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J-GLOBAL ID:202002260235988802   整理番号:20A0071983

非定型腺細胞の形態計測分析は,子宮頚部スメアにおける正常,反応性および非定型細胞を正確に分類する【JST・京大機械翻訳】

Morphometric analysis of atypical glandular cells correctly classifies normal, reactive, and atypical cells in cervical smears
著者 (9件):
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巻: 48  号:ページ: 10-16  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2550A  ISSN: 8755-1039  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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非定型腺細胞(AGC)に対する2014年のBethesdaシステム診断基準は,子宮頚部細胞診における異型細胞の分類に役立つ。AGC診断は,この発見の低頻度(Pap試験結果の約0.5%-1%),AGC模倣体の存在量,および有意な観察者間変動性のために依然として困難なままである。著者らは,核領域パラメータに基づくアルゴリズムを開発した。それは,正常および反応性腺細胞からAGCを区別するのを助けることができる。AGCを有する16のPapスミアと30~77歳の女性の反応性腺細胞を有する18例について,核面積とペリメーターを測定した。非病理学的Papスミアからの腺細胞を対照として用いた。各ケースについて,平均,中央値,標準偏差,および関心のあるセルの核面積とペリメータの最小値と最大値を計算した。核面積分析は,Altered細胞(ReactiveまたはAGC)からのNormalの識別において100%の特異性を示したが,核周辺分析は低い特異性(87.5%)を示した。核領域と周辺変動分析の両方が,AGCからの反応性細胞の識別における高い特異性値をもたらした。したがって,核領域を用いた段階的2段階アルゴリズムにより,Altered細胞からNormalを識別し,AGCからReactiveを区別するための核面積変動性は,細胞をこれら3つのカテゴリーに確実に分類することを可能にした。核領域の形態計測分析は,AGC診断と標準化における有用で信頼できる援助であり,一般的な自動アルゴリズムに容易に統合できる。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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腫ようの診断 

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