病理分类

摘要： 睫状体淋巴瘤是极为罕见的眼内淋巴瘤,可分为原发性和继发性,常见病理类型为黏膜相关淋巴组织结外边缘区B细胞淋巴瘤及弥漫大B细胞淋巴瘤,T细胞淋巴瘤较为少见。睫状体淋巴瘤的临床表现与前葡萄膜炎相似,病情进展可出现前房积脓和继发性青光眼,特征性表现包括虹膜结节、虹膜新生血管及前房积血。超声生物显微镜检查可见睫状体淋巴瘤细胞弥漫性浸润或占位。细胞学或组织病理学检查是其诊断的金标准,免疫细胞化学分析、流式细胞学分析、细胞因子检测及基因重排可提高其诊断率。放射治疗、化学疗法或二者联合治疗通常可获得较好预后。本文对睫状体淋巴瘤的分类及病理类型、眼部表现及检查、诊断及治疗进行综述,以期为临床工作提供参考。

摘要： 据2018年全球肿瘤统计分析报告显示,肺癌是全球发病率和致死率最高的恶性肿瘤[1]。肺癌病理分类为非小细胞肺癌(Non-Small-Cell Lung,NSCLC)和小细胞肺癌(Small-Cell Lung,SCLC),其中NSCLC是最常见的病理组织学类型,包括腺癌、鳞状细胞癌,大细胞癌和鳞腺癌等,占到所有肺癌的85%,其5年生存率仅为16%[2]。NSCLC早期时缺乏典型临床症状,不易被察觉,多数的NSCLC患者确诊时已处于晚期,预后较差。尽管肺癌治疗的方法不断在进展,除传统的手术、放疗、化疗外,本世纪初,针对驱动基因阳性靶向治疗的问世,显著延长了患者的总生存期,但其远期疗效仍有待提高。

摘要： 目的 探讨肺浸润性腺癌(IAC)不同病理分类的临床及CT特征.方法 选取2014年5月至2019年5月在浙江省台州医院经手术病理证实为肺IAC的患者137例(共137个病灶),按照2015年病理新分类及预后标准分为低分化[实性为主伴有黏液产物(SPA)+微乳头状为主(MPA)]61例,中高分化[贴壁样为主(LPA)+腺泡状为主(APA)+乳头状为主(PPA)]76例.比较两组患者的临床及CT特征.结果 低分化与中高分化患者在吸烟史、表皮生长因子受体状态、TMN分期、病灶长径、病灶边缘、病灶性质、平扫CT值、动脉期CT值、静脉期CT值等方面比较,差异均有统计学意义(均P0.05).对于低分化与中高分化的病理分类诊断,效能从高到低分别为病灶性质、静脉期CT值、平扫CT值、动脉期CT值、病灶长径、病灶边缘,其AUC分别为0.851、0.836、0.829、0.780、0.683、0.592.结论 病灶较大、边缘呈毛刺或分叶者提示MPA或SPA的可能性较大;而较小的或混杂磨玻璃结节、病灶边缘光滑者提示LPA、APA、PPA的可能性较大,术后预后较好.

摘要： 目的:探讨并分析三阴性与非三阴性乳腺癌的临床病理分类,对其病理特征进行比较.方法:选取102例2016年1月至2019年12月在我院诊治的乳腺癌患者,对其临床资料进行回顾性分析,统计三阴性与非三阴性乳腺癌各项信息.结果:两组患者肿瘤大小差异无统计学意义(P>0.05),但是在TNM分期、发病时间、淋巴结转移、病理组织分级等方面差异有统计学意义(P<0.05).结论:对三阴性与非三阴性乳腺癌的临床病理分类情况进行分析,对其病理特征进行比较,能够为临床诊断提供指导性的依据.

摘要： 目的 探讨磨玻璃结节肺腺癌患者CT征象及病理特点.方法 采用回顾性研究方式收集CT检查且经病理检查确诊为磨玻璃结节肺腺癌患者的临床资料,包括影像学资料及病理资料.共纳入符合标准的资料72例,按照病例分型,将患者分为3组:浸润前病变(A组)、微浸润腺癌(B组)、浸润性腺癌(C组),分析不同病理分型患者的CT特征,包括定量指标(平均CT值、病灶体积、最大直径)及定性指标(图像表现)并进行比较.结果 C组的CT征象中,以欠均匀、不均匀为主,且边界不清晰,边缘呈毛刺状,上述征象指标均与A、B两组征象分布差异显著(P<0.05);C组患者CT征象表现为密度均匀、瘤肺边界清晰、边缘毛刺风险分别是非C类型(A、B两种类型)的1.232倍、3.774倍、17.857;C组平均CT值(-318.45±150.62)HU,显著高于A、B两组(-553.06±128.37)HU、(-568.94±135.41)HU(P<0.05);C组的病灶体积、最大直径则高于A、B两组(P<0.05).结论 磨玻璃结节肺癌患者CT征象与肺腺癌病理分类有一定联系,其中瘤肺边界清晰、毛刺状及CT定量参数可作为预测因子.

