Inovace koprologického vyšetření v běžné praxi pomocí přístroje Vetscan Imagyst

30. 5. 2022

Diagnosticko-technologická platforma zahrnující digitální koprologii ve spojení s umělou inteligencí – i takto se dá charakterizovat unikátní přístroj Vetscan Imagyst společnosti Zoetis. Koprologie patří mezi základní diagnostické metody; je ovšem náročnější na čas i zkušenosti personálu. Koprologické vyšetření se za pomoci tohoto přístroje stává velmi jednoduchým, čistým, přesným a čas šetřícím úkonem.

KOMERČNÍ SDĚLENÍ

  

Jednoduchá obsluha a minimalizace lidských chyb

Klinická veterinární parazitologie se od dob legendárního profesora Antonína Klobouka posunula o výrazný kus dopředu. Nemalou zásluhu na tom mají i stále lepší diagnostické přístroje. Gates a Nolan (2009) uvádějí, že až polovina všech koprologických vzorků vyšetřovaných v malých praxích může být chybně interpretována, a to kvůli limitům ze strany personálu či běžně prováděné pasivní flotace. Přístroj Vetscan Imagyst zapojuje do diagnostiky umělou inteligenci a v kombinaci s jednoduchou obsluhou a přípravou vzorku se tak snaží minimalizovat řadu těchto chyb. 

Příprava vzorku (viz obr. 1) pro vyšetření trusu je zde velmi jednoduchým a čistým krokem. Stačí odebrat 1 g trusu a smíchat jej ve zkumavce s předpřipraveným roztokem. Po centrifugaci se pomocí kličky nanese pár kapek vzorku na podložní sklíčko, které se překryje krycím a jednoduše vloží do přístroje Vetscan Imagyst. Následně si přístroj sám vzorek skenuje a analyzuje a veterinární lékař tak dostane do ruky přímo výsledky, bez nutnosti zdlouhavého prohlížení sklíčka. 

  

   

Obr. 1  Schéma přípravy a analýzy vzorku trusu pomocí přístroje Vetscan Imagyst3

  

   

Vysoká senzitivita i specificita díky umělé inteligenci  

Přístroj Vetscan Imagyst operuje se speciálním softwarem, který je schopen rozpoznat řadu parazitů: Ancylostoma, Toxocara, Trichuris vulpis, Giardia, kokcidie − Cystoisospora canis, C. felis, C. ohioensis, C. rivolta nebo vajíčka taeniid (viz obr. 2). Data získaná skenem vzorku se zpracovávají pomocí konvoluční neuronové sítě, která má v oblasti rozpoznávání nejrůznějších objektů nejlepší výsledky a je schopná efektivně zpracovávat vstupy velkých rozměrů, jako jsou obrázky. Specificita (93,1–100 %) i senzitivita (75,8–100 %) parazitologického vyšetření pomocí přístroje je srovnatelná s výsledky dosaženými vyšetřením vzorku u erudovaných parazitologů.

   

   

Obr. 2  Ukázka obrázků vajíček vybraných parazitů nacházejících se běžně v trusu psů a koček identifikovaných přístrojem Vetscan Imagyst3

  

  

Závěr

Inovace ve veterinární oblasti cílí na co největší usnadnění náročné práce veterinárním lékařům. Vetscan Imagyst je velmi snadný na obsluhu a se svou unikátní víceúčelovou diagnosticko-technologickou platformou účinně převádí odborné klinické výsledky do klinické praxe, což jej řadí mezi přístroje nadcházející generace. Koprologické vyšetření patří mezi významné nástroje odhalující i subklinicky probíhající infekce. Spolu s vysokou prevalencí napadení psů i koček parazity se tak stává nedílnou součástí každé praxe, čemuž napomáhají rovněž technologické pokroky a zjednodušení celé procedury.

(kata)

Zdroje:
1. Vetscan Imagyst. Innovation that transforms diagnostics. Zoetis, 2022. 
2. Nagamori Y., Sedlak R. H., DeRosa A. et al. Evaluation of the VETSCAN IMAGYST: an in-clinic canine and feline fecal parasite detection system integrated with a deep learning algorithm. Parasit Vectors 2020; 13: 346, doi: 10.1186/s13071-020-04215-x.
3. Nagamori Y., Sedlak R. H., DeRosa A. et al. Further evaluation and validation of the VETSCAN IMAGYST: in-clinic feline and canine fecal parasite detection system integrated with a deep learning algorithm. Parasit Vectors 2021; 14: 89, doi: 10.1186/s13071-021-04591-y.
4. Gates M. C., Nolan T. J. Comparison of passive fecal flotation run by veterinary students to zinc-sulfate centrifugation flotation run in a diagnostic parasitology laboratory. J Parasitol 2009; 95: 1213–1214, doi: 10.1645/GE-2058.1.
5. Zacha J. Konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci objektů z LiDARových dat. Bakalářská práce. Fakulta elektrotechnická ČVUT, Praha, 2019. Dostupné na: https://dspace.cvut.cz/bitstream/handle/10467/82351/F3-BP-2019-Zacha-Jiri-Konvolucni_neuronove_site_pro_klasifikaci_objektu_z_LiDARovych_dat.pdf



Přihlášení
Zapomenuté heslo

Zadejte e-mailovou adresu, se kterou jste vytvářel(a) účet, budou Vám na ni zaslány informace k nastavení nového hesla.

Přihlášení

Nemáte účet?  Registrujte se