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基于深度迁移学习的肺癌病理诊断
1
作者
赵丹
车南颖
+13 位作者
宋志刚
刘灿城
王朗
石怀银
董宇杰
林海峰
穆晶
英兰
杨庆婵
高亚南
陈玮姗
王书浩
徐葳
金木兰
《结核病与胸部肿瘤》
2020年第4期304-309,共6页
目的探索建立基于深度迁移学习的人工智能肺癌辅助诊断系统并评估其应用价值。方法收集2016至2019年之间首都医科大学附属北京胸科医院保存的519例肺部组织切片(包括正常肺、腺癌、鳞状细胞癌和小细胞癌).扫描成数字切片,分为316张训练...
目的探索建立基于深度迁移学习的人工智能肺癌辅助诊断系统并评估其应用价值。方法收集2016至2019年之间首都医科大学附属北京胸科医院保存的519例肺部组织切片(包括正常肺、腺癌、鳞状细胞癌和小细胞癌).扫描成数字切片,分为316张训练集和203张内部测试集。训练集由病理医师进行标注,使用基于ResNet-50的DeepLabv3图像分割模型建立肺部癌区像素级识别模型。在模型训练过程中,将胃部癌区识别模型的参数作为初始值,通过迁移学习策略对肺部癌区识别模型参数进行二次训练优化。再分别利用首都医科大学附属北京胸科医院的203张内部测试集以及从美国癌症影像档案(TCIA)数据库获得的1081张外部测试集对已建立的辅助诊断模型进行验证。结果在较少样本量的情况下,迁移学习模型比普通模型显示出更好的识别准确度[曲线下面积(AUC)值0.988:0.971.Kappa值0.852:0.832]。此外,对外部测试集,该研究建立的迁移学习模型诊断AUC值为0.968.Kappa 0.828.表示该模型具有很好的推广性。结论该研究建立的人工智能肺癌病理辅助诊断方法具有较好的准确性和外部推广性。随着病理人工智能研究的不断深人,迁移学习方法有助于缩短诊断模型训练周期,提高诊断模型的准确性。
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关键词
肺肿瘤
人工智能
诊断
鉴别
迁移学习
下载PDF
职称材料
基于深度迁移学习的肺癌病理诊断
被引量:
7
2
作者
赵丹
车南颖
+13 位作者
宋志刚
刘灿城
王朗
石怀银
董宇杰
林海峰
穆晶
英兰
杨庆婵
高亚南
陈玮姗
王书浩
徐葳
金木兰
《中华病理学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期1120-1125,共6页
目的探索建立基于深度迁移学习的人工智能肺癌辅助诊断系统并评估其应用价值。方法收集2016至2019年之间首都医科大学附属北京胸科医院保存的519例肺部组织切片(包括正常肺、腺癌、鳞状细胞癌和小细胞癌),扫描成数字切片,分为316张训练...
目的探索建立基于深度迁移学习的人工智能肺癌辅助诊断系统并评估其应用价值。方法收集2016至2019年之间首都医科大学附属北京胸科医院保存的519例肺部组织切片(包括正常肺、腺癌、鳞状细胞癌和小细胞癌),扫描成数字切片,分为316张训练集和203张内部测试集。训练集由病理医师进行标注,使用基于ResNet-50的DeepLab v3图像分割模型建立肺部癌区像素级识别模型。在模型训练过程中,将胃部癌区识别模型的参数作为初始值,通过迁移学习策略对肺部癌区识别模型参数进行二次训练优化。再分别利用首都医科大学附属北京胸科医院的203张内部测试集以及从美国癌症影像档案(TCIA)数据库获得的1081张外部测试集对已建立的辅助诊断模型进行验证。结果在较少样本量的情况下,迁移学习模型比普通模型显示出更好的识别准确度[曲线下面积(AUC)值0.988∶0.971,Kappa值0.852∶0.832]。此外,对外部测试集,该研究建立的迁移学习模型诊断AUC值为0.968,Kappa=0.828,表示该模型具有很好的推广性。结论该研究建立的人工智能肺癌病理辅助诊断方法具有较好的准确性和外部推广性。随着病理人工智能研究的不断深入,迁移学习方法有助于缩短诊断模型训练周期,提高诊断模型的准确性。
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关键词
肺肿瘤
人工智能
诊断
鉴别
迁移学习
原文传递
题名
基于深度迁移学习的肺癌病理诊断
1
作者
赵丹
车南颖
宋志刚
刘灿城
王朗
石怀银
董宇杰
林海峰
穆晶
英兰
杨庆婵
高亚南
陈玮姗
王书浩
徐葳
金木兰
机构
首都医科大学附属北京朝阳
医院
病理科
首都医科大学附属北京胸科
医院
/北京市
结核病
胸部肿瘤研究所
病理科
解放军总
医院
第一医学中心
病理科
透彻影像(北京)科技有限公司
内蒙古自治区第四
医院
病理科
天津市海河
医院
病理科
吉林省长春市传染病/结核病医院病理科
福建医科大学附属泉州第一
医院
病理科
清华大学交叉信息研究院
出处
《结核病与胸部肿瘤》
2020年第4期304-309,共6页
基金
