使用定量病理学的多中心临床病理学研究的odontogenicmyxoma谱病变使用定量病理学
Yosuke Harazono1, Yuki Fukawa2, Takuya Iwasaki3
1Department of Maxillofacial Surgery, Graduate School of Medical and Dental Sciences, Institute of Science Tokyo, 1-5-45 Yushima, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8510, Japan. yharmfs@tmd.ac.jp.
Scientific reports
|February 27, 2026
概括
人工智能辅助的数字病理学量化了牙菌瘤谱病变中的纤维组织比例 (FTP). 更高的FTP与单眼瘤相关,改善了诊断的一致性.
科学领域:
- 口腔病理学 口腔病理学
- 数字病理学数字病理学
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 牙发病性myxoma (OM) 和牙发病性myxofibroma (OMF) 是罕见的良性牙发病性瘤.
- 它们的异质结构构成对客观的病理评估构成挑战.
研究的目的:
- 用人工智能辅助的数字病理学量化评估纤维组织比例 (FTP).
- 为了探索FTP在牙菌瘤频谱病变中的临床病理相关性.
主要方法:
- 一项多中心研究分析了100个手术标本,使用马森三色彩染色部分的整片图像.
- 一个多阶段的深度学习管道量化了FTP,专家病理学家提供了参考数据.
- 评估了人工智能和专家评估之间的协议,并探索了与临床变量的关联.
主要成果:
- 定量FTP测量显示与专家病理评估有很好的一致性.
- 在病理诊断中发现了实质性的机构间变异性.
- 更高的FTP独立地与单眼的放射性形态学有关.
结论:
- 人工智能辅助的定量病理学提供了一种可重复的方法来评估OM/OMF的结构异质性.
- 这种方法支持机构间更一致的临床病理学解释.
- 它有助于了解臭菌瘤病变的频谱.
