Nature Machine Intelligence：深度学习实现前列腺癌病理的高准度分析
2020-08-01 AlexYang MedSci原创
深度学习（DL）是实现组织结构数字病理识别和分类的有力方法。其在前列腺癌病理中的表现仍旧需要大量的调查。
深度学习（DL）是实现组织结构数字病理识别和分类的有力方法。其在前列腺癌病理中的表现仍旧需要大量的调查。
最近，有研究人员开发了基于DL的模型，用于对前列腺癌组织全切片成像进行检测。该模型基于一个大的、高质量的和已注释的训练集和一个现代最先进的卷积网络架构（NASNetLarge）。在两个验证队列中，研究人员所建立的模型的总准确度与病理学家相当，原生版本中准确度达到97.3%，使用了基于DL的增强策略时则超过98%。之后，研究人员提出了一种基于生物学意义的DL算法用于对前列腺恶性肿瘤进行格林森分级，且在一些特征良好的验证集中测试时，在患者预后分层方面具有较高的、人类水平的表现。更多的是，研究人员确定了代表整个肿瘤病灶格林森分级最优最小的肿瘤大小（大约560×560µm）。
最后，研究人员指出，他们的方法是在统一的数字病理管道中实现的，并在病理报告中能提供所有相关的肿瘤指标。
原始出处：
Yuri Tolkach， Tilmann Dohmgörgen， Marieta Toma et al. High-accuracy prostate cancer pathology using deep learning. Nature Machine Intelligence. 13 July 2020
作者：AlexYang
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前列腺癌相关研究，学习了，谢谢梅斯
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666，学习一下，人工智能挺热的
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