摘要： 一、肾病高血压的定义临床将有肾脏疾病诱发的高血压归为肾性高血压([医]renal hypertension),为高血压疾病的特殊病理类型,约占总高血压发病的10%左右;经高血压病理分类为继发性高血压。临床依据肾性高血压发病因素及病理改变等特异性,将其分为肾血管性高血压,主要是由于患者肾动脉狭窄导致的肾脏组织缺血情况,进而导致的高血压情况;另一类型为肾实质性高血压,主要是由于一侧或双侧的肾实质诱发的高血压情况;经临床研究显示,所用的肾实质性疾病均会导致高血压疾病的发生。

摘要： 随着社会生活环境的变化,某些疾病的发病率也 越来越高,发病率最高的疾病之一便是我们常见的肺 炎。肺炎对儿童及老年人的健康威胁极大,近年来尽管 应用强力抗生素和有效的疫苗,但肺炎的病死率并没有 下降,甚至有所上升。每个人都需要注意这种疾病的预 防,在日常生活中,我们还必须注意合理的保健,以免 肺炎对我们的身体造成伤害。那么,肺炎的常见类型是 什么?下面对这一问题做一下简单介绍。

摘要： 目的 分析宫颈活检病理诊断与TCT(新柏氏液基细胞学检测,thinprep cytologic test)结果.方法 文章对200例宫颈病变患者进行了观察,时间2016年1月—2020年4月,对TCT诊断阳性的患者进行宫颈活检病理诊断,并对比检查结果 .结果TCT检查提示ASCUS(不典型鳞状上皮细胞病变,atypical squamous cell lesions)患者占比70％(140例),LSIL(低度鳞状上皮内病变,low-grade squamous intraepithelial lesion)患者占比15％(30例),HSIL(高度鳞状上皮病变,high-grade squamous epithelial lesions)患者占比9％(18例),ASC-H(非鳞状细胞增生,non-squamous cell hyperplasia)占比4％(8例),SCC(鳞状上皮细胞癌,squamous cell carcinoma)患者占比2％(4例),与宫颈活检病理诊断鳞状上皮病变结果的符合率为99％(198例).结论 TCT检查用于宫颈病变的筛查及鉴别诊断,其对于宫颈病变检出的准确性较高,TCT检查用于宫颈癌筛查及鉴别诊断结果是可靠的.

摘要： 临床外检诊断工作中淋巴瘤的诊断是令病理医师最为头痛的领域之一。淋巴瘤的诊断要求观察细微特征，加上淋巴瘤分类很多，每一种类型的诊断标准又不相同，这就要求从细微中找出区别。因此淋巴瘤成为病理医师诊断工作中最复杂、最困难的恶性肿瘤之一。本文指出了肿瘤的良恶性分类是最基本、最重要的分类，介绍了各系统“纷繁复杂”的WHO肿瘤病理分类的临床价值，阐述了掌握肿瘤病理分类对病理医师培养的意义。

摘要： 在非小细胞肺癌，尤其是腺癌，可能将极大地影响治疗方案的选择。自2011年IASLC/ATS/ERS肺腺癌新分类制发表以来，反响极大。根据反馈又做了一些修改新版肺腺癌分为浸润前病变、微浸润性腺癌、浸润性腺癌下类，并提出原位腺癌( AIS)和微浸润性腺癌( MIA)的新概念多个较大样本的回顾性临床研究证实了新分类的合理性。同第7版相比，第8版TNM分期根据肿瘤大小、佼犯程度以及转移特点对T和M分期进一步细分，使各分期预后分布更加合理。

摘要： 卵巢癌的发病率在女性恶性肿瘤中位于第五位,死亡率居于妇科恶性肿瘤首位.在世界范围内,每年卵巢癌新发病例超过20万,死亡病例大约为10万,据估计,2016年美国卵巢癌新发病例超过2.2万,死亡病例超过1.4万.其中,85％～90％为上皮性卵巢癌(EOC),而3/4以上的EOC患者被诊断时已是晚期,预后较差.据2015年中国年报,我国卵巢癌发病率为7.8/10万,推算每年卵巢癌新发病例近5万,死亡约2万.卵巢癌以分子遗传学为基础的新分类将作为病理分类的重要补充.具体分析了分子分型诊断在卵巢癌个体化诊治中的应用与价值。研究了以分子诊断为基础的卵巢癌靶向治疗药物。

