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Does artificial intelligence redefine nuclear‐to‐cytoplasmic ratio threshold for diagnosing high‐grade urothelial carcinoma?

Wei‐Lei Yang, Barbara A. Crothers, Tien‐Jen Liu, Shih‐Wen Hsu, Cheng‐Hung Yeh, Y. Liu, Guoli Shao, Ming-Yu Lin, Tang‐Yi Tsao, Min‐Che Tung, Pei‐Yi Chu, Jen‐Fan Hang

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BACKGROUND: The Paris System (TPS) introduced standardized nuclear-to-cytoplasmic (N/C) ratio thresholds for urine cytology to improve high-grade urothelial carcinoma (HGUC) detection, but these criteria remain subjective. This study used AIxURO, an artificial intelligence-based model, to measure N/C ratio and nuclear area to identify abnormal cells in whole slide images (WSIs). METHODS: A total of 106 urine cytology slides from 46 lower urinary tract (LUT) and 60 upper urinary tract (UUT) cancer cases, diagnosed as atypical urothelial cell (15.1%), suspicious for high-grade urothelial carcinoma (SHGUC) (23.6%), and HGUC (61.3%), with biopsy-confirmed HGUC or carcinoma in situ (CIS), were digitized and analyzed by AIxURO. The model quantified suspicious and atypical cells, N/C ratios, and nuclear areas, with statistical differences assessed using Kruskal-Wallis tests. RESULTS: ). CONCLUSIONS: AIxURO provides objective quantification of N/C ratios and nuclear areas, refining TPS criteria for distinguishing suspicious from atypical cells. A lower N/C ratio cutoff (0.66) for SHGUC/HGUC may be more appropriate than the TPS threshold (>0.7). Findings support using consistent N/C ratio criteria across UUT and LUT cases.

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DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref: Does artificial intelligence redefine nuclear‐to‐cytoplasmic ratio threshold for diagnosing high‐grade urothelial carcinoma?
Date Crossref: 01/05/2025
Éditeur: Wiley
Type: journal-article

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Tungs' Taichung MetroHarbor Hospital, Chang Bing Show Chwan Memorial Hospital et National Yang Ming Chiao Tung University, avec 5 autres affiliations.

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