结肠息肉的检查诊断
肠息肉应该做哪些检查,有什么常见的检查方法？
/肠息肉应该做哪些检查，有什么常见的检查方法？肠息肉常见的检查方法血常规、免疫病理检查、血红蛋白、内镜检查肠息肉一般都有哪些检查方法一、检查：组织病理学检查是本病诊断的主要依据。
管状腺瘤呈息肉状，单发或多发，多发肿瘤可集中在一段肠管或全部小肠。
有蒂或无蒂，大小不等。
镜检见肿瘤细胞主要为单层柱状上皮被覆的腺体组织，腺体大小较不一致，形状较不规则，上皮有轻度不典型性，核分裂象偶见。
绒毛状腺瘤肉眼见肿块体积往往较大，呈乳头状或绒毛状。
镜检见，主要由绒毛状结构，绒毛表面覆以分化较成熟的单层柱状上皮细胞。
1.X线检查：常规的消化道钡餐检查诊断符合率仅为20%左右，主要原因有二：①小肠蠕动较快，钡剂可能越过病变肠段而未被发现;②小肠较长且盘曲折叠，充盈多不连续，口服大量钡剂易造成影像重叠，掩盖病变。
利用小肠钡灌注法检查可使诊断符合率提高到80%～90%，具体方法是将小肠导管经口吞入，置于空肠近端，注入稀钡及气体，使整个小肠形成双对比，并可将导管向远侧逐步推进，对小肠进行逐段分次检查。
X线影像有：充盈缺损、黏膜纹消失、龛影和肠腔狭窄等，还可显示肠套叠征象及多发性节段性病变。
2.纤维内镜检查：对于十二指肠腺瘤有较重要意义，小肠镜有助于上段空肠腺瘤的诊断，纤维结肠镜可通过回盲瓣，送入回肠20～30cm，对于末段回肠腺瘤诊断有帮助。
3.选择性肠系膜上动脉造影：对消化道出血的定性及定位诊断有重要意义，可显示瘤体形态的大小，腺瘤部位的血管走行及排列较规则，肿瘤染色较规则，边界较清楚。
4.剖腹探查：对于不能明确诊断而疑为小肠肿瘤的患者，应及时剖腹探查，手术探查勿遗漏较小的腺瘤息肉。
如果视诊和扪诊未发现病变，可用强光透照检查，必要时可切开小肠做术中内镜检查，直接观察小肠黏膜，并需注意小肠腺瘤有无多发性的可能。
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肠息肉活检报告内容
肠息肉活检报告内容1. 引言该报告是根据患者进行肠镜检查后，对肠息肉进行活检所得到的结果进行分析和解读。
肠息肉是一种常见的结肠病变，对患者的健康带来一定的威胁。
通过活检结果，可以对患者的病情进行准确的判断，并制定合理的治疗方案。
2. 临床资料- 患者姓名：张某某- 年龄：55岁- 性别：女性- 主要症状：腹泻、腹痛、便血- 家族病史：无3. 检查结果- 检查时间：2022年1月1日- 检查部位：结肠- 视镜结果：结肠黏膜有多处息肉病变4. 组织学结果经过活检，所得到的组织学结果如下：4.1 息肉病变情况- 息肉数量：多发- 息肉大小：直径0.5cm-1cm不等- 息肉形态：息肉表面光滑，颜色为黄白色- 息肉位置：结肠各部位均有分布，以左侧结肠为主- 息肉类型：腺瘤性息肉- 息肉分级：低级别腺瘤4.2 组织结构分析- 组织学特点：组织结构正常，无明显异型增生- 组织学分级：低级别5. 结果解读根据患者的肠息肉活检结果来看，多发的结肠腺瘤性息肉表明存在一定的病理变化，需要引起重视。
低级别的腺瘤性息肉表示病变较轻，但仍需积极处理。
结肠各部位都有息肉分布，以左侧结肠为主，可能是患者肠道环境及饮食习惯等因素所致。
肠息肉是结肠黏膜上的良性肿瘤，但也可能是癌变的前期病变。
因此，对于肠息肉的治疗，既要根据病变程度进行治疗，也需要注重病因的防治。
建议患者定期进行结肠镜检查，以监测病变的进展情况。
6. 治疗建议基于活检结果，建议患者采取以下治疗措施：- 6.1 肠息肉切除：对于直径大于1cm的息肉，建议通过内镜手术或外科手术进行切除。
- 6.2 细胞学评估：对于高级别腺瘤或疑似癌变的病变，建议进一步进行细胞学评估，以确定是否需要更进一步的治疗。
- 6.3 依据医生建议：根据医生的专业建议，患者还可采取其他治疗方案，如药物治疗、生活方式改变等。
7. 结论根据肠息肉的活检结果和临床资料，该患者存在多发的结肠腺瘤性息肉，病变程度较轻。
大肠息肉结肠息肉中医临床路径
大肠息肉（结肠息肉）中医临床路径路径说明：本路径适用于西医诊断为结肠息肉，属于中医大肠息肉的患者。
一、大肠息肉（结肠息肉）中医临床路径标准住院流程（一）适用对象第一诊断为结肠息肉（ICD-10:）行内镜下结肠息肉摘除术后（ICD-9-CM-3:），腹痛、腹泻、便血、便秘等症状明显患者。
（二）诊断依据1.疾病诊断（1）中医诊断标准：中医诊断为大肠息肉（BNT-500），参照国家中医药管理局重点专科协作组制定大肠息肉诊断标准。
（2）西医诊断标准：西医诊断为结肠息肉。
诊断标准参照《胃肠病学（第三版）》（郑芝田主编，）《临床诊疗指南-消化系统疾病分册》（中华医学会编着，人民卫生出版社）等临床诊断标准。
2.证候诊断参照“国家中医药管理局重点专科协作组大肠息肉（结肠息肉）诊疗方案”。
大肠息肉（结肠息肉）常见临床证候：湿瘀阻滞证。
湿热瘀阻证。
脾虚湿瘀证。
（三）治疗方案的选择参照“国家中医药管理局重点专科协作组大肠息肉（结肠息肉）诊疗方案”。
1.诊断明确，第一诊断为大肠息肉（结肠息肉）。
2.患者适合并接受中医治疗。
（四）标准住院时间为：a.息肉摘除术后入院观察的患者：约 3个工作日晚。
b.入院行息肉摘除术的患者：约 4个工作日晚。
（五）进入路径标准1.第一诊断必须符合结肠息肉（ICD-10编码：）的患者。
2.患者已行内镜下治疗。
3.原有或/及术后腹痛、腹泻、便血、便秘等症状明显。
4.若患者同时具有其他疾病，但在住院期间既不需特殊处理，也不影响第一诊断的临床路径流程实施时，可以进入本路径。
5.息肉综合征、多发息肉、大息肉或复杂情况：多发大于5枚以上，或息肉直径》2cm或广基息肉；或粗蒂息肉（蒂直径》1cm）；或侧向生长型息肉等患者可不进入本路径；活检病理提示为恶性肿瘤者不进入本路径。
（六）中医证候学观察四诊合参，收集该病种不同证候的主症、次症、舌、脉特点。
注意证候的动态变化。
（七）入院检查项目a.息肉摘除术后入院观察的患者：1.必需完成的检查项目：尿常规、大便常规 +潜血2.可选择的检查项目：（1）血常规、血型、尿常规、大便常规 +潜血。
结肠息肉活检标本与切除标本病理诊断结果的差异分析
