膀胱疾病-病理学
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膀胱癌指南学习(21):膀胱病变的组织病理学膀胱癌的病理膀胱病变的组织病理学评估代表了病理学中更具挑战性的领域之一。
在某种程度上,这反映了尿路上皮的可塑性和可能影响膀胱的各种过程。
经常缺乏客观的辅助标志物来确认或排除诊断导致膀胱活检或切除术分析的额外复杂性。
在本章中,我们将概述影响膀胱的常见病变,并强调诊断中的各种挑战。
从肾盂到尿道近端部分的泌尿道由称为尿路上皮(以前称为移行上皮)。
尿路上皮的厚度取决于膀胱膨胀的程度,因此可以从4 到7 个细胞层。
许多条件可以改变尿路上皮的厚度和形状,例如炎症和反应条件,并且可能使膀胱组织的组织学评估更具挑战性。
大约 98% 的膀胱恶性肿瘤起源于上皮(尿路上皮),其中绝大多数(约90%)是“常见的”尿路上皮癌(以前称为移行细胞癌)。
大多数最初诊断的尿路上皮癌 (UCs) 是乳头状和浅表性的,在大约 70% 的病例中,会在局部切除后出现多次复发而没有肿瘤进展。
已报道的与复发和进展相关的病理特征包括浸润深度(如果有的话)、多灶性、既往尿路上皮肿瘤病史、肿瘤大小和分级。
扁平尿路上皮原位癌 (CIS)CIS 代表高级别膀胱肿瘤,通常表现出特征性特征,例如明显增大的细胞核(通常 > 淋巴细胞大小的 4 倍)、深染、紊乱、核极性丧失、内聚力丧失和频繁的有丝分裂活动,这可能是非典型的并延伸到尿路上皮的上部。
与其他乳头状肿瘤相比,细胞凝聚力的丧失有助于在尿细胞学检查中检测到这些高级别病变的比率更高。
CIS 的诊断通常相对简单,尽管许多形态学变异由于其稀有性而可能具有挑战性 [ 4 ]。
乳头状瘤膀胱乳头状(外生性)肿瘤,根据其细胞结构和非典型程度,可能是良性(尿路上皮乳头状瘤)或恶性(低恶性潜能的乳头状尿路上皮肿瘤 - PUNLMP,低级别乳头状尿路上皮癌 - LGPUC,和高级别乳头状尿路上皮癌- HGPUC) [ 5 ]。
通常,乳头状病变的最高级别成分被分配给肿瘤,但如果高级别成分最少(<5%),则可以将整体低级别分配给肿瘤,并注明存在焦点高级形态。
深度学习在膀胱癌病理学中的研究进展
郑庆源;杨瑞;王磊;陈志远;刘修恒
【期刊名称】《肿瘤防治研究》
【年(卷),期】2023(50)1
【摘要】膀胱癌的发病率逐年上升,其诊断的金标准依赖于组织病理活检。
全载玻片数字化技术可产生大量高分辨率捕获的病理图像,促进了数字病理学的发展。
随着人工智能的热潮掀起,深度学习作为人工智能的一种新方法,已经在膀胱癌的肿瘤诊断、分子分型、预测预后和复发等病理图像分析中取得了显著成果。
传统病理极度依赖于病理学家的专业水平和经验储备,主观性强且可重复性差。
深度学习以其自动提取图像特征的能力,在辅助病理学家进行决策时,可提高诊断效率和可重复性,降低漏诊和误诊率。
这不仅能缓解目前面临人才短缺和医疗资源不均的压力,而且也能促进精准医疗的发展。
本文就深度学习在膀胱癌病理图像分析中的最新研究进展和前景作一述评。
【总页数】5页(P98-102)
【作者】郑庆源;杨瑞;王磊;陈志远;刘修恒
【作者单位】武汉大学人民医院泌尿外科
【正文语种】中文
【中图分类】R737.14;R694;TP18
【相关文献】
1.根治性膀胱癌标本中肿瘤侵犯前列腺及精囊的病理学研究
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3.基于深度学习的人工智能在数字病理学中的进展
4.《基于深度学习的医学图像数据可视化分析与处理》出版:图像分析技术在乳腺癌病理学研究中的临床应用价值
5.诊断分子病理学的某些研究进展:国际病理学会第26届病理学大会
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