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聯(lián)動成像內鏡診斷幽門螺桿菌的應用研究進展

2022-11-24 14:20廖正威王培龍張毅強磊趙仁軒
長治醫(yī)學院學報 2022年2期
關鍵詞:彌漫性敏感度內鏡

廖正威 王培龍 張毅強 黃 磊趙仁軒

幽門螺桿菌(Helicobacter pylori,Hp)是一種革蘭陰性致病菌,與諸多消化系統(tǒng)疾病密切相關,主要包括慢性胃炎、消化性潰瘍、胃黏膜相關淋巴樣組織淋巴瘤和胃癌[1-2]。Hp感染者多無明顯癥狀,部分患者可有非特異性消化不良癥狀的表現,據統(tǒng)計我國約有一半人口為Hp感染[3]?!毒┒既蚬沧R報告》明確指出全世界所有Hp陽性個體都應接受根除治療[4]。準確的診斷是有效治療的基礎,近年來隨著內鏡技術中圖像增強內鏡(Image-enhanced endoscopy,IEE)的發(fā)展,為鏡下診斷Hp感染提供了新的幫助。目前IEE技術主要包括:窄帶光成像內鏡(Narrow-band imaging,NBI)、智能電子分光內鏡(Flexible spectral imaging color enhancement,FICE)、藍光成像內鏡(Blue light imaging,BLI)、聯(lián)動成像內鏡(Linked color imaging,LCI)等[5],LCI由于其獨特的觀察優(yōu)勢而成為鏡下診斷Hp的一個熱點,本文就LCI在診斷Hp中的應用研究現狀做歸納與總結。

1 LCI的原理及優(yōu)勢

由于光照不足引起的視野黑暗和無法清晰呈現胃黏膜的微細結構,白光內鏡(White light imaging,WLI)的有效性和準確性不甚理想,NBI與BLI也存在成像視野偏暗、診斷率偏低的問題。因此日本富士公司開發(fā)研制出一種新的內鏡系統(tǒng)——LCI,此系統(tǒng)將激光照明技術和特有的圖像處理技術結合,又將LASEREO系統(tǒng)專用的色彩增強功能應用到該系統(tǒng)中,增加了色差和對比度,并通過結合波長為410 nm和450 nm的短波光源和白光光源(短波光源可對黏膜表層血管等微細結構進行更為精確細致的觀察,白光可以提高觀察時的亮度)保證了視野的清晰度[6-8]。

有研究表明LCI在4 cm的觀察范圍內移動,觀察圖像的像素值無明顯變化且顏色具有良好的保真度[9]。故LCI在確保圖像亮度的條件下,光學染色特性良好,從而有利于對胃黏膜整體的遠景觀察。LCI有利于內鏡醫(yī)師迅速而準確地發(fā)現病變區(qū)域,可通過縮短內鏡檢查時間而減輕病人的痛苦,也沒有增加內鏡檢查的費用,并且可以提高內鏡下靶向取檢檢測Hp的準確性,是一種既高效又經濟的內鏡檢查技術[10]。

2 LCI診斷Hp感染的依據

《京都胃炎分類》指出Hp感染的胃黏膜在內鏡下可見到胃體部和胃底部的點狀發(fā)紅、彌漫性發(fā)紅、集合靜脈(Regular arrangement of collecting venules,RAC)消失、胃固有腺體萎縮、腸上皮化生等多種鏡下表現[11]。HIDAKA等[12]研究顯示,胃體規(guī)則分布RAC對預測Hp感染敏感性和特異性分別為100%和90%。YAGI等[13]研究表明放大內鏡(Magnifying endoscopy,ME)下無Hp感染多表現為整齊排列的RAC和胃小凹。LCI色彩強調模式有利于RAC的觀察,并且LCI模式也可聯(lián)合使用有利于對Hp感染的診斷。專家們推薦先聯(lián)合使用WLI和LCI對整個胃進行觀察,一旦發(fā)現可疑病灶,再用ME進一步觀察,但局限于胃竇的Hp感染在觀察時可能做出假陰性的診斷,因為對RAC的識別和ME下的分型都建立在對胃體的觀察基礎之上[14]。