现代消化及介入诊疗 ２０２０年第２５卷第１０期ＭｏｄｅｒｎＤｉｇｅｓｔｉｏｎ＆Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ２０２０牞Ｖｏｌ．２５牞Ｎｏ．１０１３８３ （３）：１８１ １８４．［２２］ＺｅｎｇＪ，ＨｕａｎｇＺ，ＪｉｎＪ，ｅｔａｌ．ＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＡｃｃｕｒａｃｙｏｆ２ ＤＳｈｅａｒＷａｖｅＥｌａｓｔｏｇｒａｐｈｙｆｏｒｔｈｅＮｏｎ ＩｎｖａｓｉｖｅＳｔａｇｉｎｇｏｆＬｉｖｅｒＦｉｂｒｏｓｉｓｉｎＰａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈＥｌｅｖａｔｅｄＡｌａｎｉｎｅＡｍｉｎｏｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅＬｅｖｅｌｓ［Ｊ］．ＵｌｔｒａｓｏｕｎｄＭｅｄＢｉｏｌ，２０１８，４４（１）：８５ ９３．［２３］张宏伟，王孟龙，张振，等．脾切除联合贲门周围血管离断术对非硬化性门静脉高压患者肝功能及肝纤维化的影响［Ｊ］．中华肝胆外科杂志，２０１９，２５（７）：５０１ ５０４．［２４］魏玉统，贾胜男，刘苗苗，等．ＦｉｂｒｏＴｏｕｃｈ检测脾硬度与肝硬化患者食管胃底静脉曲张程度的相关性探讨［Ｊ］．临床肝胆病杂志，２０１５，３１（３）：３７４ ３７７．［２５］支欣，钱林学，耿慧英，等．剪切波弹性成像技术临床应用进展［Ｊ］．中国医学装备，２０１６，１３（１２）：６６ ７０．［２６］王一娇，尹烨，唐少珊．应用剪切波弹性成像技术测量正常肝脏杨氏模量值［Ｊ］．生物医学工程与临床，２０１６，２０（６）：５８７ ５９０．［２７］王现兵，王嘉毅，孙广增，等．肝硬化门静脉高压脾切断流术对肝功、ＨＧＦ、ＴＧＦ β１及肝纤维化指标的影响［Ｊ］．中国现代普通外科进展，２０１８，２１（１０）：８０ ８２．［２８］贺加星，阴继凯，刘凡，等．肝硬化门静脉高压并发上消化道出血的相关危险因素分析［Ｊ］．中国普通外科杂志，２０１５，２４（１）：１２７ １３０．［２９］曾静，范建高．脾脏硬度检测在慢性肝病无创诊断中的应用［Ｊ］．实用肝脏病杂志，２０１５，１８（２）：２０９ ２１２．［３０］熊烟绫，肖萤，肖静子．脾脏及肝脏剪切波弹性成像在预测肝硬化食管胃底静脉曲张中的应用价值［Ｊ］．中国超声医学杂志，２０１９，３５（３）：２４５ ２４６．（收稿日期：２０２０ ０７ ２２）（本文编辑：任钥欣）·诊疗技术·结肠息肉活检标本与切除标本病理诊断结果的差异分析谈涛，李蜀豫 【摘要】目的 初步探讨导致结肠息肉活检标本与切除标本病理诊断结果差异的主要危险因素，为提高活检准确性提供帮助。
结肠息肉查房护理课件
根据结肠息肉的大小、 数量和病理类型，制定 复查计划，通常在结肠 镜下切除后3-12个月进 行复查。
随访意义
定期随访有助于及时发 现复发或新生的结肠息 肉，提高治疗效果和患 者的生存率。
患者自我监测
教会患者自我监测的方 法，如观察大便情况、 腹部症状等，发现异常 及时就医。
05 结肠息肉护理研究进展
新型护理模式的应用与实践
快速康复护理
01
通过优化围手术期护理，减少患者术后并发症和恢复时间，提
高患者满意度。
个体化护理
02
根据患者的具体情况和需求，制定个性化的护理计划，提供针
对性的护理服务。
延续性护理
03
通过定期随访和评估，确保患者在出院后仍能得到持续的护理
和健康指导。
护理研究热点与发展趋势
1 2
肠道微生物与结肠息肉的关系
研究肠道微生物群落结构与结肠息肉发生、发展 的关系，为预防和治疗提供新思路。
营养与结肠息肉的关联
探讨饮食结构、营养状况对结肠息肉的影响，为 患者提供科学合理的饮食建议。
3
心理社会因素与结肠息肉的关系
研究心理压力、生活方式等对结肠息肉发生、发 展的影响，关注患者的心理健康。
国际护理经验与交流
04 结肠息肉患者健康教育
疾病知识普及
结肠息肉定义
结肠息肉是结肠黏膜表面突出的一种赘生物，通常在结肠镜检查 时发现。
分类与特点
结肠息肉分为腺瘤性息肉、炎性息肉、增生性息肉等多种类型，每 种类型的特点和发病机制不同。
症状与危害
大部分结肠息肉患者无明显症状，但长期不治疗可能引发肠道出血 、肠梗阻等并发症。
国际护理合作项目
参与国际护理组织和机构的合作项目，共享护理经验和资源，推 动护理研究的发展。
NBI内镜下NICE分型对结直肠息肉诊断的临床研究
NBI内镜下NICE分型对结直肠息肉诊断的临床研究摘要】目的：探究与标准结肠镜检查相比，窄带成像（NBI）结肠镜检查对息肉检测的诊断率。
方法：采用回顾性的研究方法，将全结肠镜检查患者根据时间顺序分为NBI组214例，非NBI组283例（标准结肠镜检查）。
比较两组息肉检出率（PDR）和腺瘤检出率（ADR）。
息肉根据NBI国际结直肠内窥镜（NICE）分类进行统计。
结果：NBI组共214名患者共发现315枚息肉，而非NBI组共283名患者共发现177枚息肉，NBI组检测到的息肉总数显著增加。
NBI组息肉检出率53.7％，而非NBI组息肉检出率39.92％。
NBI组的腺瘤检出率为35.51％，非NBI 组腺瘤检出率为20.49％，NBI组腺瘤检出率显著高于非NBI组。
NBI组左侧结肠中检出腺瘤的比例显著高于非NBI组（分别为73.7％和60.05％），这与NBI组中检测到小腺瘤数量增加有关。
结论：本研究表明NBI结肠镜检查PDR和ADR增加。
【关键词】结肠镜检查；窄带成像；息肉检出率；腺瘤检出率；结直肠癌【中图分类号】R574 【文献标识码】A 【文章编号】1007-8231（2018）33-0033-02结肠镜检查和息肉切除是结直肠癌（CRC）最重要的预防方法[1]，随着内镜技术的进步，CRC发病率降低了76～90%，其原因是大部分腺瘤患者被切除[2]。
然而，目前仍有部分患者在结肠镜检查期间漏掉了17～24%的息肉[3]，因此采用新的内窥镜技术来提高腺瘤的检出率是降低漏诊率最重要的方法。
本研究的目的在于探讨与标准结肠镜检查相比，NBI结肠镜检查对息肉检测和表征的诊断率。
主要评价标准是接受NBI或标准结肠镜检查患者的息肉检出率（PDR）和腺瘤检出率（ADR）。
1.资料和方法1.1 基本信息2016年1月和2017年12月，在宁夏人民医院消化内科进行了一项回顾性研究。
接受全结肠镜检查的患者被纳入研究。
该工作方案得到了医学伦理委员会的批准，并且在每次手术前都要求患者签署了知情同意书。
结肠息肉患者结肠镜检查结果分析报告
