数字病理中计算机辅助诊断研究展望

随着数字病理切片扫描仪的出现,病理切片图像信息能够通过全玻片数字扫描(Whole slide imaging,WSI)技术实现全数字化。WSI首先可以通过计算机网络开展病理远程会诊,但更重要的是可以和计算机强大的计算能力结合开展计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis,CAD)。病理图像的全数字化起步较晚,数字病理图像CAD目前在全球范围内还只处于实验室研究阶段,但已是数字病理发展的方向和目标。随着与人工智能、大数据与云技术的结合,数字病理CAD研发将迎来快速发展期。本文将着重讨论CAD在未来数字病理临床应用中的发展阶段和研究方向。

浅谈不同染色模式对胃镜组织病理人工智能诊断的影响

目的探讨不同染色模式对胃镜组织样本病理人工智能诊断的影响。方法选择常规送检的查体胃镜标本组织20例,分别连续切片2张,均衡分成2组,第1组使用全自动浸染式染色机进行染色,第2组使用恒染色全自动染色机进行染色,将染好色的切片均采用全自动数字玻片扫描仪进行玻片数字扫描后采用人工智能诊断系统进行人工智能病理诊断,将其结果与人工病理诊断(双人复查诊断)结果进行对比分析。结果人工诊断对于滴染式和浸染式染色机的染色切片诊断结果完全一致,而人工智能诊断结果与人工诊断结果相比存在差异性。结论我们推荐日常对病理人工智能机器人进行训练的研究过程中,应该首先考虑并基于病理技术的标准化,由此训练出的病理人工智能算法才能更准确和广泛的进行深入研究和探讨。