摘要： 文章介绍了慢性药物性肝损的概念及病理分类，并就药物诱导肝脏的血管病变及慢性药物性肝损伤的预后进行了综述，以期为临床诊治该病提供参考。

摘要： 自1926年William J. Mayo首次报道胰岛细胞瘤手术切除病例以来，胰腺内分泌外科经历了80余年的发展；随后，Warren通过对20例尸检病人资料进行分析后首次报道了一类特殊的没有特异临床表现的胰岛细胞肿瘤；1927年Zanetti首次提出胰腺无功能性神经内分泌肿瘤这一临床概念。本文介绍了胰腺无功能性神经内分泌肿瘤的病理分类及流行病学情况，浅谈了其临床表现及预后情况，分析了影像学诊断方法，提出外科治疗策略。

摘要： 腹壁穿透创是指腹壁全层贯通的腹腔开放性损伤，可以是锐器伤、火器伤，也可以是交通事故等巨大钝性暴力所致，多合并腹腔器官的损伤，若伤及腹腔重要器官、血管的，可参照《人体损伤程度鉴定标准》相应条款进行鉴定。从病理上分类，肠损伤包括肠壁挫伤、肠壁不全层破裂及肠壁全层破裂（穿孔）等。若损伤尚未累计肠壁全层，多不伴有明显的症状或仅有局限性腹部疼痛，有时不易被诊断，多系在行剖腹探查时偶然发现。《人体损伤程度鉴定标准》中重伤二级所称“肠全层破裂，须手术治疗”，是指机械性或化学性肠损伤，致肠全层贯通或破裂，致使内容物流入腹腔，引起化学性腹膜炎，确需实施缝合修补。本标准轻伤二级所称“肠挫伤”主要是指机械性损伤致肠壁浆膜层与浆肌层挫伤，经医学影像学检查或手术直视证实。

摘要： 腹壁穿透创是指腹壁全层贯通的腹腔开放性损伤，可以是锐器伤、火器伤，也可以是交通事故等巨大钝性暴力所致，多合并腹腔器官的损伤，若伤及腹腔重要器官、血管的，可参照《人体损伤程度鉴定标准》相应条款进行鉴定。从病理上分类，肠损伤包括肠壁挫伤、肠壁不全层破裂及肠壁全层破裂（穿孔）等。若损伤尚未累计肠壁全层，多不伴有明显的症状或仅有局限性腹部疼痛，有时不易被诊断，多系在行剖腹探查时偶然发现。《人体损伤程度鉴定标准》中重伤二级所称“肠全层破裂，须手术治疗”，是指机械性或化学性肠损伤，致肠全层贯通或破裂，致使内容物流入腹腔，引起化学性腹膜炎，确需实施缝合修补。本标准轻伤二级所称“肠挫伤”主要是指机械性损伤致肠壁浆膜层与浆肌层挫伤，经医学影像学检查或手术直视证实。

摘要： 腹壁穿透创是指腹壁全层贯通的腹腔开放性损伤，可以是锐器伤、火器伤，也可以是交通事故等巨大钝性暴力所致，多合并腹腔器官的损伤，若伤及腹腔重要器官、血管的，可参照《人体损伤程度鉴定标准》相应条款进行鉴定。从病理上分类，肠损伤包括肠壁挫伤、肠壁不全层破裂及肠壁全层破裂（穿孔）等。若损伤尚未累计肠壁全层，多不伴有明显的症状或仅有局限性腹部疼痛，有时不易被诊断，多系在行剖腹探查时偶然发现。《人体损伤程度鉴定标准》中重伤二级所称“肠全层破裂，须手术治疗”，是指机械性或化学性肠损伤，致肠全层贯通或破裂，致使内容物流入腹腔，引起化学性腹膜炎，确需实施缝合修补。本标准轻伤二级所称“肠挫伤”主要是指机械性损伤致肠壁浆膜层与浆肌层挫伤，经医学影像学检查或手术直视证实。