Hp感染后會出現胃黏膜發(fā)紅,是病變黏膜因炎癥所導致的充血水腫所致,表明彌漫性紅色是診斷Hp感染的重要特征[15]。KATO等[16]研究也表明彌漫性發(fā)紅、斑點性發(fā)紅對診斷Hp感染有一定價值。WLI下輕微的紅色黏膜在LCI模式下可出現深紅色的表現,有助于內鏡醫(yī)生發(fā)現WLI下難以判斷的輕微炎癥[10]。

Hp感染后還可出現胃固有腺體萎縮、腸上皮化生等表現。WLI常常難以對萎縮、腸上皮化生做出準確的診斷,而LCI具有白色調增強功能將幫助內鏡醫(yī)師更易發(fā)現萎縮的邊界[17]。LCI可通過結合病變部位的形態(tài)學特征和色調差異,提高內鏡診斷腸上皮化生的價值,其準確率可達80%以上,并可確定腸上皮化生的邊界[9]。

3 LCI診斷Hp的研究現狀

3.1 LCI診斷Hp的常規(guī)研究

目前LCI診斷Hp感染的研究眾多,主要是通過內鏡醫(yī)師的經驗對Hp感染做出主觀判斷。DOHI等[18]回顧性分析60例接受WLI和LCI內鏡檢查患者的圖像,通過LCI提高胃底腺黏膜的發(fā)紅程度以判斷哪種圖像對診斷Hp更有價值。結果顯示,WLI診斷Hp感染的準確度、靈敏度和特異度分別為74.2%、81.7%和66.7%;LCI分別為85.8%、93.3%和78.3%,LCI的準確度和靈敏度明顯高于WLI。證明了LCI可以通過強調胃底腺黏膜的彌漫性紅色來識別活動性Hp感染。CHEN等[19]比較LCI與ME的診斷效能,結果顯示LCI、ME、LCI聯(lián)合ME診斷Hp感染的準確度分別為78.38%、81.98%和78.38%。顯示LCI與其他2組研究結果并無顯著差異,但在診斷Hp感染上具有較高的敏感度和特異度,可作為實時診斷Hp感染的一種初始篩查工具。LEE等[20]通過WLI和LCI對100名患者進行內鏡檢查,結果顯示WLI診斷Hp感染的敏感度、特異度分別為32.4%、93.3%,LCI分別為57.4%、91.3%、88.7%和64.3%。WLI和LCI診斷Hp感染的準確率分別為70.8%和78.8%。該研究表明LCI診斷Hp感染的準確度和敏感度明顯高于WLI,LCI可以更清楚地識別Hp感染。

上述研究肯定了LCI對診斷Hp感染的價值,特別是較WLI有更高的敏感度和特異度,可作為實時診斷Hp的工具。但以上報道存在的問題主要包括樣本數量偏少,因此建議內鏡醫(yī)師應該熟練掌握,內鏡醫(yī)師的經驗水平存在差異,需要更多的研究進行驗證。