国家自然科学基金(61532001)
清华自主科研计划(20151080475)。
文摘
目的探索建立基于深度迁移学习的人工智能肺癌辅助诊断系统并评估其应用价值。方法收集2016至2019年之间首都医科大学附属北京胸科医院保存的519例肺部组织切片(包括正常肺、腺癌、鳞状细胞癌和小细胞癌).扫描成数字切片,分为316张训练集和203张内部测试集。训练集由病理医师进行标注,使用基于ResNet-50的DeepLabv3图像分割模型建立肺部癌区像素级识别模型。在模型训练过程中,将胃部癌区识别模型的参数作为初始值,通过迁移学习策略对肺部癌区识别模型参数进行二次训练优化。再分别利用首都医科大学附属北京胸科医院的203张内部测试集以及从美国癌症影像档案(TCIA)数据库获得的1081张外部测试集对已建立的辅助诊断模型进行验证。结果在较少样本量的情况下,迁移学习模型比普通模型显示出更好的识别准确度[曲线下面积(AUC)值0.988:0.971.Kappa值0.852:0.832]。此外,对外部测试集,该研究建立的迁移学习模型诊断AUC值为0.968.Kappa 0.828.表示该模型具有很好的推广性。结论该研究建立的人工智能肺癌病理辅助诊断方法具有较好的准确性和外部推广性。随着病理人工智能研究的不断深人,迁移学习方法有助于缩短诊断模型训练周期,提高诊断模型的准确性。
关键词
肺肿瘤
人工智能
诊断
鉴别
迁移学习
Keywords
Lung neoplasms
Artificial intelligence
Diagnosis,differential
Transfer learning
分类号
R73 [医药卫生—肿瘤]
下载PDF
职称材料
题名
基于深度迁移学习的肺癌病理诊断
被引量:
7
2
作者
赵丹
车南颖
宋志刚
刘灿城
王朗
石怀银
董宇杰
林海峰
穆晶
英兰
杨庆婵
高亚南
陈玮姗
王书浩
徐葳
金木兰
机构
首都医科大学附属北京朝阳
医院
病理科
首都医科大学附属北京胸科
医院
/北京市
结核病
胸部肿瘤研究所
病理科
解放军总
医院
第一医学中心
病理科
透彻影像(北京)科技有限公司
内蒙古自治区第四
医院
病理科
天津市海河
医院
病理科
吉林省长春市传染病/结核病医院病理科
福建医科大学附属泉州第一
医院
病理科
清华大学交叉信息研究院
出处
《中华病理学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期1120-1125,共6页
基金
国家自然科学基金(61532001)
清华自主科研计划(20151080475)。
文摘
目的探索建立基于深度迁移学习的人工智能肺癌辅助诊断系统并评估其应用价值。方法收集2016至2019年之间首都医科大学附属北京胸科医院保存的519例肺部组织切片(包括正常肺、腺癌、鳞状细胞癌和小细胞癌),扫描成数字切片,分为316张训练集和203张内部测试集。训练集由病理医师进行标注,使用基于ResNet-50的DeepLab v3图像分割模型建立肺部癌区像素级识别模型。在模型训练过程中,将胃部癌区识别模型的参数作为初始值,通过迁移学习策略对肺部癌区识别模型参数进行二次训练优化。再分别利用首都医科大学附属北京胸科医院的203张内部测试集以及从美国癌症影像档案(TCIA)数据库获得的1081张外部测试集对已建立的辅助诊断模型进行验证。结果在较少样本量的情况下,迁移学习模型比普通模型显示出更好的识别准确度[曲线下面积(AUC)值0.988∶0.971,Kappa值0.852∶0.832]。此外,对外部测试集,该研究建立的迁移学习模型诊断AUC值为0.968,Kappa=0.828,表示该模型具有很好的推广性。结论该研究建立的人工智能肺癌病理辅助诊断方法具有较好的准确性和外部推广性。随着病理人工智能研究的不断深入,迁移学习方法有助于缩短诊断模型训练周期,提高诊断模型的准确性。
关键词
肺肿瘤
人工智能
诊断
鉴别
迁移学习
Keywords
Lung neoplasms
Artificial intelligence
Diagnosis,differential
Transfer learning
分类号
R734.2 [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
基于深度迁移学习的肺癌病理诊断
赵丹
车南颖
宋志刚
刘灿城
王朗
石怀银
董宇杰
林海峰
穆晶
英兰
杨庆婵
高亚南
陈玮姗
王书浩
徐葳
金木兰
《结核病与胸部肿瘤》
2020
0
下载PDF
职称材料
2
基于深度迁移学习的肺癌病理诊断
赵丹
车南颖
宋志刚
刘灿城
王朗
石怀银
董宇杰
林海峰
穆晶
英兰
杨庆婵
高亚南
陈玮姗
王书浩
徐葳
金木兰
《中华病理学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
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