联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型

乳腺癌是女性最常见的癌症.单一网络在乳腺癌病理图像分类中存在缺陷,卷积神经网络无法提取全局上下文,而Transformer不能准确描述局部细节.本文提出联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型(Multi-View Transformer Online Fusion Mutual Learning,MVT-OFML).采用ResNet-50(Residual Network-50)提取图像局部特征,设计多视角Transformer编码模块,捕获图像中全局上下文;联合Logits和中间特征层构建OFML框架,实现ResNet-50与多视角Transformer编码模块间双向传递知识,使2个网络优势互补以完成乳腺癌病理图像分类.实验表明,在BreakHis和BACH数据集上,MVT-OFML的准确率比最强基线分别提升0.90%和2.26%,F1均值比最强基线分别提升4.75%和3.21%.

pit分型联合jnet分型在结直肠息肉病理分类诊断中的应用价值

目的:探究pit分型联合jnet分型在结直肠息肉病理分类判断中的应用价值。方法:选取102例结直肠息肉患者(共134个病灶)为研究对象,所有患者均接受内镜及病理检查。以病理诊断结果为金标准,比较pit分型、jnet分型对各病理分类结直肠息肉的诊断符合率。采用Kappa检验分析pit分型、jnet分型单独及联合诊断结直肠息肉性质的结果与病理诊断结果的一致性。结果:pit分型II型与病理诊断为非肿瘤性息肉的符合率为88.00%(22/25);IIIL型与病理诊断为管状腺瘤的符合率为91.38%(53/58);Ⅳ型与病理诊断为绒毛状腺瘤的符合率为80.00%(16/20);Ⅵ型与病理诊断为高级别上皮内瘤变(HGIN)/粘膜下浅层浸润癌(SM-s)的符合率为85.19%(23/27);VN型与病理诊断粘膜下深层浸润癌(SM-d)的符合率为50.00%(2/4)。jnet分型1型与病理诊断为非肿瘤性息肉的符合率为80.00%(20/25);2A型与病理诊断为腺瘤性息肉的符合率为84.62%(66/78);2B型与病理诊断为HGIN/SM-s的符合率为92.59%(25/27);3型与病理诊断为SM-d的符合率为100.00%(4/4)。pit分型、jnet分型及pit分型联合jnet分型诊断肿瘤性结直肠息肉的Kappa值分别为0.809、0.714、0.925。pit分型、jnet分型单独及联合诊断结直肠息肉的敏感度分别为88.00%、80.00%、92.00%,特异度分别为95.41%、93.58%、99.08%,阳性预测值分别为81.46%、74.07%、95.83%,阴性预测值分别为97.20%、95.33%、98.18%,准确度分别为94.03%、91.04%、97.76%。结论:pit分型联合jnet分型在结直肠息肉病理分类诊断中,可提高诊断结直肠息肉性质的准确性,为临床治疗决策提供指导。

基于CNN和Transformer的两阶段乳腺癌病理图像分类方法研究

目的:为了提高乳腺癌病理图像分类准确率,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和Transformer的两阶段乳腺癌病理图像分类方法。方法:首先,采用Macenko归一化和颜色反卷积对乳腺癌病理图像进行预处理,以减少图像的像素差异;其次,构建CNN和Transformer双分支的特征提取路径,分别提取乳腺癌病理图像的局部特征和全局特征;再次,使用BiFusion融合机制对局部特征和全局特征进行有效融合,以增强特征的表达能力;最后,在BreakHis数据集上对提出的分类方法进行验证。结果:提出的方法在40×、100×、200×和400×放大倍数下的AUC分别为0.991、0.982、0.982和0.963,总体性能较优。结论:提出的方法具有较高的诊断性能,可以作为分析乳腺癌病理图像的一种通用方法。

非小细胞肺癌不同病理分类与中医证候分布规律关系探讨

目的探讨中晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者病理分类与中医证候的关系。方法采用前瞻性临床研究方法,根据预先设计的观察表和临床证候诊断标准,按八纲、气血及脏腑辨证的原则,对中晚期NSCLC患者进行详细的中医辨证分型,并进行统计学处理分析。结果NSCLC在腺癌、鳞癌中出现较多的证型有:气虚,分别为114例次(36.08%)、69例次(28.63%);血瘀,分别为80例次(25.32%)、54例次(22.41%);痰湿,分别为43例次(13.61%)、35例次(14.52%);阴虚,分别为30例次(9.49%)、31例次(12.86%)。这些证型出现的频度在鳞癌和腺癌之间无明显差异(P>0.05)。结论腺癌、鳞癌证候均以气虚、血瘀证候为主,气虚中尤以肺、脾气虚证最多。这些证型出现的频度在鳞癌和腺癌之间无明显差异。

