de la microscopie pour l’immunofluorescence indirecte.EUROLabOffice 4.0 Avec le développement de ce logiciel, EUROIMMUN reste à la pointe de la technologie, même à l’ère de l’intelligence artificielle. Cette solution d’automatisation innovante pour la microscopie de l’immunofluorescence indirecte répond aux besoins actuels des clients et permet un diagnostic performant et efficace.

À l’aide d’un réseau de neurones convolutifs (un procédé d’intelligence artificielle) entraînés pendant le développement du logiciel, le Classifier génère des propositions de résultats pour l’immunofluorescence indirecte (IFI), y compris la classification des aspects d’IFI, pour un nombre de substrats croissant, et le calcul du titre. Celles-ci doivent ensuite être confirmées par l’utilisateur.

Renforcement de la routine de laboratoire IFI grâce à des propositions de résultats générées automatiquement par le logiciel basé sur l’IA.
Applicationpour un nombre de substrats croissant différents
Disponible pour différentes solutions d’automatisation IFI
Vérification « par lots » des propositions de résultats négatifs par l’utilisateur
Excellente concordance entre l’évaluation générée par le logiciel et l’évaluation conventionnelle (voir sous« Publications »)

Reconnaissance d’aspects d’IFI à l’aide du EUROPattern Classifier – Qu’est-ce exactement un réseau de neurones convolutifs ?
Que cela soit le déblocage rapide de votre téléphone portable grâce à la reconnaissance faciale et l’utilisation d’une application de traduction avec la commande vocale : Les réseaux neuronaux artificiels, basés sur des modèles biologiques, sont désormais présents dans notre quotidien sous une forme simplifiée, notamment dans les domaines du traitement des données image et audio et de l’apprentissage automatique. À l’aide de modèles, la machine « apprend » à reconnaître et à classer certaines caractéristiques et certains motifs dans les données d’entraînement, puis à appliquer ce qu’elle a appris à de nouvelles informations. Le contrôle final des acquis est effectué à l’aide de données de test non marquées. Le réseau artificiel est structuré selon un modèle en couches, chaque niveau affinant le résultat. L’information arrive d’abord à un niveau d’entrée et passe par un certain nombre d’autres niveaux jusqu’à ce qu’elle atteigne le niveau de sortie, où le résultat est déterminé. L’interaction entre les évaluations spécifiques des informations reçues par les différents niveaux permet ainsi d’analyser des données complexes. Avec l’augmentation du nombre de niveaux intermédiaires, le réseau de neurones convolutifs classique (CNN) se transforme en réseau de neurones convolutif profonds (DCNN), qui est à la base du deep learning et de la reconnaissance automatique des aspects d’IFI d’EUROIMMUN.

À ce titre, le logiciel de classification est déjà bien établi pour de nombreux systèmes de test cellulaires dans le domaine du diagnostic des maladies auto-immunes et infectieuses. Avec la dernière version 2.4, il facilite désormais l’interprétation de l’immunofluorescence sur des substrats tissulaires complexes, permettant ainsi la classification automatisée des auto-anticorps dans les maladies auto-immunes spécifiques d’organes.

Le Classifier propose des propositions de résultats automatisées à partir d’images capturées avec l’instrument IFI tout-en-un UNIQO 160 ainsi qu’avec les microscopes automatisés EUROPattern et EUROPattern Microscope Live.UNIQO 160 EUROPattern Microscope EUROPattern Microscope Live

^{La disponibilité des applications EUROPattern Classifier dépend de l’automate. Vous trouverez plus d’informations sur les sites Web individuels des automates EUROIMMUN concernés. En outre, le Classifier ne peut être utilisé qu’avec des systèmes de test pouvant être évalués à l’aide de ce logiciel conformément à leurs mode d’emploi. EUROPattern Classifier est un logiciel compatible avec EUROLabOffice 4.0.}

Témoignages clients

Dr. Jens Heidrich

« Nous avons réduit de moitié environ le temps nécessaire à l'évaluation »

Voir vidéo (youtube.com)

Dr. Matthias Orth

« Dans l’ensemble, les images et le haut niveau de standardisation permettent d'améliorer considérablement la qualité des résultats [...] »

