改进残差网络的肾细胞癌ISUP分级研究

术前预测透明细胞肾细胞癌(clear cell renal cell carcinoma,ccRCC)的分级可有效评估患者的预后并指导临床治疗,但实现精准预测是目前本领域内的一项重要问题。该研究首先确定最优建模的CT类型与网络层数,提出了一种基于改进残差网络的ccRCC的CT影像分级模型,具体包括:利用大卷积操作对图像进行原始特征提取,利用混合注意力模块通过计算特征图中当前空间和临近空间以及当前空间和远距离空间之间的信息交互获取更多有用的特征,使得原始图像特征图在通道维度与空间维度上进行自适应特征细化,利用四个深度卷积网络层提取图像深度特征,并利用改进通道注意力模块产生通道注意力特征图信息,提取更多通道上的交互信息。实验结果表明,增强CT实质期图像和34层残差网络最有利于分级预测模型的开发,所提出的模型的总体加权准确率、AUC、精度、召回率和F1分数分别为90.8%、0.897、90.5%、90.8%、90.9%,各项指标优于其他常见网络结构,因此,该模型在预测ccRCC的国际泌尿病理学学会(International Society of Urological Pathology,ISUP)分级方面有良好的效能,对患者的临床辅助诊断和预后治疗具有重要的理论指导意义。

前列腺穿刺对根治性前列腺切除术后标本ISUP升级预测列线图模型的建立及其应用

目的:构建一个从前列腺穿刺组织到根治性前列腺切除术(RP)后标本ISUP分级升高(ISUP grade upgrading,IGU)风险的预测列线图模型并进行内部验证。方法:对2019年05月至2020年05月我院泌尿外科收治的166例前列腺癌患者临床和病理学资料进行回顾性分析。采用单因素及多因素Logistic回归分析得到IGU的独立危险因素,后根据这些因素构建列线图预测模型。通过校准图进行模型校准,C-指数评估模型的预测能力,决策曲线分析用于检验临床效用,采用Bootstrap resampling对模型进行诊断效能内部验证。结果:该研究中ISUP升级组有47例(28.3%)患者,未升级组有119例(71.7%)患者。多因素logistic回归分析发现前列腺穿刺活检组织Gleason评分(P=0.001)、前列腺穿刺活检方法(P=0.03)和穿刺阳性针数(P=0.04)是IGU的独立危险因素。IGU列线图模型是基于上述独立因素而构建,模型的ROC曲线下面积为0.802,C-指数为0.798,校准图显示预测曲线与实际曲线有较好的相符度。列线图模型在内部验证中C-指数达到0.772。决策曲线分析表明,RP-ISUP升级风险的区间阈值为3%~67%。结论:该研究构建了一个准确性相对较高的列线图模型,有助于临床医生评估RP术后标本ISUP分级升高(特别是经直肠穿刺活检诊断的低风险前列腺癌)的风险。

肾透明细胞癌数字病理图像细胞核ISUP分级预测

针对全切片数字病理图像中的肾透明细胞癌进行精准的细胞核分级并改善肾癌的治疗和预后,提出了一种基于多尺度通道信息拼接与融合残差网络的ccRCC病理图像国际泌尿病理学会核分级方法。通过多尺度通道信息拼接将不同阶段的语义信息进行融合,从而在不损失深度信息的同时提取更多的浅层特征,实现更准确的分类效果。实验收集了90例病人的肾组织病理切片,对WSI图像进行裁切和增强后,按照4:1的比例分成训练集和测试集。在训练集上对CSFNet卷积神经网络模型参数进行迭代优化,并在测试集上验证模型性能。实验结果表明,提出的CSFNet模型鉴别ISUPⅠ级、ISUPⅡ级、ISUPⅢ级和正常病理图像的宏平均AUC与微平均AUC分别为0.9758和0.9794,准确率为88.00%,精确率为88.36%,召回率为86.67%,F1分数为87.32%,且优于其他主流的分类网络模型,因此,本文所提出的肾透明细胞癌病理图像ISUP细胞核分级模型有良好的诊断效能,具有潜在的临床应用价值。

基于差异化网络分析的CT平扫期影像组学模型可有效预测及解释肾透明细胞癌WHO/ISUP核分级

目的探讨基于差异化网络分析特征选择的CT影像组学模型预测肾透明细胞癌世界卫生组织/国际泌尿病理学会(WHO/ISUP)核分级的可行性,以及探讨模型特征的可解释性。方法回顾性分析175例肾透明细胞癌患者的CT图像以及临床病理资料,其中训练集105例,测试集70例。使用ITK-SNAP和PyRadiomics软件平台对肿瘤的图像进行分割和特征提取。在训练集中,通过差异化网络分析进行特征选择,并构建不同期相的WHO/ISUP核分级预测模型。选择性能最佳的期相模型,并与其他机器学习模型和临床模型比较检验其性能。通过K-M生存分析、Cox回归分析以及风险评分,对最佳期相模型中的特征进行重要性评估,以验证其可解释性。结果平扫期模型的预测效能最好,验证集中的曲线下面积均为0.76,优于其他机器学习模型以及临床模型(P<0.05)。K-M生存分析、Cox回归分析以及风险评分分析结果均显示平扫期模型中的影像组学特征可预测无进展生存期。结论基于差异化网络分析特征选择构建的平扫期模型不仅可以有效预测肾透明细胞癌的WHO/ISUP核分级,同时该模型的特征也能很好的预测无进展生存期,有较强的可解释性。

