基于智能手机的双模设备 (SBBD) 用于临床环境中的口腔癌前期诊断和活检指导

科学领域:

• 生物医学光学 生物医学光学
• 医疗成像医学成像
• 计算生物学 计算生物学

背景情况:

• 口腔癌前期和癌症诊断通常需要侵入性活检.
• 现有的诊断方法缺乏可移植性和实时功能.
• 早期检测口腔潜在恶性疾病 (OPMD) 和口腔状细胞癌 (OSCC) 对于改善患者的治疗结果至关重要.

研究的目的:

• 开发和验证基于智能手机的双模设备 (SBBD),用于口腔癌前期的非侵入性,便携式和实时诊断.
• 将光成像和光谱结合起来,以提高诊断准确度.
• 利用人工智能对口腔组织进行分类.

主要方法:

• 一个405nm激光激发来自生物标志物如FAD和氨酸的本地光.
• 光成像使用氨酸/FAD比率来识别感兴趣的区域 (ROI).
• 光谱模块执行点测量以进行确认.
• 一个2D卷积神经网络 (CNN) 和人工神经网络 (ANN) 分类组织.

主要成果:

• 双模装置在分类正常组织,OPMD和OSCC方面取得了很高的准确性.
• 2D CNN模型的准确率为97.04%,灵敏度为96.13%,特异性为97.73%.
• 通过ANN增强的光光谱学实现了97.44%的精度,95.24%的灵敏度和97.44%的特异性.

结论:

• 这种基于智能手机的双式设备为口腔癌前期检测提供了具有成本效益和便携性的解决方案.
• 这种综合方法克服了独立成像或光谱学的局限性.
• SBBD显示了改善早期诊断和指导口腔癌活检程序的巨大潜力.