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机器学习辅助肿瘤诊断
被引量:
4
1
作者
赵可扬
杨沐月
+2 位作者
朱静妤
王泽淇
沈炜炜
《肿瘤》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期987-991,共5页
近年来,高质量数字病理切片在病理诊断中的应用改变了传统的病理阅片方式,大量的定量分析算法应运而生,其中机器深度学习算法对大数据样本分析的能力普遍强于其他算法,在病理切片分析中表现出巨大潜力,取得了显著成果。机器分析病理图...
近年来,高质量数字病理切片在病理诊断中的应用改变了传统的病理阅片方式,大量的定量分析算法应运而生,其中机器深度学习算法对大数据样本分析的能力普遍强于其他算法,在病理切片分析中表现出巨大潜力,取得了显著成果。机器分析病理图片的过程为提取病理图片特征并据此进行分类,从而判断肿瘤的性质、分级和预后等,可以提升病理诊断的客观性和准确率。目前,机器学习辅助病理图片分析应用较为成熟的领域包括乳腺癌的诊断和预后、皮肤癌的性质判断、肺癌的诊断和预后以及前列腺癌和子宫颈上皮内瘤变的分级等。本文就上述领域的进展进行综述并展开讨论。
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关键词
肿瘤
人工智能
病理学
诊断
预后
原文传递
题名
机器学习辅助肿瘤诊断
被引量:
4
1
作者
赵可扬
杨沐月
朱静妤
王泽淇
沈炜炜
机构
上海交通大学医学院病理中心病理学系
出处
《肿瘤》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期987-991,共5页
文摘
近年来,高质量数字病理切片在病理诊断中的应用改变了传统的病理阅片方式,大量的定量分析算法应运而生,其中机器深度学习算法对大数据样本分析的能力普遍强于其他算法,在病理切片分析中表现出巨大潜力,取得了显著成果。机器分析病理图片的过程为提取病理图片特征并据此进行分类,从而判断肿瘤的性质、分级和预后等,可以提升病理诊断的客观性和准确率。目前,机器学习辅助病理图片分析应用较为成熟的领域包括乳腺癌的诊断和预后、皮肤癌的性质判断、肺癌的诊断和预后以及前列腺癌和子宫颈上皮内瘤变的分级等。本文就上述领域的进展进行综述并展开讨论。
关键词
肿瘤
人工智能
病理学
诊断
预后
Keywords
Neoplasms
Artificial intelligence
Pathology
Diagnosis
Prognosis
分类号
R730.4 [医药卫生—肿瘤]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器学习辅助肿瘤诊断
赵可扬
杨沐月
朱静妤
王泽淇
沈炜炜
《肿瘤》
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
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