ISUP版Gleason评分在前列腺癌根治术后评分升级的影响因素分析

目的：探讨前列腺癌根治术后标本较前列腺穿刺活检标本Gleason评分升级的影响因素。方法：回顾性分析2012年1月至2015年6月接受前列腺穿刺活检确诊为前列腺癌并行根治性切除的235例患者年龄、术前PSA、前列腺体积、PSA密度（PSAD）、穿刺至手术间隔时间、穿刺阳性针数、切缘情况、精囊侵犯、淋巴转移等指标,统计其穿刺和术后Gleason评分的差异。运用Logistic回归分析引起术后Gleason评分升级的危险因素。结果：164例患者纳入分析,其中术前穿刺与根治术后标本Gleason评分相符有95例（57.93%）,术后上升55例（33.54%）,下降14例（8.52%）。前列腺体积（P〈0.01）和穿刺评分（P〈0.05）是影响根治术后标本Gleason评分升级的独立预测因子,其中前列腺体积≤25 ml组其术后Gleason评分升高的风险是体积〉60 ml组的27倍（P〈0.05）,前列腺体积25~40 ml组术后Gleason评分升高的风险是体积〉60 ml组的9倍（P〈0.05）。结论：穿刺Gleason评分≤6、小体积前列腺（≤40 ml）,术后Gleason评分升级可能性大。

基于sECANet通道注意力机制的肾透明细胞癌病理图像ISUP分级预测

为了对肾透明细胞癌(ccRCC)进行准确核分级以改善肾癌的治疗和预后,该文提出一种新的通道注意力模块sECANet,通过计算特征图中当前通道与临近通道以及当前通道与远距离通道之间的信息交互来获取更多有用的特征。实验中收集了90例患者的肾组织病理图像,进行裁切和增强后采用五折交叉验证法对改进后的网络在Patch级别进行验证。实验结果表明,该文所提出的模型在Patch级别上鉴别ISUP分级的准确率为78.48±3.17%,精确率为79.95±4.37%,召回率为78.43±2.44%,F1分数为78.51±3.04%。进一步地,对每个病例所有Patch的预测结果采用多数投票法得到Image级别的分类结果,所有病例的准确率为88.89%,精确率为89.88%,召回率为87.65%,F1分数为88.51%。因此,sECANet在Patch级别和Image级别上均优于其他注意力机制和基本网络模型ResNet50。据此,该文所构建的病理图像ccRCC ISUP分级模型有良好的诊断效能,可以为患者的治疗和预后提供一定的参考。

七号信令ISUP协议的一致性测试

本文在简单描述协议一致性测试基本概念的基础上，阐述了ＩＳＵＰ协议一致性测试的理论和方法。详细介绍了已经研制成功的ＩＳＵＰ协议一致性测试系统。

SIP与ISUP互通的研究

通过对SIP和ISUP协议的深入分析,提出了SIP和ISUP协议消息之间相互映射的一种方法,对软交换研究中SIP模块和ISUP模块之间的互通性进行了有益的探索和实践。

国际泌尿病理协会(ISUP)泌尿病理学免疫组化应用推荐简介

免疫组化标记GATA3、CK20、p63和HMWCK或CK5/6可用于证实尿路上皮来源的肿瘤;CK20、p53和CD44可用于鉴别尿路上皮反应性异型增生和原位癌。采用基底细胞抗体(HMWCK和p63)和AMACR联合诊断穿刺活检标本中的局灶性前列腺癌;OCT4、CD117、CD30和glypican 3可用于诊断生殖细胞肿瘤。PAX8是确定肾脏来源最有效的标记物。

MRI技术在术前无创预测肾透明细胞癌WHO/ISUP核分级中的应用价值

目的探讨磁共振成像(MRI)技术在术前无创预测肾透明细胞癌世界卫生组织/国际泌尿病理学会(WHO/ISUP)核分级中的应用价值。方法回顾性分析293例肾透明细胞癌患者(共298个肿瘤)的一般资料、术前肾脏MRI检查图像特征评定,并用二元Logistic回归分析MRI技术于术前对肾透明细胞癌WHO/ISUP核分级的无创预测效能。结果高级别组患者肿瘤最大径高于低级别组患者(P<0.05);低级别组与高级别组患者间形状、边界、假包膜、皮髓质期强化程度、静脉瘤栓、淋巴结肿大、坏死、肾周受累、伴远处转移、DWI信号强度差异有统计学意义(P<0.05);二分类Logistic多元回归方程分析显示,形状、边缘、皮髓质期强化程度及DWI信号强度、远处转移是预测肾透明细胞癌核分级的独立因素(P<0.05)。MRI图像特征预测模型的ROC曲线AUC值为0.806(95%CI 0.722~0.861),其判断WHO/ISUP分级高级别肾透明细胞癌灵敏度为88.3%,特异度为56.8%,准确度为72.3%。结论MRI技术对术前无创预测肾透明细胞癌WHO/ISUP核分级有较高的价值。

