形态测量学再现性是通过重复分析50个样本来评估的(15随机和35重复进行预选赋值的概率接近增生-癌阈值)。测量变量可以外延,SDDN,OSD,EPITHIC有皮尔逊相关系数分别0.94,0.77,0.88和0.83,。皮尔逊相关系数的概率的在4 C规则分配到合并的癌组织为0.81。百分之八十的情况下概率分配已经从平行测定,并没有改变整个增生(LGH或HGH)癌(LGA）。

2.4  D评分的相关概念

    目前子宫内膜的计算机组织形态测量方法中D评分是在常规HE染色的子宫内膜活检切片上从3个形态测量变量：间质体积百分比，最短核轴标准差和腺体外表面密度客观测量计算出来的。D评分研究确定包括结构和核的定量在内的独特的多变量预后因素，D值>1为低度风险，D值<0为高风险，D值介于0~1之间为中度风险。有研究表明，D评分大于1的患者，超过22年的随访没有进展为子宫内膜癌。已证实它比传统的病理诊断鱼的子宫内膜增生进展到癌的危险性更加敏感和特异。是当今预示子宫内膜癌最敏感和最特异的方法。D评分与子宫内膜癌的危险性和病变的生物学特征均相当符合，超过了以往任何一种癌症的预测方法。

2.5  4C法则的相关概念

癌变前的子宫内膜疾病通过非外科管理是完成子宫切除术的需要，目的是把子宫内膜的腺癌，通过活组织检查或刮除术来发现癌变前腺癌率。运用 4C规则（指的是测量上皮的丰富度，厚度和原子核变化）来诊断的活组织来预测在子宫切除后子宫内膜的增生。2008年Mutter等人报道了计算机组织形态测量方法：4C法则。4C法的量方法通过图形分析系统测量包括组织结构和细胞学特征的4个客观分离的独立变量，计算并评估患者办法子宫内膜癌的风险性。被测量包括上皮体积百分比，核直径标准差，外表面密度和上皮厚度，并按各自概率分为4个可能的分类，低级别子宫内膜增生，高级别子宫内膜增生，低级别子宫内膜癌和到级别子宫内膜癌。采用这个方法来评估活检标本，预测奖励啊的子宫切除标本伴有或不伴有癌，以及以后的飞外科手术治疗计划是否安全。Mutter和他的合作者像是采用4C法则分析具有令人满意的重复性。Orbo等研究结果像是擦用4C法则语言活检诊断子宫内膜不典型增生的患者是否发展为癌的敏感性和特异性分别是87%和79%，比Mutter和他的合作者测得的敏感性（92%）低，特异性（46%）高。在其研究中使用4C法则准确预测了7个患者中的6个病例，相反，病理学者的这关诊断只预测出了其中3个。通过4C法则对高的子宫腺癌灵敏度有着低风险的预测价值。使用4C等级在子宫内膜上的识别出女性在子宫内膜恶化前的病症，进而能够确定她们不可能有着腺癌从而采用非手术治疗。

子宫内膜的活检标本分析已经成功的在分层的临床结果组有相对应特定管理选项。4C规则是一个执行常规苏木精和伊红幻灯片设计来区分恶性子宫内膜疾病的形态学分类系统。它最初是由形态学在女性的无子宫内膜癌,通过识别离散独立变量。4C统治者组件变量包括测量核变异,上皮厚度、腺分支,和上皮丰富度。通过一个适当的应用程序,该算法将能够鉴定出女性不太可能有的疾病和可能有的疾病等安全管理模式，并通过非手术治疗。我们应用4 c规则的对一系列子宫内膜活检诊断在作为非典型增生和相关子宫内膜中加入风险集团后实际子宫切除癌症的结果。所有的病人都是高格审判并且子宫切除手术在3个月的初始活检。子宫切除的结果是得到集中审查所有的病人和预测价值的诊断分类的前期活检计算之后。

一个癌类注册活检的子宫内膜腺癌细胞的分配与子宫切除癌的结果，分为轻度子宫内膜癌和重度子宫内膜癌。一个切片诊断的形态学腺癌，预测癌症在子宫切除术的灵敏度为69%(95%可信区间,59.2% - -77.3%)。特异性的子宫切除癌症预测为55%(95%可信区间,45.6% - -63.5%)。在预测癌时活检诊断癌症的阳性预测值在子宫切除术是56%(95%可信区间,47.5% - -65.0%)。阴性预测值癌的活组织切片检查诊断预测一个良性的(无癌)子宫切除为67%(95%可信区间,57.4% - -76.2%)。