结肠息肉患者结肠镜检查结果分析报告患者信息：姓名：XXX性别：男/女年龄：XX岁检查时间：XXXX年X月XX日I. 检查目的结肠镜检查作为一种常见的肠道检查方法，主要用于评估结肠的健康状态，诊断和监测疾病，包括结肠息肉等。
本次检查针对患者的结肠息肉情况进行详细分析，以了解其病情并提供相应的治疗建议。
II. 检查结果经结肠镜检查，发现如下结果：1. 结肠息肉：共检测到X个息肉，位置分布如下：a. 肠段位置：XXXX部位- 尺寸：XXXmm- 形态：圆形/椭圆形- 颜色：淡红色/暗红色- 表面：光滑/凹凸不平b. 肠段位置：XXXX部位- 尺寸：XXXmm- 形态：圆形/椭圆形- 颜色：淡红色/暗红色- 表面：光滑/凹凸不平c. 肠段位置：XXXX部位- 尺寸：XXXmm- 形态：圆形/椭圆形- 颜色：淡红色/暗红色- 表面：光滑/凹凸不平2. 其他发现：除了结肠息肉外，未发现其他异常情况，如溃疡、出血等。
III. 结肠息肉类型根据结肠镜检查结果，结肠息肉的类型可分为以下几类：1. 腺瘤息肉（Adenomatous polyp）：这是最常见的结肠息肉类型，可具有癌变的潜在风险。
对于较大或形态不规则的腺瘤息肉，建议进一步进行组织活检以排除癌变可能。
2. 针状息肉（Sessile serrated polyp）：这种息肉形态扁平，表面呈褶皱状，有可能与结直肠癌发展相关，需要引起重视。
3. 炎症性息肉（Inflammatory polyp）：这种息肉常见于炎症性肠病患者，通常尺寸较小，无癌变风险。
IV. 治疗建议根据结肠镜检查结果，针对患者的结肠息肉情况，给出以下治疗建议：1. 对于腺瘤息肉：建议行病理活检以进一步评估是否存在癌变风险。
若病理结果为良性，建议定期复查结肠镜，以了解息肉的生长情况。
对于较大或形态不规则的腺瘤息肉，可能需要更频繁的随访。
2. 对于针状息肉：建议进一步评估可能的癌变风险，可能需要行组织活检。
基于深度学习的结肠息肉检测算法
第41卷第3期2023年6月沈阳师范大学学报(自然科学版)J o u r n a l o f S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)V o l.41N o.3J u n.2023文章编号:16735862(2023)03027406基于深度学习的结肠息肉检测算法程立英,刘祖琛,谷利茹,江龙涛,王晓伟,王玉莲(沈阳师范大学物理科学与技术学院,沈阳110034)摘要:近年来,受结肠疾病困扰的人群数量不断增加,由于诊断不及时,结肠疾病容易演变成结肠癌,严重威胁患者的生命健康㊂结肠息肉是结肠癌在患者体内的前期表征,通过结肠镜及时准确地检测结肠息肉并进行干预可以降低结肠癌发生的概率㊂目前,深度学习在医学图像处理领域应用广泛,在结肠镜图像息肉检测中应用深度学习技术,可以帮助医生进行精确诊断㊂针对传统方法在肠息肉检测中因息肉成像差异大㊁肠息肉类型多样等存在假阳性高的问题,利用U-n e t++网络对结肠息肉进行检测,提出一种引入注意力机制的U-n e t++改进模型,采用端到端的结构,并针对不同网络进行实验研究,对不同网络模型在结肠息肉检测结果进行精度和损失度对比分析㊂经过实验验证,引入注意力机制的U-n e t++改进网络模型能够快速精确地检测结肠息肉,可以更好地辅助医生进行临床决策和干预,具有重要的研究意义和临床应用价值㊂关键词:深度学习;肠息肉检测;注意力机制;U-n e t++网络中图分类号:T P391.41;R816.41文献标志码:Ad o i:10.3969/j.i s s n.16735862.2023.03.016C o l o n p o l y p d e t e c t i o na l g o r i t h mb a s e do nd e e p l e a r n i n gC H E N GL i y i n g,L I U Z u c h e n,G U L i r u,J I A N G L o n g t a o,WA N G X i a o w e i,WA N GY u l i a n(C o l l e g e o f P h y s i c a l S c i e n c e a n dT e c h n o l o g y,S h e n y a n g N o r m a lU n i v e r s i t y,S h e n y a n g110034,C h i n a)A b s t r a c t:I n r e c e n t y e a r s,t h e r eh a sb e e na n i n c r e a s e i nt h en u m b e ro f p e o p l ea f f e c t e db y c o l o nd i se a s e.B e c a u s e t h e d i a g n o s i s i sn o t t i m e l y,t h e c o l o nd i s e a s e i se a s y t oe v o l v e i n t oc o l o nc a n c e r,a n dt h el i f e a n d h e a l t h o f p a t i e n t s w i l lb e s e r i o u s l y t h r e a t e n e d.C o l o n p o l y p i s t h e e a r l ym a n i f e s t a t i o no f c o l o n c a n c e r i n p a t i e n t s,a n d c o l o n e n d o s c o p y i s t h em o s t e f f e c t i v em e a n s t od e t e c tc o l o n p o l y p.A t p r e s e n t,de e p l e a r n i n g s t a n d so u t i nt h ef i e l do fm e d i c a l i m ag e p r o c e s s i n g.Th ea p p l i c a t i o no fd e e p l e a r n i n g t e c h n o l o g y i nc o l o n o s c o p y p o l y p d e t e c t i o n