【摘 要】
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背景:原发性骨肿瘤危害严重,正确的组织病理学诊断对确定肿瘤侵袭性、指导制定合理治疗方案有重要意义。但目前通过医师评估进行骨肿瘤组织病理学诊断存在众多难点与挑战,人工诊断中的误诊与漏诊为社会及患者带来巨大负担,亟需探索新的方法以提升骨肿瘤组织病理诊断的效率及准确性。肿瘤精准诊断提出的新要求、全切片图像（WSI,whole slide image）技术的发展、大数据分析的推广与机器学习算法的优化,使得
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背景:原发性骨肿瘤危害严重,正确的组织病理学诊断对确定肿瘤侵袭性、指导制定合理治疗方案有重要意义。但目前通过医师评估进行骨肿瘤组织病理学诊断存在众多难点与挑战,人工诊断中的误诊与漏诊为社会及患者带来巨大负担,亟需探索新的方法以提升骨肿瘤组织病理诊断的效率及准确性。肿瘤精准诊断提出的新要求、全切片图像（WSI,whole slide image）技术的发展、大数据分析的推广与机器学习算法的优化,使得以深度学习（DL,deep learning）为代表的人工智能（AI,artificial intelligence）技术逐渐应用于数字病理学,成为提升疾病组织病理学诊断精度的前沿方法。但不同于高发病率的上皮起源肿瘤,骨肿瘤属于发病率低、组织形态学异质性大的间质起源肿瘤。目前人工智能模型针对全类别原发性骨肿瘤进行组织病理学侵袭性鉴别的能力不得而知。证实AI用于骨肿瘤组织病理学诊断的可行性和有效性,有助于进一步提升临床骨肿瘤病理诊断的准确性,并为相关应用的开发提供理论依据。目的:建立全类别骨肿瘤组织病理学WSI图像数据库,结合多种神经网络框架构建有效的深度学习模型,并与各水平病理医师进行预测性能对比,验证AI深度学习用于原发性骨肿瘤组织病理学定性分类的可行性与有效性。方法:收集共计427例原发性骨肿瘤组织制备组织病理切片并进行WSI扫描,构建数据库。由病理医师标记各WSI肿瘤区域的兴趣区后,所有兴趣区被裁剪以生成256×256像素大小共计716828张图形块,供后续AI深度学习模型训练。将图形块依据侵袭性类别分为训练集、验证集、测试集后,对六种DL模型进行骨肿瘤组织病理学侵袭性分类训练。训练结果在图形块水平进行验证后,在测试集中分别评估图形块水平和切片水平的骨肿瘤二分类（良性与非良性）及三分类（良性、交界性、恶性）鉴别性能。将DL模型的鉴别性能与四位不同等级的专科病理医师进行比较以客观评估训练效果。使用梯度加权类激活映射可视化DL模型鉴别骨肿瘤组织病理特点的重要区域,用以分析AI模型的潜在决策机制。结果:在选定的六种架构的DL模型中,VGG-16和Inception V3的图形块水平骨肿瘤组织病理二分类和三分类鉴别性能优于其他模型。在切片水平的鉴别中,以上两种DL模型的二分类鉴别曲线下面积分别为0.962与0.971;三分类鉴别Cohen’s kappa score（CKS）分别为0.731与0.802。高级病理医师切片水平三分类鉴别CKS为0.685,与以上两种DL模型相当（与两模型比较的p值分别为0.688和0.287）。但中级与初级病理医师的切片水平三分类鉴别CKS均低于表现最佳的DL模型（p值均小于0.05）。模型可视化结果显示DL可依赖于疾病特异的病理形态正确预测骨肿瘤的侵袭性分类。结论:人工智能DL模型可依据侵袭程度对骨肿瘤进行准确的组织病理学分类,其诊断表现达到了高级病理医师的水平。本研究结果证实了AI用于骨肿瘤组织病理学诊断的可行性和有效性,为DL辅助下骨肿瘤组织病理诊断的应用开发提供了理论依据。
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