【摘要】 从2014年开始，先前研究的主要目的是评估CLE是否有助于诊断HNSCC。

在2014年之前的研究中，前期研究的主要目的是研究头颈部癌组织与正常粘膜和手术切缘相比的CLE影像学特征[1]。早期研究表明，使用CLE可以很好地识别正常粘膜/边缘和癌性病变的微观解剖结构，从而区分粘膜的恶性和良性。然而，由于以下几个原因，这些结果应该谨慎解释：1.样本量很小；2.使用的测量设备不同；3.缺乏基于CLE显微成像的诊断标准。

 

此外，该技术的视场和深度穿透尚未得到很好的解决。

 

从2014年开始，先前研究的主要目的是评估CLE是否有助于诊断HNSCC。分别为85.0-95.3%和72.0-100%。此外，观察者之间的准确性和可靠性CLE区分头颈部病变和正常粘膜也进行了研究。

 

有趣的是，已经证明了使用深度学习对CLE头颈部成像中的癌组织进行自动分析和分类的可行性。虽然结果很有希望，但它们主要局限于小型描述性研究。头颈部疾病的标准化诊断方案以及临床相关的分类系统尚未描述[1]。

 

此外，在CLE成像的审查过程中，病理学家和临床医生/外科医生之间的整合尚未得到阐明。CLE与荧光的最大优势之一是其多重分析的潜力，其中形态信息可以与分子和/或功能标记相结合。癌变组织的分子和/或功能特性的改变可以转化为荧光信号的显著和光学可测量的变化。当结合CLE在细胞水平上的分子成像能力时，这些新的荧光靶标可以通过预测细胞对分子成像指导的诊断和治疗的反应，为头颈癌领域目前追求的个性化医学主题做出贡献。

 

[1] Yang, X. and W. Liu, Current evidence on confocal laser endomicroscopy for noninvasive head and neck cancer imaging. Acta Otorhinolaryngologica Italica, 2020. 40(5): p. 396-398.

 

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