慢性病毒性肝炎分类方案的探讨─附316例肝穿病理分析

本文介绍了新近Ｓｃｈｅｕｅｒ提出的慢性肝炎病理分级、分期标准，为与国内分型标准相对比，我们用二个标准观察了我院１０年中３１６例慢性肝炎肝穿切片，探讨了５２例乙肝病变活动性与病毒复制的关系，并分析了１０例２次肝穿的病变转化。结果表明，（１）Ｓｃｈｅｕｅｒ分类的病变分级标准能较好地反映炎症活动程度，与ＣＰＨ及ＣＡＨ分型的病变程度划分基本一致；其纤维化分期还较好地反映了肝脏损伤的慢性程度。（２）炎症活动程度与病毒的复制状态有关。（３）ＣＡＨ、ＣＰＨ可以相互转化。通过对比，我们认为，Ｓｃｈｅｕｅｒ分类对慢性肝炎病变的评价较为客观、全面。

严重电击伤受损神经的体感诱发电位检测与病理分类

目的 进一步分析严重电击伤神经损伤的特点 ,并探讨神经电击伤的病理分类。方法1995年～ 1998年 ,对 12例严重电击伤者手术中行受损神经的体感诱发电位 (SEP)检测。检测由手术显微镜下可见正常神经束状结构处开始 ,向近侧直至诱发出稳定的 SEP预定有效值。并对此段神经干作病理切片检查。通过 SEP值与病理切片 ,以及以 SEP选择平面行神经移植患者的功能恢复比较研究 ,进一步了解严重电击伤神经损伤特点。结果 SEP波幅、潜伏期与神经干质量呈正相关。手术显微镜下观察 ,神经束状结构正常处 ,未能诱发出稳定的SEP值 ,病理切片仍可见淋巴细胞浸润。SEP稳定出现处、病理切片显示神经结构已呈正常。根据病理切片将神经电击伤分为四种病理类型。结论 SEP术中检测 ,能更准确地确定电击神经损伤的受损平面及跳跃性受损特点 ,为提高电击伤受损神经修复效果提供依据。

胃肠道上皮肿瘤的病理分类与诊断

胃肠道上皮肿瘤的病理分类及分级近年有较大进展 ,本文概述了帕多瓦和维也纳两次国际会议提出的新分类及其修订方案。该方案有助于解决国际病理学家在诊断胃肠肿瘤时的分歧 ,促进病理工作者与临床医生的良好交流 。

慢性肝炎病理分类与临床的关系

目的 探讨慢性肝炎的临床资料与病理分级、分期的符合度。方法 复习我院123例慢性肝炎患者肝穿刺标本的病理分类与其临床资料之间的关系。结果 AST、γ球蛋白、γ谷氨酰转肽酶(γGT)与病毒复制水平4项指标的平均值在不同级别组中呈正相关,且差异显著。结论 AST、γ球蛋白、γGT与病毒复制水平4项指标能帮助我们评估患者的肝脏病理分级。

基于深度学习的乳腺癌病理图像自动分类

乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工提取特征的分类算法,存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。为此,采用一种改进的深度卷积神经网络模型,实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时,利用数据增强和迁移学习方法,有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问题。实验结果表明,该方法的识别率可达到91%,且具有较好的鲁棒性和泛化性。

牛津病理分类方法在IgA肾病中的临床应用研究

目的探讨牛津病理分类方法对IgA肾病患者的临床适用性。方法收集120例IgA肾病患者的临床及病理资料,根据牛津病理分类方法中的系膜细胞增生(M)、节段性肾小球硬化(S)、毛细血管内细胞增生(E)、肾小管萎缩及间质纤维化(T)等4项病理指标分组,比较不同病理指标者的临床资料差异,分析牛津病理分类方法及Haas分型方法的相关性及其分别与尿蛋白定量及肾小球滤过率(GFR)的相关性。结果 M0组与M1组间IgA肾病患者平均动脉压、尿蛋白定量及血尿酸水平比较差异有统计学意义(P<0.05)。E0组与E1组间IgA肾病患者尿蛋白定量比较差异有统计学意义(P<0.05)。S0组与S1组间IgA肾病患者平均动脉压、尿蛋白定量、血尿酸、GFR及血脂水平比较差异有统计学意义(P<0.05)。T0组与T1/T2组间IgA肾病患者平均动脉压、尿蛋白定量、血尿酸、GFR及血甘油三酯比较差异有统计学意义(P<0.05)。牛津病理分类方法与Haas分型法呈正相关(r=0.747,P<0.05),并且均与IgA肾病患者的GFR、尿蛋白定量有关(P均<0.05)。结论牛津病理分类方法各个病理指标与IgA肾病临床指标相关。牛津病理分类方法与Haas分型方法具有良好的相关性,对IgA肾病具有临床适用性。