c a n h e l p d o c t o r s m a k ea c c u r a t e d i a g n o s i s.I nv i e wo f t h e p r ob l e m so fh i g hf a l s e p o s i t i v e s i n i n t e s t i n a l p o l y p d e t ec t i o nb yt r a d i t i o n a l m e t h o d s d u et ol a r g ei m a g i n g d i f f e r e n c e s a n d d i v e r s e t y p e s o fi n t e s t i n a l p o l y p s, U-n e t++n e t w o r k h a sb e e n u s e dt o d e t e c tc o l o n p o l y p s,a n da ni m p r o v e d U-n e t++m o d e li n t r o d u c i n g a t t e n t i o nm e c h a n i s m w a s p r o p o s e d,w h i c ha d o p t e de n d-t o-e n ds t r u c t u r e a n dc o n d u c t e de x p e r i m e n t a l s t u d i e s o nd if f e r e n t n e t w o r k s.T h e p r e c i s i o na n d l o s sd eg r e eo f c o l o n p o l y p d e t e c t i o nh a v eb e e n c o m p a r e d w i t h d i f f e r e n t n e t w o r k m o d e l s.T h r o u g h e x p e r i m e n t a l v e r i f i c a t i o n,t h ei m p r o v e dU-n e t++n e t w o r km o d e l i n t r o d u c e db y a t t e n t i o n m e c h a n i s mc a n q u i c k l y a n da c c u r a t e l yd e t e c t c o l o n p o l y p s,w h i c hc a nb e t t e ra s s i s td o c t o r s i nc l i n i c a ld e c i s i o n-m a k i n g a n di n t e r v e n t i o n,a n dh a s i m p o r t a n t r e s e a r c hs i g n i f i c a n c e a n d c l i n i c a l a p p l i c a t i o nv a l u e.K e y w o r d s:d e e p l e a r n i n g;c o l o n p o l y p d e t e c t i o n;a t t e n t i o nm e c h a n i s m;U-n e t++n e t w o r k收稿日期:20220607基金项目:国家自然科学基金资助项目(61971118);辽宁省教育厅科学研究经费项目(L Z D202003)㊂作者简介:程立英(1976 ),女,河北衡水人,沈阳师范大学副教授,硕士㊂结直肠癌是源于结直肠黏膜上皮的恶性肿瘤,是临床上最常见的恶性肿瘤之一[1]㊂目前世界各国结直肠癌发病率和死亡率逐渐增加,根据2019年国家癌症中心发布的全国癌症统计数据,结直肠癌在我国十大最常见癌症中排名第3,仅次于肺癌和胃癌[2]㊂对结直肠癌患者采取有效手段进行早期诊断和治疗有助于提高患者的生存率㊂结直肠癌在早期的表现通常为息肉,结肠镜检查也是结直肠癌筛查的金标准㊂目前防止结直肠癌的有效方法是患者通过结肠镜筛查并进行必要的肠息肉摘除[3]㊂因此,提前发现息肉并在息肉转化为癌细胞前将其摘除尤为重要㊂结肠镜筛查主要依赖医生临床经验,仅依靠医生主观诊断仍可能有息肉漏检的概率㊂采用计算机智能分析辅助医生结肠镜筛查是提高息肉检出率㊁降低漏检率的有效手段[2]㊂现有的息肉检测算法取得了一定的研究成果,但依旧会出现检测精度较低㊁速度慢㊁假阳性率高等问题[4]㊂本文利用深度学习的方法可以准确㊁高效地对结肠镜图像进行处理,检测图像中是否存在息肉,并对检测到的息肉进行有效提取,以解决息肉外观高变异性造成的假阳性率高的问题㊂1 结肠息肉智能检测技术结肠息肉是一种结肠表面的突起,从扁平到有蒂,以不同的形状出现㊂当扁平息肉通过其基部附着在结肠壁上时,带蒂的息肉附着在茎上㊂结肠息肉分为炎性息肉㊁增生性息肉和腺瘤性息肉㊂腺瘤性息肉是结直肠癌的癌前病变,通过结肠镜检查可以发现腺瘤性息肉,但由于其在内镜检查过程中不敏感,很难仅从外观上区分结肠息肉的类型㊂如图1所示,是从不同的结肠镜检查视频中提取出的8个不同的结肠息肉实例㊂图1 来自C V C -C l i n i c D B 的8个不同的息肉实例F i g .1 E i g h t d i f f e r e n t p o l y pi n s t a n c e s f r o mC V C -C l i n i c D B 传统机器学习算法已被应用于结肠镜图像智能分析㊂Y u a n 等[5]将自下而上与自上而下机制结合的显著性检测算法用于息肉区域自动识别;T a jb a k h s h 等[6]利用形状和上下文信息在结肠镜图像序列中进行智能检测㊂传统算法需要根据息肉特征人为进行特征设计,并制定某种规则或者利用分类器检测息肉㊂人为特征设计的依据主要来自医生的经验,受息肉极大差异性㊁医生阅历和主观性的影响,人为特征设计难以准确适应检测工作㊂近年来,深度学习技术在图像检测㊁医学图像处理等多个领域中表现出了远超传统检测方法的性能[7]㊂将卷积神经网络引入结肠镜图像目标识别,辅助医生尽早发现并对息肉进行及时处理,可以大大降低肠息肉癌变的概率[8]㊂Y u a n 