LDBC-Ⅰ全自动血细胞图像分析仪对外周血有核细胞分类能力的验证评价

目的对LD BC-Ⅰ型全自动血细胞图像分析仪的临床性能进行验证及评价。方法收集2016年10~12月福建医科大学附属协和医院门诊EDTA-Na_2抗凝血液样本202例,涂片经瑞氏染色后,分别进行人工镜检和血细胞图像分析仪扫描,比较人工镜检与自动分析仪检测效率及有核细胞分类结果的差异,进一步分析两种方法所测结果的相关性与一致性。结果自动分析仪分析每份标本所用平均时间较人工镜检缩短3.81±2.11min,差异具有统计学意义(t=25.626,P<0.01)。分析仪预分析原始细胞、早幼、中幼及晚幼粒细胞、异型淋巴细胞的符合率分别是71.4%,64.8%,28.8%,21.1%和71.6%。经人工复核后,五种有核细胞诊断符合率提高到87.7%,81.5%,38.1%,26.3%和86.2%。PassingBablok回归法显示,两种方法检测中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、嗜酸性粒细胞,呈显著正相关(r=0.981,0.894,0.725,0.772,均P<0.01)。Bland-Altman分析显示,两种方法的中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、嗜酸性粒细胞的符合率分别为96%,96%,91%和94%。结论 LD BC-Ⅰ型血细胞图像全自动分析仪能显著提高有核细胞的分析效率,对成熟的粒细胞、单核细胞及淋巴细胞分类结果与人工镜检一致性好,有一定的临床应用推广价值。

一种基于人工智能的细胞病理诊断系统在肺癌诊断中的初步应用

目的评价一种基于人工智能的细胞病理诊断系统在肺癌诊断中的应用价值。方法选取解放军总医院第一医学中心2019年3-5月临床拟诊肺癌患者101例,收集肺组织活检标本94例、胸腔积液标本6例及腹水标本1例,男性79例,女性22例,平均年龄(57±10.55)岁。将所有标本涂片、染色,分别采用人工智能细胞病理诊断系统及快速现场评估(rapid on-site evaluation,ROSE)方法进行结果判读,判读结果与后续的金标准病理检查结果进行比较。结果最终对纳入的101例合格标本进行统计学分析,结果显示人工智能细胞病理诊断与金标准病理诊断的符合率为66.3%,敏感度为67%,特异性为60%(优势性检验χ^2=18.380,P=0.000),提示人工智能细胞病理学诊断对标本属性判断的正确率不高。ROSE诊断符合率为64.4%,敏感度为63.7%,特异性为70%(优势性检验χ^2=15.630,P=0.000),提示ROSE诊断对标本属性判断的正确率也不高。人工智能细胞病理诊断与ROSE方法诊断性能相近,但与金标准病理方法有较大差异。结论人工智能细胞病理诊断系统可以达到ROSE同等的诊断效果,可以有效减轻病理学检查医务人员工作负荷,提高工作效率,在肺癌诊断领域有一定的推广应用价值。

甲状腺疾病细胞DNA倍体分析

目的探讨甲状腺疾病细胞DNA倍体及异倍体的临床意义。方法收集本院手术中快速冰冻切片甲状腺新鲜标本作细胞印片,采用Fealgon染色,用DNA分析仪扫描30例甲状腺肿,8例甲状腺炎,23例甲状腺肿瘤的DNA倍体及异倍体。结果甲状腺肿30例,发现9例出现DNA倍体异常细胞;甲状腺炎8例,发现2例DNA倍体异常细胞;甲状腺肿瘤23例,发现14例倍体异常细胞;30%甲状腺肿细胞DNA表现为异常;60%甲状腺肿瘤细胞DNA倍体表现为异常;25%甲状腺炎细胞DNA表现为异常。结论甲状腺细胞DNA倍体分析可为判断甲状腺疾病提供一定的参考价值。

基于概率图模型的病理图像分割研究

该文目的在于设计一种病理图像分割的方法,解决病理图像中复杂纹理背景上的粘连与部分重叠目标的识别与分割的问题。通过构造适合于病理图像分割的混合概率图模型,分别利用无向图与有向图,对细胞核位置、轮廓对于区域及边缘信息的概率依赖关系进行统计建模,研究上述构造的图模型中的参数估计方法,设计与实现基于上述构造的概率图模型的病理图像分割算法,实验表明该方法提高了病理图像中细胞核的识别与轮廓勾勒的准确性。