使用人工智能对NOR进行细胞病理定量,用于口腔癌查
Tatiana Wannmacher Lepper1, Luara Nascimento do Amaral1, Ana Laura Ferrares Espinosa1
1Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS, School of Dentistry, Department of Oral Pathology, Porto Alegre, RS, Brazil.
Brazilian oral research
|May 14, 2025
概括
新的研究定义了核组织者区域 (AgNOR) 切断点的argyrophilic蛋白质,用于口腔癌查. 一个卷积神经网络 (CNN) 系统实现了高精度,显著减少了口腔皮细胞学涂抹的分析时间.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 生物技术是生物技术.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 口腔状细胞癌 (OSCC) 是一种普遍存在的头癌,发病率停滞不前,需要改进风险评估工具.
- 目前的诊断方法需要改进,以有效地识别高风险个体并促进早期干预.
- 核组织者区域 (AgNOR) 的型蛋白质是细胞增殖和恶性瘤的潜在生物标志物.
研究的目的:
- 在口腔皮细胞学涂抹中确定可靠的AgNOR量化切断风险点.
- 为了比较人类分析的诊断准确性和效率与Agnor评估的自动卷积神经网络 (CNN) 系统.
- 验证AgNOR幻灯片图像检查仪作为口腔癌查工具的实用性.
主要方法:
- 从四个组分析了口腔细胞学涂抹:对照组,致癌物暴露,潜在恶性疾病和OSCC.
- AgNOR量化是手动 (第一阶段) 和通过自动化的CNN系统 (第二阶段) 进行的.
- 统计分析包括灵敏度,特异性,准确性和类内相关系数 (ICC) 来比较方法.
主要成果:
- 在第一阶段确定了3.69AgNORs/核的切割点,其灵敏度为86%,特异性为93%,准确度为90%.
- 美国有线电视新闻 (CNN) 系统与人类分析的高度一致 (ICC = 0.896).
- 使用CNN系统进行的自动化AgNOR量化,将分析时间从67小时减少到20分钟.
结论:
- 建立的AgNOR切断风险点3.69 AgNORs/核可以帮助识别可疑的口腔细胞学涂抹.
- 由CNN提供动力的AgNOR幻灯片图像检查器,为AgNOR量化提供了一个快速而准确的自动化方法.
- 这种自动化方法在提高口腔癌查计划的效率和有效性方面具有重大前景.