摘要： 腹壁穿透创是指腹壁全层贯通的腹腔开放性损伤，可以是锐器伤、火器伤，也可以是交通事故等巨大钝性暴力所致，多合并腹腔器官的损伤，若伤及腹腔重要器官、血管的，可参照《人体损伤程度鉴定标准》相应条款进行鉴定。从病理上分类，肠损伤包括肠壁挫伤、肠壁不全层破裂及肠壁全层破裂（穿孔）等。若损伤尚未累计肠壁全层，多不伴有明显的症状或仅有局限性腹部疼痛，有时不易被诊断，多系在行剖腹探查时偶然发现。《人体损伤程度鉴定标准》中重伤二级所称“肠全层破裂，须手术治疗”，是指机械性或化学性肠损伤，致肠全层贯通或破裂，致使内容物流入腹腔，引起化学性腹膜炎，确需实施缝合修补。本标准轻伤二级所称“肠挫伤”主要是指机械性损伤致肠壁浆膜层与浆肌层挫伤，经医学影像学检查或手术直视证实。

摘要： 自身免疫性溶血性贫血是一种较为常见的临床疾病，诸多自免溶病人同时患有其他潜在性疾病，如淋巴细胞扩增性疾病及淋巴组织疾病等。准确对自身免疫性溶血性贫血进行分类、诊断和采用合适的治疗方案对其预后有重要临床意义，本文就自身免疫性溶贫的分类、诊断以及治疗的新进展作综述。目前，自身免疫性溶贫的临床分类主要依据是针对红细胞的自身抗体的反应温度特性而定，主要分为温抗体型（37°C和红细胞的亲和力最强）和冷抗体型（0-4°C时亲和力最强，常见有冷凝集素综合征和阵发性冷血红蛋白尿症），另外有混合型（同时存在温抗体和冷抗体）以及直接抗人球实验阴性的自身免疫性溶贫，也有学者将药物诱导性自身免疫性溶贫也列入上述分类中，因药物诱导产生的自身抗体不易从温抗体中很好的区分出来，故单独列出。自身免疫性溶贫的确诊必须是患者的临床体征和实验室血液学检查结果的相结合，单纯的抗人球实验结果只能起到支持诊断作用，其治疗有以下几种传统方案：外科脾切除术、使用免疫抑制剂(大剂量使用糖皮质激素)、利用单克隆抗体类药物治疗(如利息妥单抗，主要封闭B细胞表面的CD20分子)，辅助治疗包括输注红细胞制剂等。

摘要： 本发明提供一种样本集标注、病理图像分类、分类模型构建方法及装置，所述方法包括：基于各样本病理图像的标注不确定度、各样本病理图像的先验不确定度以及各样本病理图像的空间相关度，确定各样本病理图像的综合不确定度，基于各样本病理图像的综合不确定度选取满足预设标注条件的样本病理图像进行标注，直至满足预设收敛条件。本发明基于标注不确定度、先验不确定度以及空间相关度获取综合不确定度，进而根据综合不确定度选取部分样本病理图像进行标注，不仅能够准确且高质量标注样本，而且大幅度减少了样本的标注量，降低了模型的训练成本，提高了模型的训练效率和精度。

摘要： 本发明实施例提供了病理图像分类模型训练方法、病理图像分类方法及装置。该方法包括：获取样本图像；每张样本图像包括：该样本图像的标签信息，标签信息为指示样本图像包含病理组织以及样本图像不包含病理组织的信息；包含病理组织的样本图像还包括病理组织的位置信息、尺寸信息以及方向信息；将样本图像的尺寸进行变换，得到目标样本图像，目标样本图像包括不同尺寸的样本图像；基于目标样本图像，训练多分类模型作为病理图像分类模型，能够快速识别癌症病理组织，提高了病理组织分类的速度和准确性。

摘要： 本发明公开一种病理图像的分类方法、病理图像的分类系统、终端及计算机可读存储介质。首先从组织切片病理图像上随机选取m个大小为h×w的图像块，组成“微视野集”(bag‑of‑patches,BoP)；然后基于此“微视野集”训练疾病分类模型和/或预后估计模型；使用时，在待分类的组织切片病理图像上随机提取大小为h×w，数量满足m的整数倍的图像块，利用疾病分类模型进行疾病类型预测，和/或，利用预后估计模型进行预后预测。本申请的技术方案能够在无需人工标注的情况下即可进行疾病分类及预后估计，对所有病种的组织切片病理图像均适用，此方法高效、快速、准确，有效弥补了病理专业医生的缺口与不足。

摘要： 本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于级联分类的病理数据分类方法，包括：提取在线问诊数据的病理数据特征向量集；根据预设的科系类别，利用级联多标签病理数据预测模型对病理数据向量特征集进行两级分类，得到科系类别标签及对应患者的病理数据种类集标签，对病理数据种类集进行聚合，得到混淆病组集；计算混淆病组集中各个混淆病组的独立置信度及整体置信度、均值置信度；当均值置信度小于或等于阈值时，标签值为特定数值的科系类别及病理数据种类作为识别结论。此外，本发明还涉及区块链技术，病理数据特征向量集可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于级联分类的病理数据分类装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高在线疾病诊断系统病理数据识别的准确性。

