Retrospektive Daten wurden von 210 Patienten gesammelt, die von 2013 bis 2021 in China an der Zentralen Krankenhaus von Xuzhou und dem Suqian Affiliated Hospital der Xuzhou Medical University eine transurethrale Resektion eines Blasentumors (TURBT) hatten. Die Studienkohorten wurden anhand spezifischer Einschluss- und Ausschlusskriterien ausgewählt. Einschlusskriterien waren unter anderem: Patienten, die ihre erste TURBT hatten, verfügbare vollständige klinische Daten, histopathologisch bestätigtes primäres Urothelkarzinom der Stadien Ta oder T1 und keine anderen Tumoren. Ausschlusskriterien umfassten u.a. Patienten, die innerhalb eines Jahres nach der ersten TURBT eine radikale Zystektomie hatten, fehlende histopathologische Bilder nach der TURBT und Fälle, bei denen der Tumor nicht vollständig entfernt werden konnte und Carcinoma in situ vorlag. Die TNM-Klassifikation der UICC und die WHO-Kategorien wurden zur Stadieneinteilung und Graduierung der Tumoren verwendet.
Alle Patienten erhielten eine Blaseninstillationstherapie innerhalb von 24 Stunden nach der Operation gemäß den EAU-Risikostratifizierungs- und Behandlungskriterien. Einige Patienten mit intermediären und Hochrisiko-Tumoren wurden mit Bacillus-Calmette-Guerin-Instillationen behandelt. Die Nachbeobachtung erfolgte regelmäßig durch klinische Symptome, Uringewohnheiten, abdominopelvine CT-Scans, Zystoskopien usw. Der Follow-up-Zeitraum betrug mindestens 1 Jahr. Patienten, bei denen ein Rezidiv von Blasenkrebs durch Zystoskopie und Pathologie bestätigt wurde, wurden als Rezidivgruppe identifiziert, während die übrigen als Nicht-Rezidivgruppe eingestuft wurden. Insgesamt wurden 210 Patienten in die Studie einbezogen, die von der Biomedizinischen Forschungsethikprüfung des Zentralen Krankenhauses von Xuzhou genehmigt wurde. Die Anforderung an eine informierte Einwilligung wurde aufgrund des retrospektiven Charakters der Studie durch die Ethikkommission des Zentralen Krankenhauses von Xuzhou aufgehoben.
In Bildern von postoperativen Gewebeproben von Karzinomen wurde die gesamte Gewebesektion bei 20-facher Vergrößerung gescannt und die gesamten Bildinformationen im VSI-Format bekommen. Tumorregionen in den Bildern wurden als Interessengebiete betrachtet, und ein Pathologe verwendete die Software OlyVIA zur Annotation der Bilder. Alle Gewebesektionen wurden in Patches unterteilt und einer Trainings- und Testkohorte zugeordnet. Modelle basierend auf tiefem Lernen und maschinellem Lernen wurden entwickelt, um Vorhersagen auf Patch- und WSI-Ebene zu machen. Die Ergebnisse wurden anhand von Statistiken und Maschinenanalysen validiert, um die Rezidivwahrscheinlichkeiten vorherzusagen und die klinischen Vorteile der Modelle zu bestimmen.
Insgesamt wurden die Daten von 210 Patienten analysiert, um Vorhersagen für das Rezidiv von Blasenkrebs zu treffen. Die Ergebnisse wurden durch verschiedene Bildverarbeitungstechniken und Maschinenlernalgorithmen erzielt, um präzise Vorhersagen auf Patch- und WSI-Ebene zu machen. Alle Analysen wurden gemäß den Richtlinien und Vorschriften durchgeführt.