[基于人工智能的全幻灯片数字病理学,用于慢性鼻炎与鼻的内型分类]
1Department of Otorhinolaryngology Head and Neck Surgery, the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510630, China.
概括
整体幻灯片图像 (AI-WSI) 分析的人工智能揭示了慢性鼻炎与鼻 (CRSwNP) 中不同的病理内型. 与传统方法相比,这种AI-WSI分类系统提供了更好的稳定性和辨别能力.
科学领域:
- 病理学 病理学 病理学
- 人工智能在医学中的应用
- 耳鼻喉科 耳鼻喉科 耳鼻喉科
背景情况:
- 慢性鼻炎与鼻息肉 (CRSwNP) 的诊断依赖于传统的病理学评估.
- 传统的方法,如十个随机高功率场 (10-HPF) 评估,在捕获复杂的炎症模式时可能缺乏精度.
- 整张幻灯片图像 (AI-WSI) 分析的人工智能为定量病理评估提供了一种新的方法.
研究的目的:
- 通过AI-WSI,研究CRSwNP中的病理性炎症特征.
- 将AI-WSI的发现与传统的10-HPF方法进行比较,以获得一致性和临床相关性.
- 为CRSwNP建立一个新的基于WSI的病理内型类别分类.
主要方法:
- 追溯分析407名CRSwNP患者的病理切口.
- 使用传统的10-HPF和AI-WSI方法对炎症细胞进行定量分析.
- 开发基于AI-WSI结果的CRSwNP类型系统,通过无监督集群和歧视性分析.
主要成果:
- 在炎症细胞比例方面,AI-WSI和10-HPF方法之间发现了显著的差异 (科恩的卡帕=0.48).
- AI-WSI确定了四种不同的内型:乙素 (Eos) 主导,血细胞 (Pla) 主导,淋巴细胞 (Lym) 主导和中性粒细胞 (Neu) 主导.
- 异位主导的CRSwNP显示出更高的复发率和嗅觉功能障碍;Lym-和Pla-主导的亚型具有较轻的症状;Neu-主导的CRSwNP与面部疼痛有关.
结论:
- 与10-HPF方法相比,AI-WSI分析提供了不同的病理炎症特征.
- 基于AI-WSI的CRSwNP的新四种亚型分类系统已成功建立.
- 来自AI-WSI的分类表明CRSwNP内型化具有良好的稳定性和区分能力.