等[9]将旋转不变性和图像相似度引入算法,提出了用于内窥镜图像识别的R I I S -D e n s e N e t 网络;F a n g 等[10]将边缘信息引入算法,将网络分为区域提取和边缘提取2大分支,通过分支网络信息交互进行肠息肉信息的提取,但由于肠息肉成像差异大㊁息肉类型多样等导致检测结果假阳性高㊂本文针对以上问题,利用U -n e t ++网络对结肠镜图像中结肠息肉进行检测,提出一种引入注意力机制的U -n e t ++改进模型,采用端到端的结构,并针对不同网络进行实验研究,对各种网络模型在结肠息肉检测结果进行精度和损失度对比分析㊂经过实验验证,引入注意力机制的U -n e t ++改进网络模型能够快速精确地检测结肠息肉,可以更好地辅助医生进行临床决策和干预,具有重要的研究意义和临床应用价值㊂572第3期 程立英,等:基于深度学习的结肠息肉检测算法2 基于U -n e t ++网络的肠息肉识别算法2.1 U -n e t ++网络的基本原理在传统的U -n e t 网络中,跳跃连接(S k i p co n n e c t i o n )是一种利用特征拼接提高神经网络性能的方法,使用该技术在一定程度上可以将粗细粒度的特征进行融合,但是融合之后会产生语义鸿沟的问题[11]㊂为了解决跳跃连接引起的语义鸿沟,提出了如图2所示的U -n e t ++网络架构㊂在图2中,最外侧一层是原始的U -n e t 网络,中间圆圈部分均表示在跳跃连接上的密集卷积块,每个圆圈都代表2个连续的卷积操作,上方表示深监督(d e e p s u pe r v i s i o n )[11]㊂该架构是一种基于嵌套密集跳跃连接的分割体系结构,它将多个不同层次的U 型网络集合起来,使整个架构可以在不同的层次分别提取图像各自层次的特征,再将这些不同层次的特征结合在一起[12]㊂它是一种不受跳接限制的新型分割体系结构,该结构将跳转连接设计在集成编解码器网络的高分辨率功能图和解码器网络相应语义丰富的功能图之前,这样的设计减少了编码和代码子网络的功能图之间的间隔[13]㊂在丰富模型时,该模型可以在解码器和编码器网络的功能映射中有效捕捉前景对象的细节,随着网络层数的增加,提取到的图像信息更加精确㊂图2 U -n e t ++网络结构图F i g.2 U -n e t ++n e t w o r ka r c h i t e c t u r e 图3 S E 模块F i g.3 S Em o d u l e 2.2 注意力机制注意力机制(a t t e n t i o nm e c h a n i s m )于20世纪90年代被科学家研究发现并被作为一种信号处理机制应用到视觉研究中,如今已被引入人工智能领域并取得了很大的成功[14]㊂注意力机制源于人脑和人眼的感知机制,在深度学习任务中可以解释为从大量信息中筛选出需要重点关注的信息,表现为对数据进行加权变换,并对需要关注的部分赋予高权重[12]㊂注意力机制模块(S E 模块)主要由S q u e e z e 和E x c i t a t i o n 2个操作构成,见图3㊂目前,已有一些学者将注意力机制嵌入编码解码的网络结构中㊂O k t a y等[15]在U -n e t 的跳跃连接上嵌入了注意力机制,用以突出跳跃传递过程中的显著特征;对W a n g 等[16]在编码器与解码器连接的最后一层中间的b o t t l e n e c k处,嵌入了4个不同的S E 模块用以对最具特征的语义信息进行编码㊂以上672沈阳师范大学学报(自然科学版) 第41卷研究均证明,在U 型网络结构上嵌入注意力机制可以有效地提升网络性能,提高分割精度㊂2.3 引入注意力机制的U -n e t ++改进网络模型在医学图像病灶检测研究中,许多基于U -n e t 结构的改进算法都取得了良好的效果[8]㊂U -n e t 的U 型结构及跳跃连接,可以学习到图像中低层次与高层次之间的信息并进行整合,在小数据集上也可以取得很好的效果,因而U -n e t 的结构成为医学图像分割任务的首选[12]㊂但是将U -n e t 直接应用于结肠息肉的检测,跳跃连接过长会造成编码和解码之间的信息损失,U -n e t ++的密集嵌套连接解决了信息损失的问题㊂由于编码解码的网络结构是一个注意力较为分散的模型,在网络解码的过程中所有输入通道的权重都是相同的,不能给予需要分割的目标区域重点关注[11]㊂因此,本文通过引入注意力机制,对U -n e t ++网络进行改进,使得模型更加专注于待分割图像的关键区域,改进后的网络结构如图4所示㊂图4 结合注意力机制改进的U -n e t ++结构图F i g .4 I m p r o v e dU -n e t ++s t r u c t u r ed i a gr a mc o m b i n e dw i t ha t t e n t i o nm e c h a n i s m 3 实验结果和分析本文深度学习网络算法主要采用P y t h o n 3.7语言编程,在P y C h a r mC o mm u n i t y Ed i t i o n 2020.2.3x 64平台下运行,实验配置电脑为64位W i n d o w s 10操作系统,处理器为I n te l (R )C o r e (T M )i 7-8750UC P U @2.70G H z ㊂本文利用相似程度(d i c e s i m i l a r i t yi n d e x ,D S I )㊁召回率(r e c a l l )㊁错误率(v o l u m e t r i c o v e r l a p er r o r ,V O E )和相对体积差异(r e l a t i v ev o l u m ed i f f e r e n c e ,R V D )4个指标对不同网络模型实验结果进行评价㊂进行息肉检测的数据来自开源数据集E T I S 中1200张结肠息肉图像,选取600张图像作为训练数据,其余600张图像作为测试数据㊂利用U -n e t ++和引入注意力机制改进后的U -n e t ++网络分别进行25轮㊁60轮和100轮的模型训练,模型训练统一轮数和每轮步数,即e p o c h s =1,s t e p s _p e r _e po c h =300㊂3.1 U -n e t ++实验结果表1为U -n e t ++模型的实验数据,表示相同肠息肉数据集分别在U -n e t ++模型运行25轮㊁60轮和100轮数下的训练结果㊂表1 U -n e t ++模型不同训练轮数的实验数据T a b l e1 D a t a f o r t h eU -n e t ++m o d e l o f d i f f e r e n t e po c h s U -n e t ++模型轮数25轮60轮100轮E p o c h s 300300300T o t a l pa r a m s 904160190416019041601T r a i n ab l e pa r a m s 904160190416019041601E T A 6.35h 15h 41.67h L O S S0.265950.657850.18555A C C 0.92220.94060.9474772第3期 程立英,等:基于深度学习的结肠息肉检测算法表1的数据表明,在U -n e t ++模型中设置步长为300,其他条件不变时,训练的轮数越多,所需时间(E T A )就越长,损失精度(L O S S )越低,准确精度(A C C )越高㊂经验证,当训练轮数达到100轮以上时,息肉图像会被误分割为背景,出现明显的过分割现象,影响最终的分割效果㊂3.2 引入注意力机制改进的U -n e t ++实验结果表2为改进后U -n e t ++模型的数据,表示该模型分别在25轮㊁60轮㊁100轮数下进行训练的结果㊂表2 改进后U -n e t ++模型不同训练轮数的实验数据T a b l e2 D a t a f o r t h e i m p r o v e dU -n e t ++m o d e l o f d i f f e r e n t e po c h s 改进的模型改进后模型25轮改进后模型60轮改进后模型100轮E p o c h s 300300300T o t a l pa r a m s 904160190416019041601T r a i n ab l e p a r a m s904160190416019041601E T A 5.2h 13.4h 37.86h L O S S0.243720.532760.17469A C C0.92560.95280.9601 从表2改进后U -n e t ++模型的评估参数可以看出,参量总数(t o t a l pa r a m s )和训练总数(t r a i n ab l e pa r a m s )不变㊂在其他条件相同的情况下,引入注意力机制改进后的U -n e t ++模型与U -n e t ++模型相比,检测任务的训练时间(E T A )更短,损失度(L O S S )更小,精度(A C C )更高㊂3.3 基于深度学习的结肠息肉检测结果及分析本节从600张结肠息肉测试图像中选取第71到88张图像作为示例,设置模型统一轮数e po c h s 为100,每轮步数为300㊂图5为U -n e t ++网络和改进后的U -n e t ++网络对E T I S 数据集中结肠息肉图像经过100轮训练后的分割结果示例㊂(a )U -n e t ++分割结果(b )改进后的U -n e t ++分割结果图5 分割结果示例F i g .5 S e g m e n t a t i o n r e s u l t e x a m pl e 从图5的分割结果中可以看出,在相同运行环境㊁均训练100轮的条件下,图5(b )的结果表明引入注意力机制改进后的U -n e t ++网络模型对于结肠息肉检测任务的分割效果更好㊂表3直观地利用4个指标数据评估了深度学习的U -n e t ++网络模型和本文提出的引入注意力机制改进的U -n e t ++网络模型在结肠息肉数据集检测任务上的性能指标㊂表3 改进前后模型的评估参数T a b l e3 E v a l u a t i o n p a r a m e t e r s o f t h em o d e l b e f o r ea n da f t e r i m p r o v e m e n t 模 型D S IV O ER V DR e c a l lU -n e t ++0.18670.01020.01240.01672本文改进的U -n e t ++0.20130.00680.01150.02036对表3中各个网络实验结果的数据进行比较可以看出,引入注意力机制改进的U -n e t ++模型网络相对U -n e t ++网络,相似程度(D S I )提升了0.0146,模型的错误率(V O E )降低了0.0034,相对体积差异(R V D )降低了0.0009,召回率(R e c a l l )提升了0.00364㊂实验数据表明,引入注意力机制改进了872沈阳师范大学学报(自然科学版) 第41卷U -n e t ++模型,提高了结肠息肉检测准确性㊂4 结 语本文基于深度学习算法,结合结肠息肉特征和不同网络的优点和局限性,通过对U -n e t ++网络在结肠息肉检测任务实验分析,引入注意力机制对U -n e t ++网络进行改进㊂经过实验验证,本文构建出一种性能优于以往且分割效果更好的网络模型,提高了对结肠镜息肉的检测精度,减少了图像损失度,从而达到快速准确检测结肠息肉的效果,对预防和诊断结肠癌具有重要的临床应用意义㊂参考文献:[1]郑莹,王泽洲.全球结直肠癌流行数据解读[J ].中华流行病学杂志,2021,42(1):149152.[2]董煦,胡珂立,洪方雨.基于卷积神经网络的结肠镜图像息肉识别[J ].绍兴文理学院学报(自然科学),2022,42(4):4752.[3]黄佩云,王凯妮,何晓璞,等.基于卷积神经网络的肠息肉分类方法的初步研究[J ].胃肠病学和肝病学杂志,2021,30(3):336340.[4]张笑.基于深度学习的结肠镜息肉检测方法研究[D ].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2019.[5]Y U A NYX ,L I D W ,M E N G M Q H.A u t o m a t i c p o l y p d e t e c t i o n v i a a n o v e l u n i f i e d b o t t o m -u p a n d t o p -d o w n s a l i e n c y a p p r o a c h [J ].I E E EJB i o m e cH e a l t h ,2018,22(4):12501260.