【摘 要】
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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
【机 构】
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首都医科大学附属北京朝阳医院病理科,煤炭总医院介入科,北京邮电大学信息与通信工程学院
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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。
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