اینڈوسکوپک الٹراساؤنڈ اسکیننگ (EUS) کی ترقی 1980 کی دہائی کے اوائل میں مکینیکل ریڈیل کے ساتھ شروع ہوئی۔
اسکیننگ ٹرانس ڈوسرز۔ 1 بہترین امیجنگ ریزولوشن کے باوجود، یہ EUS گائیڈڈ کی آمد تک مقبول نہیں ہوا تھا۔
فائن سوئی اسپائریشن بایپسی (EUS-FNA)۔
2 EUS-FNA اب حاصل کرنے کے لیے ایک انتہائی قیمتی طریقہ میں پختہ ہو گیا ہے۔
سائٹولوجک نمونے EUS-FNA صرف معدے تک محدود نہیں ہے کیونکہ معدے کی نالی سے گزرتا ہے۔
دیگر خصوصیات سے متعلق جسمانی علاقے، جیسے پلمونولوجی، چھاتی کی سرجری، اندرونی ادویات، آنکولوجی،
یورولوجی، گائناکالوجی، اور اینڈو کرائنولوجی۔
3 اس بات کے بھی کافی شواہد موجود ہیں کہ تجربہ کار ہاتھوں میں اور ماہر سائٹوپیتھولوجسٹ کے ساتھ مل کر، EUS-FNA 80 فیصد سے 95 فیصد مہلک گھاووں میں گھاووں کی قسم کے ساتھ ساتھ مقام کی بنیاد پر سائٹولوجک تشخیص فراہم کرنے کے قابل ہے۔ بالترتیب 90 فیصد اور 100 فیصد کی مجموعی حساسیت اور مخصوصیت کے ساتھ، اور پیچیدگی کی شرح کے ساتھ جو CT یا الٹراساؤنڈ گائیڈڈ سوئی کی خواہشات سے مختلف نہیں ہے۔{7}} اس کے علاوہ، EUSFNA کے ذریعہ نشانہ بنائے گئے بہت سے زخم یا تو نہیں چھوٹے سائز یا حد سے زیادہ ہڈیوں یا ہوا سے بھرے ڈھانچے کی وجہ سے امیجنگ کے دوسرے طریقوں سے قابل رسائی یا نظر آتا ہے۔ 5 ملی میٹر تک کے منٹ کے گھاووں کی تصویر کشی کی جا سکتی ہے اور بعد میں EUS-FNA کے ذریعے بایپسی کی جا سکتی ہے۔ 11 فی الحال یہ واضح ہے کہ EUS-FNA کے ذریعے حاصل کیے گئے نمونوں میں تشخیص کے لیے نمائندہ ٹشو فراہم کرنے کا زیادہ امکان ہوتا ہے جب دوسری تکنیکیں ناکام ہو جاتی ہیں یا قابل اطلاق نہیں EUS-FNA، بدنیتی کی بنیادی تشخیص کو قائم کرنے کے علاوہ، مریضوں کو آپریشن سے پہلے درست طریقے سے اسٹیج کر سکتا ہے اور فیصلہ سازی کے عمل کو متاثر کر سکتا ہے، اس طرح اس میں کمی واقع ہوتی ہے۔
غیر علاجی جراحی مداخلتوں کی بیماری اور اموات۔ اس طرح، EUS-FNA بہت سے دوسرے بہت زیادہ حملہ آور اور خطرناک تشخیصی طریقہ کار کی جگہ لے سکتا ہے۔ تاہم، ایف این اے کے طریقہ کار کی کچھ حدود ہیں اور، بعض صورتوں میں، لیمفوما اور معدے کے سٹرومل ٹیومر جیسے زخم کی مزید درجہ بندی کرنے کے لیے مزید ٹشوز کی ضرورت ہوتی ہے۔ اینڈوسکوپک الٹراساؤنڈ گائیڈڈ ٹرو کٹ بایپسی (EUS-TCB)
حال ہی میں ایک طریقہ کے طور پر ابھرا ہے جو بنیادی ٹشو نمونہ فراہم کرکے EUS-FNA کی حدود کو دور کرنے کی کوشش کرتا ہے۔
کچھ تشخیص کی پیداوار اور درستگی کو بڑھانے کے لیے ضروری ہے۔