[6]T A J B A K H S HN N M ,G U R U D U SR ,L I A N GJ M.A u t o m a t e d p o l y p d e t e c t i o n i nc o l o n o s c o p y v i d e o su s i n g s h a p e a n d c o n t e x t i n f o r m a t i o n [J ].I E E ET r a n sM e d I m a g i n g,2016,35(2):630644.[7]T A N WJ ,L I U P ,L IX S ,e ta l .S e g m e n t a t i o no f l u n g a i r w a y sb a s e do nd e e p l e a r n i n g m e t h o d s [J ].I E TI m a g e P r o c e s s ,2022,16(5):14441456.[8]朱兴旺,严俊,何英丽,等.基于深度学习的人工智能技术在结直肠息肉性质鉴别中的应用[J ].世界华人消化杂志,2021,29(20):12011206.[9]Y U A N Y X ,Q I N W J ,I B R A G I MO V B ,e t a l .R I I S -D e n s e N e t :R o t a t i o n -i n v a r i a n t a n d i m a g es i m i l a r i t y c o n s t r a i n e d d e n s e l y c o n n e c t e d c o n v o l u t i o n a ln e t w o r kf o r p o l y p d e t e c t i o n [C ]ʊI n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o n M e d i c a lI m a ge C o m p u t i n g a n dC o m p u t e r -A s s i s t e d I n t e r v e n t i o n .L e e d s :S p r i n g e r ,2018:620628.[10]F A N G Y Q ,Z HU D L ,Y A O J H ,e ta l .A B C -N e t :A r e a b o u n d a r y c o n s t r a i n tn e t w o r k w i t h d y n a m i c a lf e a t u r e s e l e c t i o n f o r c o l o r e c t a l p o l y p s e gm e n t a t i o n [J ].I E E ES E N SJ ,2021,21(10):1179911809.[11]刘然,刘建霞,王海翼.改进U -n e t ++的青光眼视盘视杯分割方法[J ].电子设计工程,2023,31(1):2733.[12]程立英,王晓伟,刘祖琛,等.基于深度学习的C T 图像肺气管分割[J ].沈阳师范大学学报(自然科学版),2022,40(6):558564.[13]刘佳伟,刘巧红,李晓欧,等.一种改进的双U 型网络的结肠息肉分割方法[J ].光学学报,2021,41(18):7280.[14]张志玮,叶曦,程维东,等.基于多层次自注意力机制的U -N e t 图像分割算法[J ].江汉大学学报(自然科学版),2023,51(1):7988.[15]O K T A Y O ,S C H L E M P E RJ ,F O L G O CLL ,e t a l .A t t e n t i o nU -n e t :L e a r n i n g w h e r e t o l o o k f o r t h e p a n c r e a s [C ]ʊI E E EC o n f e r e n c e o nC o m p u t e rV i s i o na n dP a t t e r nR e c o g n i t i o n (C V P R ).L e e d s :S p r i n ge r ,2018:278286.[16]WA N GC Y ,H E Y ,L I U Y F ,e ta l .S c l e r a S e g N e t :A ni m pr o v e d U -n e tm o d e lw i t ha t t e n t i o nf o ra c c u r a t es c l e r a s e g m e n t a t i o n [C ]ʊI n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o nB i o m e t r i c s (I C B ).L e e d s :S p r i n ge r ,2019:18.972第3期 程立英,等:基于深度学习的结肠息肉检测算法。
胃肠道息肉的诊断和处理
胃肠道息肉的诊断和处理消化道是息肉的好发部位，多发于中老年人。
息肉很少引起症状，较少产生出血和梗阻，往往不易被发现，多数是体检或检查其他疾病时发现的。
70年代后，X线、B超以及内窥镜等检查技术的进步，消化道息肉的发现率大大增加，发现率>10%，对胃肠道息肉的诊断和处理，逐渐成为了消化内镜医师的临床日常工作。
胃肠道息肉（Polyps）是指在胃肠道粘膜局限性增生形成的隆起肿物，从发生部位上分为：食管、胃、十二指肠、小肠、结肠和直肠息肉；形态上分为：广基（Sessile）和带蒂（Pedunculated）；组织学上分为：炎性（Inflammatory）或假性息肉（Pseudo-adenoma）、增生性（Hyperplastic）、腺瘤性（Adenomatous）、错构瘤性（Hamartomatous）等。
1 胃息肉1.1 分类多发于中年，发病率0.6%～10%，一般位于胃窦和胃体部，也可发生在胃底或其它部位，通常是单个，也可是多个，广基或带蒂，息肉直径从几毫米到几厘米，但大多<2 cm。
内镜下肉眼胃息肉形态学分类常用日本山田法[1]，分为4型（图1）。
