研究目的
通过评估体内膀胱病变的pCLE视频计算机辅助分类，以改进膀胱尿路上皮癌（UCB）的诊断流程。
研究成果
结合特征提取器与LSTM网络，可实现对活体膀胱病变pCLE视频的精准分层：区分健康/良性与恶性组织的准确率达79%，区分低级别与高级别乳头状尿路上皮癌的准确率达82%。
研究不足
该数据集有限，尤其是良性组织和原位癌的病例代表性不足。使用深度网络可能导致过拟合。未来研究可比较不同探头获取的视频。
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利用共聚焦激光内镜实现膀胱肿瘤体内自动分层的探索
DOI：10.1089/end.2019.0354
期刊：Journal of Endourology
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
目的 膀胱尿路上皮癌（UCB）是最常见的泌尿系统癌症。白光膀胱镜检查（WLC）是诊断UCB的基础方法，但辅助治疗选择需依赖组织病理学评估。基于探针的共聚焦激光显微内镜（pCLE）可在WLC过程中可视化膀胱病变的微观结构，从而实现UCB的实时组织分型与分级。为优化UCB诊断流程，本研究评估了计算机辅助分类技术在活体膀胱病变pCLE视频中的应用价值。
材料与方法 我们采用预处理方法优化各pCLE帧的对比度并减少条纹伪影，随后进行半自动帧筛选?；谠ぱ盗稩mageNet网络的特征提取器利用筛选帧进行训练，通过长短期记忆网络（LSTM）预测膀胱病变分级。病变分级分为两个层面：(i)健康/良性组织与恶性组织的区分；(ii)低级别与高级别乳头状UCB的鉴别。研究纳入53例患者共72处病变，产生约14万帧pCLE图像。
结果 半自动帧筛选将分析帧数缩减至约6.65万帧有效图像。(i)健康/良性与恶性尿路上皮组织的区分准确率达79%；(ii)高级别与低级别乳头状UCB的鉴别准确率为82%。
结论 特征提取器结合LSTM网络可实现对活体膀胱病变pCLE视频的精准分层。
作者：
Marit Lucas，Esmee I.M.L. Liem，C. Dilara Savci-Heijink，Jan Erik Freund，Henk A. Marquering，Ton G. van Leeuwen，Daniel M. de Bruin
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