3.2 LCI與色彩學結合診斷Hp感染

為尋求LCI對診斷Hp感染價值的客觀依據,研究者們通過其與色彩學的結合進一步探究LCI對Hp感染的診斷價值。王菲等[10]為比較LCI與WLI對Hp感染的診斷價值,用取色軟件測量2種模式下可疑Hp感染區(qū)域的紅色(R)、綠色(G)和藍色(B)的像素亮度,R/(G+B)比值用于建立預測Hp感染的受試者工作特征曲線。結果顯示,LCI建立的曲線AUC、cut-off值、靈敏度和特異度分別為0.616、0.967,0.955和0.298;WLI分別為0.529、2.638、0.455和0.766。表明了LCI較WLI診斷Hp感染具有更高效能,可作為一種輔助診斷Hp感染的定量方法。SAKAE等[21]為尋求根除Hp后胃黏膜的顏色變化的客觀指標,對Hp根除前和Hp根除后1年的病例進行胃鏡檢查,記錄胃體和胃竇較大曲率的圖像并進行活檢,在圖像周圍設置感興趣區(qū)域(ROI),并使用CIE L*a*b*顏色模式計算根除前后的色差,以分析相應ROI顏色值與組織學之間的關系。結果顯示LCI組的色差顯著大于WLI組,LCI診斷Hp感染的a*值的準確性比WLI高約10%。由于LCI強調減少彌漫性發(fā)紅,LCI可能有助于預測內鏡檢查期間根除Hp的治療效果。

以上研究通過對色差客觀量化的分析,證明了LCI較WLI對診斷Hp感染更具優(yōu)勢,但由于涉及多學科的融合,目前國內外這方面的研究較少,期待未來有更多多中心的研究能進一步驗證LCI對Hp感染的診斷價值。

3.3 LCI與人工智能結合診斷Hp感染

人工智能(Artificial intelligence,AI)是目前一項熱點研究,發(fā)展迅猛,具有效率高、效果穩(wěn)定、可節(jié)約人力成本等優(yōu)點。WU等[22]發(fā)現可通過AI識別特征性的消化道結構,并且可以提示內鏡檢查中遺漏的部位,進而降低內鏡檢查漏檢率。NAKASHIMA等[23]開發(fā)了一項計算機輔助(CAD)系統(tǒng),一個用于LCI(LCI-CAD),另一個用于WLI(WLI-CAD)。結果顯示,LCI-CAD系統(tǒng)對未感染、當前感染和根除后狀態(tài)的診斷準確率分別為84.2%、82.5%和79.2%,基于LCI-CAD數據的診斷準確率高于WLI-CAD。YASUDA等[24]開發(fā)了另一AI系統(tǒng),該系統(tǒng)主要是運用一種多階梯的診斷算法對AI進行訓練,再用訓練后的AI使用LCI自動診斷是否存在Hp感染的患者,并比較該CAD系統(tǒng)與不同內鏡醫(yī)生對Hp感染的診斷能力。AI系統(tǒng)診斷Hp感染的準確度、敏感度、特異度分別為87.6%、90.4%、85.7%。結果表明AI系統(tǒng)診斷Hp感染的準確率與有經驗的內鏡醫(yī)師比較沒有顯著差異。但該系統(tǒng)對Hp感染根除后患者的診斷能力有所不足,需要學習更多的圖像并改進算法。

已有文獻表明LCI與AI的結合能更加準確和高效地診斷Hp感染,并能對經驗缺乏的內鏡醫(yī)師提供更多的幫助,作為一個輔助診斷的工具,LCI與AI結合對診斷Hp感染極具優(yōu)勢,在未來值得進一步推廣。

4 結語

隨著對Hp感染危害更深入的認識,人們開始積極控制 Hp的流行,針對各種Hp的檢測方法也各有利弊,內鏡技術中的LCI由于其獨特的觀察優(yōu)勢,為診斷Hp感染提供了新的幫助,該檢測技術通過諸多內鏡醫(yī)師的驗證,與色彩學及AI的結合進一步提高了其對Hp感染的診斷價值,特別是與AI的結合有很大發(fā)展?jié)摿?,在未來值得進一步推廣。但上述研究也存在一些缺陷,首先LCI對Hp感染的診斷水平受內鏡醫(yī)師的經驗水平影響,從而導致個體間診斷存在差異,上述研究多為單中心研究,樣本量偏少,期待未來有更多多中心的大樣本研究投入其中,進一步驗證和開發(fā)LCI的價值。

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