临床结直肠病理切片图像的自动辅助诊断

• 作者: 刘军 段佳佳 王莹 祝闯 董慧慧 金木兰 齐勇刚
• 来源期刊: 临床与实验病理学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 结直肠肿瘤 深度学习 病理切片 自动辅助诊断
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 1076-1079
• 页数: 4页
• 分类号: R445.9|TP29
• 字数: 3842字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13315/j.cnki.cjcep.2018.10.004

摘要

目的 探讨借助深度学习算法进行结直肠病理组织切片的自动辅助诊断.方法 收集首都医科大学附属朝阳医院病理科已确诊的92例增生性息肉、61例管状腺瘤、135例腺癌及100例神经内分泌肿瘤的存档病理切片,利用数字显微镜采集1 790张数字病理图像.其中1 530张图像作为训练集,260张图像作为测试集.利用深度神经网络基于训练集训练自动辅助诊断模型,并在测试集上进行测试.结果 利用深度学习技术在结直肠病理图像测试集上的整体准确率≥91％,采用该方法对恶性肿瘤的灵敏度可达96.7％.结论 利用深度学习技术对结直肠病理组织切片的自动辅助诊断具有重要意义,不仅可以提高诊断效率,还能够降低漏诊风险.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王莹	首都医科大学附属北京朝阳医院病理科	59	261	8.0	13.0
2	金木兰	首都医科大学附属北京朝阳医院病理科	51	201	8.0	11.0
3	刘军	北京邮电大学信息与通信工程学院	17	118	6.0	10.0
4	段佳佳	煤炭总医院介入科	1	0	0.0	0.0
5	祝闯	北京邮电大学信息与通信工程学院	1	0	0.0	0.0
6	董慧慧	北京邮电大学信息与通信工程学院	1	0	0.0	0.0
7	齐勇刚	北京邮电大学信息与通信工程学院	1	0	0.0	0.0