I型最多见，息肉形态呈无蒂半球形，息肉隆起与胃黏膜间角>90°，色泽与周围黏膜相似或稍红；II型息肉呈无蒂半球形，息肉隆起与胃黏膜间角<90°，表面较红，中央可见凹陷；III型息肉无蒂，表面不规则，呈菜花样、山脉状或棒状，息肉与黏膜间角<90°，好发于窦部幽门区；IV型息肉有蒂，长短不一，表面光滑，可有糜烂或颗粒状。
IV型息肉的癌变率高达25.7%。
胃息肉病理组织学分3类：（1）炎性假性息肉，炎症反应致黏膜上皮再生，组织学结构为血管和纤维细胞，伴大量炎性细胞侵润；（2）增生性息肉，约占所有胃息肉中的75%，是炎症反应引起以腺体增生形成的粘膜结节，直径一般<1 cm，较大的息肉则有蒂，多伴有胃酸缺乏、萎缩性胃炎或肠上皮化生。
内镜下结直肠息肉诊治与分析
内镜下结直肠息肉的诊治与分析结直肠息肉是指高出于黏膜、突向肠腔的赘生物1，大量资料证明大多数结肠癌来自腺瘤样息肉，病理学上包括肿瘤性息肉（即腺瘤，或称腺瘤性息肉）、错构瘤性息肉（幼年性息肉、peutz jeghers 息肉等）和炎症性息肉（血吸虫性息肉、炎症性假息肉等）2。
提高对结直肠息肉的诊治水平，是防治结肠息肉癌变的重点，而内镜对结直肠息肉的诊治起了很重要的作用，经内镜结直肠息肉切除已成首选。
资料与方法2009年6月～2011年6月收治肠镜检查患者980例，将明确诊断为结直肠息肉182例患者作为分析对象，本组病例不包括家族性息肉病、溃疡性结肠炎，crohn病和同时有镜下明确的结直肠癌表现需限时剖腹手术的患者。
仪器及结肠镜治疗方法：选用纤维结肠镜，高频电凝发生器作为手术器械。
进镜至回盲部，然后缓慢退镜，同时进行全结肠观察。
对息肉应明确部位和数量，测量大小和对基底和表面特征描述。
息肉常规进行活检和病理检查，待病理结果出来后，根据息肉的大小和形态特征等，选取不同方法进行治疗。
对于直径≤2cm的带蒂、亚蒂结直肠良性息肉行内镜下圈套器电凝摘除，对于扁平隆起样、基底部宽的息肉（直径≤2cm），黏膜下注水观察抬举征阳性者行采用结肠镜下黏膜圈套切除法、黏膜剥离术和标记圈套术；直径>2cm息肉的不做内镜下切除建议其他手术治疗。
并发症出来及术后注意事项：息肉切除后，视伤口、出血情况予以电凝或钛夹夹闭或其他方式止血，防止术后出血。
对于直径0.5～1.0cm患者，术后卧床休息6小时，可由他人陪同乘车回家，1周内避免过劳、紧张及情绪激动，避免从事有可能使腹压增加的活动。
息肉>1.0cm者及凝固范围较大或有其他原因（如出血，穿孔危险较大）患者，术后应留院观察，需卧床休息2～3天，2周内避免过度体力活动，如有局限性腹痛或轻度反跳痛时，可能伤及浆膜致局限性腹膜炎，应禁食、补液、抗生素治疗。
结果临床特点：980例受检患者中检查出结直肠息肉182例（18.6%）；男118例，女64例，年龄24～88岁，平均62.3±13.2岁。
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结肠息肉的检查诊断
1.组织病理学检查
息肉活检或切除标本的病理诊断结果，对确定进一步治疗方案至关重要。临床医生必须
注意下列几点：①取材：同一腺瘤不同部位的绒毛成分分布不一，不同部位的异形增生程度
不一。癌变可能是中心性和局灶性，故取材于不同部位的活检标本其病理诊断可能不一，应
多处或多次取材，最好将息肉全部切除送检。②标本的标记和定位：应及时正确固定标本并
作好标记，使病理医生能辨认标本的头部、基部和切缘。腺瘤伴上皮异形增生或癌变时，可
因病理医生经验差异而作出不同的诊断。
2.粪便隐血试验(FOBT)
其总的息肉检出率较低。近年发展了一些新的FOB检测方法。郑树等1991年报道使用反
向间接血凝法粪便潜血试验(RPHA-FOBT)及计算机危险度评价，联合对人群结直肠癌进行筛
检，发现RPHA法敏感性及特异性均较高。该法对结直肠息肉有一定检出率(21.1%)。息肉大
小与出血关系密切，直径>1cm的息肉出血检出率达43.5%。恶性倾向大的腺瘤FOB阳性率增
加，管状、管状绒毛状和绒毛状腺瘤的RPHA-FOB阳性率依次为17.8%、30.0%、45.5%。<1cm
的腺瘤常因无出血而FOBT假阴性，经纤维结肠镜检时可发现。
3.肿瘤标记物检测
例如应用单克隆抗体和免疫组化技术测定肿瘤组织中MC3、CA19-9、CEA、CA50等肿瘤
相关抗原;利用流式细胞仪或显微分光光度仪测定肿瘤组织DNA含量或分析DNA倍体水平等。
这些指标的异常被认为与癌发生有关，有的指标出现在形态学改变之前。可用于早期癌变、
癌进展和早期复发的监测。
4.直肠指检
是检查距肛7～8cm以内下肠最简便可靠的方法。触及硬结是息肉恶变的可靠指标，但
如息肉部位较高则直肠指诊常不能触及。
5.乙状结肠镜检
是检查低位结直肠息肉的最主要方法，与钡剂灌肠法使用常可取长补短。
6.钡剂灌肠造影
不易检出较小息肉，对低位尤其直肠下段息肉不易显示。双重对比气钡造影可提高对息
肉检出率，且可减少因肠腔内气泡引起的误诊。乙状结肠镜发现息肉>0.5cm的病人，需进
一步行钡灌肠和纤维结肠镜检查近端结肠，往往可发现同时伴有的结肠病变，单对比钡灌肠
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对近端肠息肉的敏感性，较双重对比为低。故凡乙状结肠镜发现腺瘤的患者应进一步检查，
首先选用纤维结肠镜，如无法查完全结肠，则再选用双重对比钡剂灌肠检查。
7.纤维结肠镜检查
是当前诊断结直肠息肉最确切可靠的方法。操作技术熟练者90%以上可达回盲部，能对
息肉是否癌变作出一定估计。据报道经内镜涂抹染料可发现管状腺瘤和绒毛状腺瘤。近年国
外方面对纤维结肠镜的检查指征报道较多。有报道40岁以上人群中有10%～25%用内镜发现无
症状息肉，并发现大量的息肉位在60cm乙状结肠镜可及范围之外，故对乙状结肠镜检查发
现的任何息肉患者，或息肉切除术后复发患者中应作全结肠镜检，以便及时发现同时性癌或
同时性息肉。约半数的息肉和癌被气钡灌肠漏诊，因之应对结直肠癌术前行纤维结肠镜检查
全结肠，以促使发现同时性肿瘤，减少早期异时癌和腺瘤癌变的发生率。目前国外有人主张
凡曾经过腺瘤切除的患者都应进行长期、周期性的纤维结肠镜检查，但有人不赞成，认为仅
单个小腺瘤的患者术后死于癌的危险是很低的。
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