798例透明细胞肾细胞癌WHO/ISUP分级与临床病理特征及预后的关系

目的探讨透明细胞肾细胞癌(clear cell renal cell carcinoma,CCRCC)WHO/ISUP分级与临床病理学特征及预后的关系。方法回顾性分析2007年8月~2014年12月浙江大学医学院附属第一医院798例行肾全切术且病理诊断为CCRCC患者的临床病理资料及随访信息。结果798例CCRCC中,男女比为1.9∶1,平均年龄57.4岁,肿瘤平均最大径5.1 cm。出现脉管内癌栓者42例(5.3%),紧贴/累犯肾被膜303例(38.0%),肿瘤发生坏死89例(11.2%),WHO/ISUP 1~4级分别为120例(15.0%)、495例(62.0%)、158例(19.8%)、25例(3.2%);病理分期:Ⅰ+Ⅱ期749例(93.9%),Ⅲ+Ⅳ期49例(6.1%)。544例患者获得随访,其中67例死于肾细胞癌,术后5年总生存率为93.4%,10年总生存率86.7%。WHO/ISUP分级越高的患者年龄越大、肿瘤最大径更长、更易出现脉管癌栓并紧贴/累犯肾被膜、肿瘤更易发生坏死且病理分期更高(P均<0.05)。单因素生存分析显示,手术时患者年龄>60岁、肿瘤最大径>7.0 cm、有脉管癌栓、紧贴/累犯肾被膜、发生肿瘤坏死、WHO/ISUP分级高、病理分期高的患者预后不良(P均<0.05)。Cox多因素生存分析显示,患者年龄、肿瘤最大径及WHO/ISUP分级为CCRCC患者的独立预后因素(P均<0.05)。结论WHO/ISUP分级高的CCRCC患者预后差;患者年龄、肿瘤最大径及WHO/ISUP分级为CCRCC患者的独立预后因素。

313例前列腺腺癌病理学分级特征:依据ISUP(2019)Gleason分级系统

目的依据2019国际泌尿系病理学会(International Society of Urological Pathology,ISUP)更新的Gleason分级系统,总结313例前列腺腺癌病理分级特征。方法将313例前列腺腺癌标本依据ISUP(2019)Gleason分级系统复评切片,单因素方差分析比较复评切片前、后,穿刺与根治标本之间的病理分级差异及各年龄组间病理分级差异。结果313例前列腺腺癌中WHO/ISUP 3组患者占比最高(29.07%),年龄最大[(74.27±7.13)岁,P<0.05];其次占比依次为4组(27.80%)、5组(27.80%)、2组(12.78%)和1组患者(2.56%);WHO/ISUP 4组中3+5和5+3属罕见分级(分别占2.30%和0);穿刺标本与根治标本的病理分级差异有显著性(P<0.05);依据ISUP(2019)Gleason分级系统,根治标本与穿刺标本病理分级的符合率为55.55%,高于旧分级系统的符合率(38.89%);各年龄组患者间病理分级差异无统计学意义。结论313例前列腺癌病理分级特征表现为高级别前列腺癌比例显著高于欧美国家。相对于旧评级系统,ISUP(2019)Gleason分级系统穿刺标本病理分级对于根治标本病理分级的指导意义更强。

七号信令系统中TUP和ISUP协议的兼容设计

文中从信令消息、消息参数、信令过程和时限四个方面，对ＴＵＰ和ＩＳＵＰ的协议进行了分析比较，提出了一种兼容ＴＵＰ和ＩＳＵＰ的功能模块ＩＴＵＰ．这种兼容设计方法大大简化了软件编制，提高了软件系统的集成度和代码的可重用性，不仅满足了当前电话网对ＴＵＰ的要求，而且可以方便地向ＩＳＤＮ过渡．

ISUP消息结构和信令流程分析

电信网络长期演进决定了ISDN(综合业务数字网)将长期存在。文章重点阐述ISDN中的信令技术ISUP(ISDN用户部分),说明ISUP目前支持的具体业务,分析ISUP的消息格式和参数设置,指出它与其他消息格式的异同,进一步解释ISDN用户通话过程中的不同消息类型及作用,并阐释不同消息中的信息参数含义,最后通过一个完整的ISUP信令流程分析ISUP的具体应用。

No.7信令方式中ISUP与INAP的配合(上)

为解决No .7 信令方式中ISUP 与INAP的配合问题,本文介绍了IN 呼叫的信令结构,在ISUP 中重新启用的消息、增加的参数、信令程序及IN 基本呼叫和ISDN

ISUP信号系统的实现

ISUP是综合业务数字网用户部分 ,目前我国正由TUP逐步向ISUP过渡 .针对这种情况 ,有必要重点介绍ISUP消息的一些基本概念 。