Lire l’article du blog

Domaines d’application de l’EUROPattern Classifier
Diagnostic ANA
- Cellules HEp-2 / HEp-20-10 : Propositions d’aspects et de titre avec des valeurs de confiance pour neuf aspects de fluorescence selon l’ICAP*, y compris toutes les combinaisons d‘aspects
  ^{* International Consensus on Antinuclear Antibody (ANA) Pattern}
- Crithidia luciliae : Classement positif-négatif automatisé et propositions de titres basés sur la fluorescence spécifique des kinétoplastes pour la détection des anticorps anti-dsDNA
Diagnostic ANCA
- Granulocytes : Génération automatique des propositions d’aspects et de titres avec des valeurs de confiance pour les aspects de fluorescence pANCA, cANCA et ANCA atypique
- Cellules HEp-2 + granulocytes (EOH) : Le BIOCHIP combiné sert à la différenciation ciblée entre des ANA et des anticorps cytoplasmiques (le résultat est donné sous forme d’interférence ANA).
- Dots d’antigène (EUROPLUS) : Classement positif-négatif automatisé de la fluorescence de l’antigène monospécifique pour la confirmation et la différenciation des maladies spécifiques du domaine des vascularites associées aux ANCA (GPA et PAM)
Diagnostic à l‘aide de cellules d’expressions d’antigènes
- Neurologie : Classement positif-négatif automatisé et suggestions de titre avec des valeurs de confiance pour différents antigènes, par ex. AMPA 1/2, NMDAR, GABAR B1/B2, LGI1, CASPR2, DPPX, aquaporine-4 et MOG
- Néphrologie : Classement positif-négatif automatisé et propositions de titres avec des valeurs de confiance pour les antigènes PLA2R et THSD7A
- Diagnostic d’infection : Classement positif-négatif automatisé et suggestions de titres avec valeurs de confiance pour les antigènes EBV-CA, EBV-EA et EBNA
Diagnostic des maladies auto-immunes du foie
- Foie (rat) : Classement positif-négatif automatisé pour les ANA pertinents et identification des aspects similaires aux anti-LKM pour aider au diagnostic de l’hépatite auto-immune de type 1 ou 2
- Rein (rat) : Classement positif-négatif automatisé pour les AMA (spécifiques d’une cholangite biliaire primitive) et identification des aspects similaires aux anti-LKM
- Estomac (rat) : Classement positif-négatif automatisé pour les ASMA
Diagnostic de la maladie cœliaque (entéropathie sensible au gluten)
- Foie (singe) IgA : Classement positif-négatif automatisé pour les anticorps dirigés contre l’endomysium pour aider au diagnostic de l’entéropathie sensible au gluten
- Œsophage (singe) IgA : Classement positif-négatif automatisé pour les anticorps dirigés contre l’endomysium pour aider au diagnostic de l’entéropathie sensible au gluten

Publications
1. Gerlach S, Affeldt K, Pototzki L, Krause C, Voigt J, Fraune J, Fechner K. Automated evaluation of Crithidia luciliae based indirect immunofluorescence tests: A novel application of the EUROPattern-Suite technology. J Immunol Res Article 2015:742402 (2015).
2. Krause C, Ens K, Fechner K, Voigt J, Fraune J, Rohwäder E, Hahn M, Danckwardt M, Feirer C, Barth E, Martinetz T, Stoecker W. EUROPattern-Suite technology for computer-aided immunofluorescence microscopy in autoantibody diagnostics. Lupus 24: 516-529 (2015).
3. Fraune J, Gerlach S, Renztsch K, Teegen B, Lederer S, Affeldt K, Fechner K, Danckwardt M, Voigt J, Probst C, Komorowski L, Stöcker W. Multiparametric serological testing in autoimmune encephalitis using computer-aided immunofluorescence microscopy (CAIFM). Autoimmun Rev 15(10):937-942 (2016).
4. Hormann W, Hahn M, Gerlach S, Hochstrate N, Affeldt K, Giesen J, Fechner K, Damoiseaux J. Performance analysis of automated evaluation of Crithidia luciliae-based indirect immunofluorescence tests in a routine setting – strengths and weaknesses. Clin Chem Lab Med 56(1):86-93 (2017).
5. Van Beers JJBC, Hahn M, Fraune J, Mallet K, Krause C, Hormann W, Fechner K, Damoiseaux JGMC. Performance analysis of automated evaluation of antinuclear antibody indirect immunofluorescent tests in a routine setting. Auto Immun Highlights 9(1):8 (2018).
6. Hocke J, Krauth J, Krause C, Gerlach S, Warnemünde N, Affeldt K, van Beek N, Schmidt E, Voigt J. Computer-aided classification of indirect immunofluorescence patterns on esophagus and split skin for the detection of autoimmune dermatoses. Front Immunol 14:1111172 (2023). DOI: 10.3389/fimmu.2023.1111172.

Europe

Amérique du Nord

Amérique du Sud et centrale

Asie

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