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基于深度学习的多亚型腹膜后软组织肉瘤诊断
1
作者
姜永军
李红玲
+5 位作者
阮萍
陈路
李艳春
胡庆
谢功勋
孟云鹤
《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》
北大核心
2025年第3期156-164,共9页
在仅依赖组织病理图像且缺乏额外辅助检测的情况下,腹膜后软组织肉瘤小体积活检样本易导致观察者之间的判断差异,影响疾病亚型的整体诊断准确性。为了解决这一问题,从多中心收集了157张全切片图像(WSIs),涵盖去分化脂肪肉瘤、平滑肌肉...
在仅依赖组织病理图像且缺乏额外辅助检测的情况下,腹膜后软组织肉瘤小体积活检样本易导致观察者之间的判断差异,影响疾病亚型的整体诊断准确性。为了解决这一问题,从多中心收集了157张全切片图像(WSIs),涵盖去分化脂肪肉瘤、平滑肌肉瘤、恶性周围神经鞘瘤、未分化多形性肉瘤和高分化脂肪肉瘤五种疾病类别。基于上述WSIs,提出了基于单尺度图像与多尺度图像的两种模型集成方法,并利用ResNet18、EfficientNet B7和EfficientNet V2等深度学习模型进行训练。结果表明:两种模型集成方法均取得了较高的分类准确率,最佳模型在块级分析中达到82.27%的总体准确率,在全切片分析中达到80.95%。因此,所提方法能够有效辅助病理学家在临床实践中诊断腹膜后软组织肉瘤。
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关键词
腹膜后软组织肉瘤
深度学习
全切片图像
亚型诊断
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题名
基于深度学习的多亚型腹膜后软组织肉瘤诊断
1
作者
姜永军
李红玲
阮萍
陈路
李艳春
胡庆
谢功勋
孟云鹤
机构
中山大学人工智能学院
佛山市中医院
广西中医药大学附属瑞康医院
宜昌市中心人民医院
湖南省人民医院
出处
《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》
北大核心
2025年第3期156-164,共9页
基金
国家自然科学基金(61673390)。
文摘
在仅依赖组织病理图像且缺乏额外辅助检测的情况下,腹膜后软组织肉瘤小体积活检样本易导致观察者之间的判断差异,影响疾病亚型的整体诊断准确性。为了解决这一问题,从多中心收集了157张全切片图像(WSIs),涵盖去分化脂肪肉瘤、平滑肌肉瘤、恶性周围神经鞘瘤、未分化多形性肉瘤和高分化脂肪肉瘤五种疾病类别。基于上述WSIs,提出了基于单尺度图像与多尺度图像的两种模型集成方法,并利用ResNet18、EfficientNet B7和EfficientNet V2等深度学习模型进行训练。结果表明:两种模型集成方法均取得了较高的分类准确率,最佳模型在块级分析中达到82.27%的总体准确率,在全切片分析中达到80.95%。因此,所提方法能够有效辅助病理学家在临床实践中诊断腹膜后软组织肉瘤。
关键词
腹膜后软组织肉瘤
深度学习
全切片图像
亚型诊断
Keywords
retroperitoneal soft tissue sarcomas
deep learning
whole slide images
subtyping
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的多亚型腹膜后软组织肉瘤诊断
姜永军
李红玲
阮萍
陈路
李艳春
胡庆
谢功勋
孟云鹤
《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》
北大核心
2025
0
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