计算机辅助下自体荧光图像定量结果与口腔白斑病上皮异常增生等级的相关性

Correlation between computer-assisted quantitative autofluorescence imaging results and the pathological grading of oral epithelial dysplasia in oral leukoplakia

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摘要目的·探究计算机辅助下自体荧光图像定量结果与口腔白斑病上皮异常增生等级的相关性.方法·纳入2016年4月—2024年1月于上海交通大学医学院附属第九人民医院口腔黏膜病科就诊的口腔白斑病患者357例.利用手持自体荧光仪器获取患者病损的自体荧光图像,将自体荧光图像转为灰度图像,获得量化指标.在Python中拟合有序多元Logistic回归模型,绘制累积概率图.将数据集划分训练集和测试集,生成决策树,调整不同的超参数,获得最佳的模型效果.计算准确度、精确度和F1分值.利用混淆矩阵对模型性能进行可视化呈现.结果·随着上皮异常增生程度的增加,相对色阶平均值呈现下降趋势.在上皮异常增生二分类中累积概率图不同类别曲线之间无重叠,在四分类中仅上皮重度异常增生与其他类别曲线有重叠,说明模型的区分能力较好.在二分类病理等级中,当训练集和测试集比例为4∶1、决策树最大深度为2时,准确度、精确度、F1分值可达到较高,分别为0.792、0.801和0.795.在四分类病理等级中,当训练集和测试集比例为9∶1、决策树最大深度为4时,准确度、精确度、F1分值可达到较高,分别为0.611、0.537和0.569.结论·口腔黏膜病专科医师可将计算机辅助下自体荧光图像定量结果作为参考依据,预测口腔白斑病患者上皮异常增生程度,监控患者癌变风险.