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基于深度学习的人工智能在数字病理学中的进展
被引量：
9
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作者
杨鑫(综述)
章真
(
审校
)
《中国癌症杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期151-155,共5页
全切片数字化图像扫描技术的进步促成了数字病理学的诞生。随着存储技术的提高和互联网技术与计算机技术的迅速发展,深度学习的方法被广泛应用于病理学图像的分析中,其目标是化解病理学图像冗余复杂的信息导致病理学医师诊断和分析困难...
全切片数字化图像扫描技术的进步促成了数字病理学的诞生。随着存储技术的提高和互联网技术与计算机技术的迅速发展,深度学习的方法被广泛应用于病理学图像的分析中,其目标是化解病理学图像冗余复杂的信息导致病理学医师诊断和分析困难的问题,减轻病理学医师日常繁琐的分析工作,并提高分析结果的准确度。回顾分析常用于病理学分析的深度学习方法,介绍深度学习在病理学分析中各领域的应用,并讨论深度学习在病理学分析中的挑战和机遇。
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关键词
深度学习
人工智能
数字病理学
全切片数字化图像扫描技术
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题名
基于深度学习的人工智能在数字病理学中的进展
被引量：
9
1
作者
杨鑫(综述)
章真
(
审校
)
机构
复旦大学附属肿瘤医院放射治疗中心
出处
《中国癌症杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期151-155,共5页
文摘
全切片数字化图像扫描技术的进步促成了数字病理学的诞生。随着存储技术的提高和互联网技术与计算机技术的迅速发展,深度学习的方法被广泛应用于病理学图像的分析中,其目标是化解病理学图像冗余复杂的信息导致病理学医师诊断和分析困难的问题,减轻病理学医师日常繁琐的分析工作,并提高分析结果的准确度。回顾分析常用于病理学分析的深度学习方法,介绍深度学习在病理学分析中各领域的应用,并讨论深度学习在病理学分析中的挑战和机遇。
关键词
深度学习
人工智能
数字病理学
全切片数字化图像扫描技术
Keywords
Deep learning
Artificial intelligence
Digital pathology
Whole-slide imaging
分类号
R36 [医药卫生—病理学]
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1
基于深度学习的人工智能在数字病理学中的进展
杨鑫(综述)
章真
(
审校
)
《中国癌症杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2021
9
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