简介:摘要目的为探讨液基薄层细胞学(TCT)检查在宫颈病变诊断中的价值。方法2008年5月至2009年4月在本院行新柏氏TCT细胞学检查的女性患者5260例,对细胞学检查结果为阳性者行阴道镜检查并多点活检对照。细胞学诊断采用TBS分级系统。对细胞学阳性行镜下活组织病理检查,结果细胞学与阴道镜下活组织病理检查诊断符合率分别为上皮高度病变内(LSIL)89.3%(75/84),上皮内高度病变(HSIL)93.2%(CINⅡ31/35,CINⅢ24/24),鳞状细胞癌(SCC)100.00%(10/10),腺癌(AC)100.00%(1/1)。结论该方法可提高宫颈癌前病变的阳性诊断率,细胞学阳性患者配合阴道镜及镜下活组织病理检查诊断能及早发现宫颈癌前病变,是防止宫颈癌发生的有力措施。
简介:摘要目的探究分析宫颈液基细胞学(Thinprepcytologictest,TCT)检查假阴性原因。方法回顾性分析2015年1月-2016年12月因各种指征行阴道镜检查患者1000例,分析镜下活检病理结果阳性而TCT阴性病例,探讨TCT假阴性原因。结果宫颈液基细胞学检查假阴性原因出血涂片占26.67%,重度炎症占23.33%,病灶与宫颈管>1cm占20.00%,无化生细胞/颈管细胞占13.33%,细胞量<40%占10.00%,医师误诊6.67%。结论影响宫颈液基细胞学检查结果的因素较多,提升临床医师诊断水平,规范各个环节操作行为,对可疑病例进行复查,降低漏诊率。
简介:摘要目的探究胸腹水常规细胞学检查的临床价值。方法收集2013年1月至2015年1月送检的60例胸腹水标本,经病理学检查证实为恶性肿瘤,所有标本均采用两种不同的细胞学检查方法进行胸腹水常规检查,比较普通制片和液基制片的细胞学检查结果。结果液基制片检出恶性肿瘤的准确率为96.7%,明显高于普通制片的86.7%,两者比较具有统计学差异(P<0.05)。采用液基制片进行细胞学检查,细胞数量多,分布集中,薄层均匀,背景清晰,其质量优于普通制片。结论胸腹水常规中细胞学检查的临床价值较高,而TCT技术在细胞学检查中的应用效果优于普通细胞制片的细胞学检查,其可作为临床诊断胸腹水恶性肿瘤的重要手段,应值得进一步使用和推广。
简介:摘要目的探究宫颈活检病理与液基细胞学结果间相关性。方法在本次研究中选择2014年7月~2015年9月我院收治的77例妇科门诊诊断为宫颈细胞学异常的患者为研究对象,对患者采用宫颈活检病理检查和液基细胞学检查,根据宫颈病理组织活检结果和液基细胞学检查结果对其进行对应分析。结果77例患者中57例患者检查结果为涂片阳性,其中ASC-US的患者比例6.5%、ASC-H患者比例9.1%、HSIL患者比例2.5%、ISIL患者比例2.5%、AGC患者比例3.9%。经过宫颈活检病理结果可知,宫颈上皮内瘤变Ⅰ级患者3例、宫颈上皮内瘤变Ⅱ级8例、宫颈上皮内瘤变Ⅲ级患者5例,AGC患者7例,和宫颈液细胞学检查阳性率基本吻合。结论宫颈活检与液基细胞学检测效果比较明显,能对高级别宫颈上皮内瘤变以及宫颈癌进行诊断,将两种检测技术联合应用,优势更显著,能及时发现原位或者上皮细胞的异常现象。
简介:摘要目的分析宫颈/阴道细胞学检查结果为ASCUS或以上患者的组织病理,提高临床医生和病理医生诊断宫颈上皮瘤变及早期宫颈癌的水平,预防宫颈浸润癌。方法2009年10月~2011年12月,在35~59岁农村妇女“两癌”免费普查中,用TBS分类法报告宫颈/阴道脱落细胞学检查结果为ASCUS或以上的病例933例,在阴道镜下取活组织进行病理检查。结果炎症540例,(54.4%);CIN419例(42.2%),其中CIN345例,CINII61例,CINⅢ13例。宫颈癌34例(3.4%),其中宫颈原位癌32例,宫颈原位癌早浸2例。宫颈CIN及宫颈癌的高发年龄35~55岁。结论采用三阶梯技术提高宫颈癌的筛查率,对于宫颈/阴道脱落细胞学检查结果为ASCUS及以上患者,要提高阴道镜的诊断技术,有条件时做HPV的检测,提高宫颈CIN的诊断率,预防宫颈浸润癌,提高妇女生存质量。
简介:(遵义市人民医院病理科贵州遵义563003)摘要目的探讨液基薄层细胞学(TCT)检查在宫颈病变诊断中的价值。方法采集510例受检者的宫颈脱落细胞,采用TCT技术,诊断按TBS标准,将诊断意义不明的不典型鳞状细胞(ASCUS)以上病变者行阴道镜下活检,将细胞学检测结果与活检结果作对比分析。结果510例TCT检测的患者中,宫颈变发生率达80.2%,其中良性病变261例(占63.8%),宫颈上皮内病变137例,(占26.9%),对137例异常者进行阴道镜下活检与组织病理学诊断比较,符合率为82.5%。结论TCT技术在宫颈病变诊断中具有准确率高的特点,配合阴道镜检查能及时发现宫颈早期病变,是防止宫颈癌发生的有力措施。
简介:摘要目的本文采用基于深度卷积神经网络的方法,针对人工智能在宫颈液基细胞片病理图像自动筛查中的应用价值,开展多中心的实际应用研究,并与细胞学医师的诊断进行比较及分析。方法采用深度分割网络提取5 516张细胞学病理图像中的感兴趣区域618 333个,结合医师的经验训练出具有分析能力的深度分类网络,利用其分类结果构建特征,使用决策模型完成细胞病理图像的分级。结果该方法对4 908例宫颈液基细胞片进行病理图像自动筛查,灵敏度为89.72%,特异度为58.48%,阳性预测值为33.95%,阴性预测率为95.94%。在4种不同制片或染色方法的细胞片中,本算法对于巴氏染色自然沉降片效果最佳,灵敏度为91.10%,特异度为69.32%,阳性预测值为41.41%,阴性预测值为97.03%。结论深度卷积神经网络图像识别技术可初步应用于宫颈细胞学筛查。