高分辨率全场光学连贯断层扫描显微镜用于在莫斯手术期间评估新切割的皮肤样本:可行性研究

科学领域:

• 皮肤病学 皮肤病学
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 瘤边缘评估的组织病理学是耗时和昂贵的.
• 高分辨率全场光学连贯断层扫描 (FF-OCT) 提供了快速的,新鲜组织的细胞分辨率成像.
• FF-OCT具有改善外科手术边缘评估的潜力.

研究的目的:

• 在新鲜的ex vivo组织中定义正常和瘤性皮肤病变的FF-OCT特征.
• 评估FF-OCT用于皮肤恶性瘤的诊断准确性.
• 开发和评估一种人工智能 (AI) 模型,用于使用FF-OCT自动检测和划分瘤.

主要方法:

• 从莫斯手术中获得的正常和瘤性皮肤组织使用FF-OCT进行了成像.
• 两位专家读者进行了一项盲目分析,将FF-OCT与基因病理学 (基本真相) 进行比较.
• 开发了一个卷积神经网络 (AI模型) 来区分正常结构和瘤,并划分瘤边缘.

主要成果:

• 在113个组织中,95个有瘤 (75个是基底细胞癌,17个是状细胞癌).
• 专家阅读器的平均诊断准确率为88.1% (灵敏度为93.7%,特异性为58.3%).
• 人工智能模型的诊断准确率为87.6% (灵敏度为93.2%,特异性为81.2%) 和瘤划分的交叉与结合率为60.3%.

结论:

• FF-OCT可以快速成像新鲜组织,有助于对皮肤瘤进行手术边缘评估.
• 人工智能算法显示,使用FF-OCT实现自动瘤检测和划分.
• 初步结果表明,FF-OCT与AI相结合可以提高皮肤癌手术的效率和准确性.