【摘 要】
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目的：探讨基于巴氏染色色度学特征的膀胱尿路上皮癌脱落细胞的计算机判别方法，为膀胱尿路上皮细胞癌的计算机诊断奠定基础。 方法：取107例尿液标本%500个膀胱尿路上皮癌脱落细胞00cc)、439个尿路上皮结构不良脱落细胞CGDC)和386个正常尿路上皮脱落细胞(UNC)，随机选取1077个细胞(占细胞80%)作为训练组，剩余的248个细胞为识别组，用计算机图像分析技术分别测试细胞浆和细胞核的色度学
【机 构】
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南方医科大学南方医院病理科,南方医科大学基础医学院病理学系,广州,510515 南方医科大学南方医
【出 处】
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第八届全国生物医学体视学学术会议、第十一届全军军事病理学学术会议、第七届全军定量病理学学术会议
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目的：探讨基于巴氏染色色度学特征的膀胱尿路上皮癌脱落细胞的计算机判别方法，为膀胱尿路上皮细胞癌的计算机诊断奠定基础。
方法：取107例尿液标本%500个膀胱尿路上皮癌脱落细胞00cc)、439个尿路上皮结构不良脱落细胞CGDC)和386个正常尿路上皮脱落细胞(UNC)，随机选取1077个细胞(占细胞80%)作为训练组，剩余的248个细胞为识别组，用计算机图像分析技术分别测试细胞浆和细胞核的色度学参数值，对训练组细胞的测试结果进行逐步判别分析并建立判别函数，评价函数的判别效果。
结果：基于训练组建立判别函数的回代判别符合率为71.2%，对248个细胞(识别组)和107例标本的判别符合率分别为73.0%和84.1%。
结论：膀胱尿路上皮癌脱落细胞巴氏染色中的色度学参数对于膀胱尿路上皮癌的判别有重要价值，基于色度学参数所建立的判别函数为膀胱尿路上皮癌的计算机定量诊断提供了分析路径。
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目的：探讨膀胱尿路上皮癌脱落细胞的计算机判别方法，为膀胱尿路上皮细胞癌的计算机诊断奠定基础。 方法：取107例尿液标本中500个膀胱尿路上皮癌脱落细胞(UCC)、439个尿路上皮结构不良脱落细胞(UDC)和1386个正常尿路上皮脱落细胞(UNC)，随机选取1077个细胞(占细胞80%)作为训练组，剩余的248个细胞为识别组，用计算机图像分析技术分别测试细胞的色度学和形态结构参数，对训练组细胞的测