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基于人工智能的H-E染色全切片病理学图像分析在肺癌研究中的进展
1
作者
姜梦
琦
(
综述
)
韩昱晨(审校)
傅小龙(审校)
《中国癌症杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期306-315,共10页
病理学是疾病诊断的金标准。利用全切片扫描技术将病理切片转化为数字图像后,人工智能特别是深度学习模型在病理学图像分析领域展现出了巨大潜力。人工智能在肺癌全切片扫描中的应用涉及组织病理学分型、肿瘤微环境分析、疗效及生存预...
病理学是疾病诊断的金标准。利用全切片扫描技术将病理切片转化为数字图像后,人工智能特别是深度学习模型在病理学图像分析领域展现出了巨大潜力。人工智能在肺癌全切片扫描中的应用涉及组织病理学分型、肿瘤微环境分析、疗效及生存预测等多个方面,有望辅助临床进行精准治疗决策。然而标注数据不足、切片质量差异等因素也限制了病理学图像分析的发展。本文总结了肺癌领域利用人工智能手段进行病理学图像分析的应用进展,并对未来发展方向进行展望。
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关键词
全切片扫描
肺癌
人工智能
卷积神经网络
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题名
基于人工智能的H-E染色全切片病理学图像分析在肺癌研究中的进展
1
作者
姜梦
琦
(
综述
)
韩昱晨(审校)
傅小龙(审校)
机构
上海市胸科医院/上海交通大学医学院附属胸科医院放疗科
上海市胸科医院/上海交通大学医学院附属胸科医院病理科
出处
《中国癌症杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期306-315,共10页
基金
国家自然科学基金重大研究计划(92059206)。
文摘
病理学是疾病诊断的金标准。利用全切片扫描技术将病理切片转化为数字图像后,人工智能特别是深度学习模型在病理学图像分析领域展现出了巨大潜力。人工智能在肺癌全切片扫描中的应用涉及组织病理学分型、肿瘤微环境分析、疗效及生存预测等多个方面,有望辅助临床进行精准治疗决策。然而标注数据不足、切片质量差异等因素也限制了病理学图像分析的发展。本文总结了肺癌领域利用人工智能手段进行病理学图像分析的应用进展,并对未来发展方向进行展望。
关键词
全切片扫描
肺癌
人工智能
卷积神经网络
Keywords
Whole slide imaging
Lung cancer
Artificial intelligence
Convolutional neural network
分类号
R734.2 [医药卫生—肿瘤]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工智能的H-E染色全切片病理学图像分析在肺癌研究中的进展
姜梦
琦
(
综述
)
韩昱晨(审校)
傅小龙(审校)
《中国癌症杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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