摘要： 本发明提供一种样本集标注、病理图像分类、分类模型构建方法及装置，所述方法包括：基于各样本病理图像的标注不确定度、各样本病理图像的先验不确定度以及各样本病理图像的空间相关度，确定各样本病理图像的综合不确定度，基于各样本病理图像的综合不确定度选取满足预设标注条件的样本病理图像进行标注，直至满足预设收敛条件。本发明基于标注不确定度、先验不确定度以及空间相关度获取综合不确定度，进而根据综合不确定度选取部分样本病理图像进行标注，不仅能够准确且高质量标注样本，而且大幅度减少了样本的标注量，降低了模型的训练成本，提高了模型的训练效率和精度。

摘要： 本公开涉及一种病理图像的分类方法、分类系统及可读介质，包括：获取病理图像；将病理图像输入学习网络，利用学习网络来确定分类结果，其中学习网络包括相互关联的分类模型和分割模型；由处理器，将病理图像输入学习网络，基于病理图像，利用学习网络的分类模型确定病理图像中目标细胞的第一分类结果；利用学习网络的分割模型进行解码以确定目标细胞的期望指标，并基于期望指标利用分割模型来确定目标细胞的第二分类结果；在第一分类结果和第二分类结果为相同分类的情况下，确定目标细胞的分类结果为该分类。本公开的分类方法能够整合第一分类结果和第二分类结果，来得到与用户的判别标准更匹配且鲁棒性更优的病理图像的分类结果。

摘要： 本公开涉及一种病理图像的分类学习方法、分类系统及可读介质，分类学习方法包括：获取包括病理图像的多个第一训练样本的第一训练集；利用所获取的第一训练集，对分类学习网络执行第一阶段的训练；将第一阶段的训练所得到的分类错误的训练样本与分类正确的训练样本按照第一预定比例范围混合，以使得其中训练样本的标识类别的分布满足期望分布，从而得到混合训练集；利用所得到的混合训练集，对分类学习网络执行在第一阶段之后的第二阶段的训练。本公开的分类学习方法能够让分类学习网络重点学习在第一阶段学习错误的数据，从而有效加快分类学习网络的收敛速度，有效提高分类学习网络的训练效率。

摘要： 本发明的一个技术方案是提供了一种基于多尺度域对抗网络的病理图像分类方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种基于多尺度域对抗网络的病理图像分类系统，其特征在于，包括：预处理模块；单尺度特征提取模块；总体特征提取模块；多尺度注意力模块；模型评估模块。本发明一方面结合WSI多尺度的特征信息，另一方面利用域对抗网络抑制不同染色效果对预测结果造成的影响，减小病理图像因染色带来的波动性，从而提出以一种模仿病理医生实际操作流程的方式辅助其进行病理图像分类的系统。

摘要： 本申请公开了一种病理图像分类方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及机器学习领域。该方法包括：从病理图像库中获取样本病理图像，样本病理图像标注有样本标签；将样本标签与病理图像库分别对应的病理图像标签集进行匹配，确定样本病理图像库；将样本病理图像输入分类模型，得到样本预测概率；基于样本病理图像库对应的样本预测概率和样本标签确定损失值，对分类模型进行训练，得到病理图像分类模型，病理图像分类模型用于对目标病理图像进行分类，得到预测结果。通过以上方式，可以加强病理图像库之间的关联性，更好地实现集中化的病理图像分类，也便于更好地管理和使用病理图像。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。

摘要： 本发明提供一种基于心脏MRI的心脏分割模型和病理分类模型训练、心脏分割、病理分类方法及装置，所述心脏分割模型训练方法通过标准差滤波器对像素灰度变化不大的剩余背景部分进行抑制，突出左心室、右心室和心肌，进一步通过canny边缘检测和圆形霍夫变换获取左心室心肌壁中心位置并绘制矩形掩膜，基于矩形掩膜对二维图像进行裁剪作为训预设神经网络模型的输入进行训练，能够极大抑制背景干扰，促进神经网络训练快速收敛。所示病理分类模型训练方法基于心脏分割模型对心动周期内各帧心脏磁共振成像短轴切分得到的二维图像进行分割后，计算分类特征值，并基于多个样本的分类特征值和病理分类构建随机森林以得到心脏病理分类模型，实现自动化病理分类。