تُعتبر مراقبة الجودة من العوامل الأساسية في مجال تحليل الصور الشاملة في علم الأمراض (Computational Pathology)، ومع ذلك، فإن المعايير المستخدمة في مقارنة أساليب ضبط الجودة تعاني من مشكلات تعسفية تجعل من الصعب تفسير الفروق المبلغ عنها. من بين هذه المشاكل: قلت عدد الشرائح المستقلة، تركيز التوضيحات في قلة منها، استخدام مقاييس معدل مجمعة دون وجود خطأ معياري مغلق، وتقسيم تدريب/اختبار متوارث.

في هذا الإطار، يُقترح بروتوكول موثوق لتلك المعايير الجديدة، يحدد أربع مصادر للتغيرات المحتملة والتي تشمل: عينة مجموعة الاختبار، والعشوائية في التدريب، وتكوين التقسيم، والمعالجة المسبقة غير الموثقة. حيث أن الادعاء يُعتبر قابلاً للإبلاغ فقط إذا استمر في مواجهة جميع هذه التغيرات، علمًا بأن ثلاثة من هذه التغيرات لا تتطلب سوى دقائق من العمل الحسابي.

تُطبق هذه النظرية على إعادة بناء مستقلة لمزيل العيوب المستند إلى الانتشار، ويتم تقييمها على تقسيم 24 شريحة الأصلي وبالمقارنة مع قاعدة إشرافية. وتُظهر النتائج أن الآلية المركزية للطريقة تُعيد إنتاج النتيجة، حيث يحسن المصطلح التبايني المساعد معدل F1 المجمّع من 0.673 إلى 0.688، كما تتكرر تحت بذور ثانية.

ومع ذلك، لم تنجح الادعاءات المقارنة: إذ تقع الفروق بين تصميمات النسخ وقاعدة الإشراف ضمن حدود عدم اليقين في التقييم. أربعة من بين 24 شريحة تحمل 70% من البيكسلات المعلّمة، مما يُظهر حجم عينة فعّالة يبلغ 6.2، وجزء التقسيم المتوارث عند النسبة المئوية السابعة.

كما أن خطوة التقييد غير المبلغ عنها تستثني 41.4% من التوضيحات غير الواضحة مقابل 2.6% من فقاعات الهواء؛ حيث يتم تشويه هذه الخطوة مع الضبابية بسبب تكوينها. وبالتالي، فإن المعايير ذات العينة الصغيرة تدعم استنتاجات أضعف بكثير مما تعكسه التقارير الحالية، لذلك يُعتبر من الضروري تضمين الفحوص الأربعة في أي تقييم من هذا النوع لتفصل بين الأثر القابل للإعادة والفروقات التي لا يمكن تقييمها بدقة.