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深度学习在数字病理中的应用
被引量：
11
1
作者
闫雯
汤烨
+2 位作者
张益肇
来茂德
许燕
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期95-105,共11页
临床上,病理切片是癌症诊断的金标准。病理医生通过对病理切片进行镜检,完成病理诊断和预后评估,但是这个过程通常费时费力。在病理切片的数字化的背景下,人工智能技术走进病理领域,并推动病理分析逐渐从定性分析向定量分析转变,这一改...
临床上,病理切片是癌症诊断的金标准。病理医生通过对病理切片进行镜检,完成病理诊断和预后评估,但是这个过程通常费时费力。在病理切片的数字化的背景下,人工智能技术走进病理领域,并推动病理分析逐渐从定性分析向定量分析转变,这一改变使病理诊断更加准确客观。尤其是以深度学习为代表的人工智能技术在病理分析中取得令人瞩目的成果,不但使病理诊断更加智能化,而且使诊断结果更加精准和客观。阐述深度学习的基本概念及其在数字病理切片分析中的应用,简要概述深度学习在细胞和组织的检测和分割、组织层面上癌症的分类和分级的应用,以及其他一些应用,最后指出目前数字病理切片分析中存在的问题并对未来的发展方向提出展望。
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关键词
数字病理切片
深度学习
定量分析
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职称材料
人工智能时代的病理组学
被引量：
10
2
作者
闫雯
李楠楠
+2 位作者
张益肇
来茂德
许燕
《临床与实验病理学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期661-664,共4页
在人工智能时代,计算机辅助的病理诊断为病理学提供了新的发展空间,病理学的研究不再局限于医师人工分析病理切片。在人工智能的辅助下,计算机不但可以实现定量化病理诊断,还可完成疾病预后等病理学的相关研究。该文通过总结近10年来人...
在人工智能时代,计算机辅助的病理诊断为病理学提供了新的发展空间,病理学的研究不再局限于医师人工分析病理切片。在人工智能的辅助下,计算机不但可以实现定量化病理诊断,还可完成疾病预后等病理学的相关研究。该文通过总结近10年来人工智能在病理学中的研究成果,提出病理组学的概念。病理组学的研究内容包括基于人工智能将病理图像转化为高保真度、高通量的可挖掘的数据,并用于定量化病理诊断和疾病预后,最后自动生成病理诊断报告。在人工智能技术的支撑下,病理组学的研究正向着更加自动化更加精准的方向发展,这也有益于充分利用现有医疗资源、节省研究成本、推动医疗发展。
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关键词
人工智能
病理组学
病理诊断
预后
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职称材料
题名
深度学习在数字病理中的应用
被引量：
11
1
作者
闫雯
汤烨
张益肇
来茂德
许燕
机构
北京航空航天大学生物与医学工程系北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室深圳北航新兴产业技术研究院生物医学工程高精尖创新中心
微软亚洲研究院
浙江大学医学院基础医学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期95-105,共11页
基金
国家自然科学基金(81771910)
深圳科创委技术攻关项(shenfagai2016627)
+3 种基金
北京市自然科学基金(4152033)
国家科学技术重大专项(2017yfc0110903)
北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室中央高校基础研究基金(sklsde-2017zx-08)
中国的111项目(b13003)
文摘
临床上,病理切片是癌症诊断的金标准。病理医生通过对病理切片进行镜检,完成病理诊断和预后评估,但是这个过程通常费时费力。在病理切片的数字化的背景下,人工智能技术走进病理领域,并推动病理分析逐渐从定性分析向定量分析转变,这一改变使病理诊断更加准确客观。尤其是以深度学习为代表的人工智能技术在病理分析中取得令人瞩目的成果,不但使病理诊断更加智能化,而且使诊断结果更加精准和客观。阐述深度学习的基本概念及其在数字病理切片分析中的应用,简要概述深度学习在细胞和组织的检测和分割、组织层面上癌症的分类和分级的应用,以及其他一些应用,最后指出目前数字病理切片分析中存在的问题并对未来的发展方向提出展望。
关键词
数字病理切片
深度学习
定量分析
Keywords
digital pathology, deep learning, quantitative analysis
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
人工智能时代的病理组学
被引量：
10
2
作者
闫雯
李楠楠
张益肇
来茂德
许燕
机构
深圳北航新兴产业技术研究院/北京航空航天大学生物与医学工程系/北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室/生物医学工程高精尖创新中心
微软亚洲研究院
浙江大学医学院病理学系
出处
《临床与实验病理学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期661-664,共4页
基金
国家自然科学基金(81771910)
国家科学技术重大专项(2017yfc0110903)
+3 种基金
北京市自然科学基金(4152033)
北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室中央高校基础研究基金(sklsde-2017zx-08)
深圳科创委技术攻关项(shenfagai2016627)
中国的111项目(b13003)
文摘
在人工智能时代,计算机辅助的病理诊断为病理学提供了新的发展空间,病理学的研究不再局限于医师人工分析病理切片。在人工智能的辅助下,计算机不但可以实现定量化病理诊断,还可完成疾病预后等病理学的相关研究。该文通过总结近10年来人工智能在病理学中的研究成果,提出病理组学的概念。病理组学的研究内容包括基于人工智能将病理图像转化为高保真度、高通量的可挖掘的数据,并用于定量化病理诊断和疾病预后,最后自动生成病理诊断报告。在人工智能技术的支撑下,病理组学的研究正向着更加自动化更加精准的方向发展,这也有益于充分利用现有医疗资源、节省研究成本、推动医疗发展。
关键词
人工智能
病理组学
病理诊断
预后
分类号
R-1 [医药卫生]
R36 [医药卫生—病理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
深度学习在数字病理中的应用
闫雯
汤烨
张益肇
来茂德
许燕
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
11
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职称材料
2
人工智能时代的病理组学
闫雯
李楠楠
张益肇
来茂德
许燕
《临床与实验病理学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2018
10
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