HE4和CA125检测与病理学分类在卵巢癌诊断中的相关性研究

目的探讨人血清附睾蛋白4(HE4)和糖蛋白抗原125(CA125)在卵巢恶性肿瘤诊断中与病理学分类的符合率,同时探讨以上两种标记物对卵巢癌的灵敏度和特异性。方法将研究对象通过病理切片分为卵巢癌确认组(50例),卵巢良性病变组(50例),健康妇女(50例),同时用化学免疫发光的方法检测上述对象的HE4及CA125血清浓度。结果在卵巢恶性病变过程中,通过病理确诊是否患卵巢癌,CA125对卵巢癌病人的灵敏度和特异性分别为57%和68%,HE4对患卵巢癌各期的灵敏度和特异性为94%和96%。结论HE4在卵巢癌患者中高表达,与病理结果符合率较高;CA125在卵巢癌灵敏度特异性低,与病理诊断符合率低,且CA125对早期卵巢癌患者存在着一定的误诊漏诊,HE4是比CA125更能反映患卵巢癌的一个指标。

基于互信息的多通道联合稀疏模型及其组织病理图像分类

针对传统联合稀疏模型中共有分量与独有分量都采用相同的字典进行特征表示,导致编码系数判别性低的问题,提出一种基于互信息的多通道联合稀疏模型,并将其应用于组织病理图像的分类.该模型通过K均值对样本特征进行聚类,分别得到R,G与B通道的字典;其次利用样本特征与3个字典之间的互信息,剔除弱相关原子且构造了1个共有字典与3个独有字典,以此为基础建立了多通道联合稀疏模型;同时引入图像的空间信息,结合空间金字塔匹配模型对不同层次的图像特征进行联合稀疏编码,利用编码系数训练SVM分类器.实验结果表明,该模型具有更好的特征表示能力,大大提高了编码系数的判别性,获得了较好的分类性能与较强的鲁棒性.

IgA肾病牛津分类的理论依据及临床病理相关性分析

IgA肾病作为世界范围内最常见的肾小球肾炎,提高其诊断和治疗水平具有重要的意义。如何建立一个标准化,重复性好的,能对肾活检病理组织病变性质和程度进行量化评估的分类系统,进而对患者的预后和治疗提供指导,一直是人们努力的方向。由国际IgA肾病协作组(International IgA Nephropathy Network)和肾脏病理学会(Renal Pathology Society,RPS)发起组织的,全球四大洲,十个国家参加的IgA肾病分类系统研究,近期以"IgA肾病牛津分类法"为名发布了它的研究结果。该分类系统制定了对肾组织病变进行详细评分的评分表,并对可能对患者预后有影响的四项指标做了量化要求,在这个基础上,推荐了规范的病理报告模板。为了增进对该分类的认识,以便在临床实践中对其的科学性和可行性进行验证,现将介绍该分类标准及其理论依据,临床病理联系和方法学的两篇论著译成中文供大家学习参考。

IgA肾病牛津病理分类方法与Lee分级法的临床适用性比较

目的比较牛津病理分类方法与Lee分级方法对IgA肾病病理分级的相关性,分析牛津病理分类方法中各病理指标与临床指标的相关性。方法收集该院IgA肾病患者282例,按牛津病理分类方法和Lee分级法分别对肾组织切片进行评分,比较两种病理分级方法间的相关性,及其与估算的肾小球滤过率(eGFR)和24h尿蛋白定量(24-UPro)的相关性。针对牛津病理分类方法中的4个病理指标分别进行评分,并分为M0组与M1组,E0组与E1组,S0组与S1组,T0组与T1/T2组。分别比较各组间年龄、血压、24-UPro、血尿酸、血肌酐、eGFR等临床资料。结果牛津病理分类方法与Lee分级呈正相关性(P<0.001),两种方法与eGFR均有负相关关系(P<0.001),而与24-UPro均无相关性(P>0.05)。牛津病理分类方法中M0组与M1组,E0组与E1组,在年龄、血压、24-UPro、血尿酸、血肌酐、eGFR等临床指标中,差异无统计学意义(P>0.05);S1组和T1/T2组的血尿酸、血肌酐水平高于S0组和T0组(P<0.05),而eGFR则低于S0组和T0组(P<0.001)。结论牛津病理分类方法与Lee分级方法有较好的相关性。肾组织学病变中,系膜细胞增生、内皮细胞增生为活动性病变,经治疗可逆转,而节段性肾小球硬化、肾小管萎缩/肾间质纤维化则为慢性化指标,可提示IgA肾病患者的预后。

应用双功能彩色多普勒超声诊断睾丸肿瘤及其病理分类的探讨

应用双功能彩色多普勒超声诊断睾丸肿瘤３０例，并通过血流动力学的指标及二维图像特征，进行病理分类，经手术证实２９例符合，１例误诊，诊断符合率为９６．７％。

关于WHO2007年版脑膜瘤病理分类一些问题的商榷

脑膜瘤是最常见的中枢神经系统肿瘤之一,发病率高,病理类型多。目前,其被分为3个级别、15种亚型。

肾移植病理分类－BANFF分类方案

肾移植病理分类－ＢＡＮＦＦ分类方案陈惠萍南京金陵医院解放军肾脏病研究所（２１０００２）１９９１年８月２～４日，来自美国、法国、英国和日本等国的肾脏病理、临床和外科器官移植专家，聚集在加拿大ＢＡＮＦＦ城，共同拟定了标准的国际肾移植病理分类方案（以下简称...