人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在全視野數(shù)字切片圖像分析中的應(yīng)用進(jìn)展
關(guān)鍵詞：全視野數(shù)字切片 人工智能 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要：組織學(xué)病理是臨床疾病診斷的金標(biāo)準(zhǔn)。全視野數(shù)字切片(whole slide image,WSI)的出現(xiàn),雖彌補(bǔ)了傳統(tǒng)的玻璃切片易損壞、檢索困難以及診斷可重復(fù)性差的不足,但同時(shí)也帶來(lái)了巨大的工作量。人工智能(artificial intelligence,AI)輔助病理醫(yī)師的WSI分析,可解決工作效率低,提高診斷的一致性。其中,以深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolution neural network,CNN)算法的應(yīng)用最為廣泛。本文綜述目前已報(bào)道的CNN在WSI圖像分析中的應(yīng)用情況,總結(jié)CNN在病理學(xué)領(lǐng)域中的發(fā)展趨勢(shì)并作出展望。
中國(guó)胸心血管外科臨床雜志要求:
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