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全切片图像扫描技术在病理切片质控中的作用
被引量：
3
1
作者
唐仲平
崔权哲
+2 位作者
包骥
蔡玮
赵春
《中国医药科学》
2020年第12期33-38,共6页
目的探讨WSI技术在日常病理切片的数字化扫描和质量控制中的作用。方法选取成都市第一人民医院2015年9月由作者诊断的300例连续的组织学病例作为研究对象,将所有病理切片运用WSI技术进行数字化扫描,在电脑屏幕上阅读数字化切片后评估扫...
目的探讨WSI技术在日常病理切片的数字化扫描和质量控制中的作用。方法选取成都市第一人民医院2015年9月由作者诊断的300例连续的组织学病例作为研究对象,将所有病理切片运用WSI技术进行数字化扫描,在电脑屏幕上阅读数字化切片后评估扫描效果,分析WSI技术在日常病理切片的数字化扫描中的应用效果及我科HE切片的主要质量缺陷。结果WSI技术的总体扫描优良率为89.86%,而因扫描机原因造成的扫描不良率仅为1.83%。我科HE切片质量优良率较高(99.74%),宫内膜和皮肤组织是我科制片难点。我科HE切片的主要质量缺陷包括裂隙、折叠、刀痕、裱贴位置不当和切片厚薄不均。结论WSI技术对日常病理切片的数字化扫描及质量控制有较高的可行性及独特的优势。
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关键词
全
切片
图像
扫描技术(
wsi
)
日常
病理
切片
扫描
病理
科质量控制
质量缺陷
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职称材料
人工智能在病理诊断领域的进展
被引量：
4
2
作者
余净纯
郭明星
+3 位作者
韩靖
张小鹰
陈汉威
王浩
《分子影像学杂志》
2022年第5期779-789,共11页
基于近几年机器视觉的发展,深度学习的人工智能方法应用于组织病理极大程度上促进了病理学家解决临床上的诊断问题,用该种方法解决病理学问题可被称为计算机病理学。人工智能可以做到帮助病理学家初筛大部分良性数据、辅助诊断、疗效预...
基于近几年机器视觉的发展,深度学习的人工智能方法应用于组织病理极大程度上促进了病理学家解决临床上的诊断问题,用该种方法解决病理学问题可被称为计算机病理学。人工智能可以做到帮助病理学家初筛大部分良性数据、辅助诊断、疗效预测、识别生物标志物等,甚至可以做到对药效治疗监测以及识别药物发现未知的信号。基于深度学习在病理领域的深入研究,让计算机自动处理病理数据成为可能。人工智能诊断决策建立在大数据之上,很多有可能做到对每个病人的个性化管理,对于大多普遍性的疾病诊断有着更加快速准确的优势。但数字病理学的发展仍受到一些问题的限制,以至于现阶段没有广泛应用于数字病理诊断平台。本文总结了近几年人工智能在病理诊断领域的最新进展,并讨论这种技术的可行性,补充说明在数字病理学中遇到的困难和挑战,并提出在该领域实用性上的展望。
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关键词
数字
病理
学
计算机辅助诊断
深度学习
全
切片
图像
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职称材料
基于多字典学习框架的肾透明细胞癌预后分析模型
被引量：
2
3
作者
涂超
宁振源
张煜
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期385-393,共9页
肾透明细胞癌是一种高度异质的肿瘤,具有复杂多变的临床表现。基于病理全切片图像的肾透明细胞癌自动预后分析,可辅助医生做出临床决策,从而达到更好的治疗目的。肾透明细胞癌的组织异构性使得针对预后分析任务的特征提取存在很大的挑...
肾透明细胞癌是一种高度异质的肿瘤,具有复杂多变的临床表现。基于病理全切片图像的肾透明细胞癌自动预后分析,可辅助医生做出临床决策,从而达到更好的治疗目的。肾透明细胞癌的组织异构性使得针对预后分析任务的特征提取存在很大的挑战性。提出针对肾透明细胞癌病理全切片图像的多字典学习框架,自适应获取病理全切片图像的有效信息,进行肾透明细胞癌预后分析。该框架主要包括基于图像块水平的多字典学习和基于患者水平的生存模型构建两个阶段。利用癌症基因组图谱数据库的肾透明细胞癌数据集(TCGA-KIRC)中378例苏木素-伊红染色的全切片图像上进行评估,实验结果(C-index=0.681,AUC=0.751,P<0.05)优于现流行的各种生存模型,其中较传统的Boosted模型和随机生存森林模型,C-index指标分别提高0.138和0.155,AUC指标分别提高0.149和0.191;较Deep Surv和WSISA两个深度学习模型,C-index指标分别提高0.046和0.035,AUC指标分别提高0.096和0.090。所提出的方法可以更准确地对肾透明细胞癌进行预后分析。
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关键词
肾透明细胞癌
病理
全
切片
图像
(
wsis
)
预后分析
多字典学习
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职称材料
题名
全切片图像扫描技术在病理切片质控中的作用
被引量：
3
1
作者
唐仲平
崔权哲
包骥
蔡玮
赵春
机构
成都市第一人民医院病理科
成都市第三人民医院病理科
四川大学华西医院病理研究室
四川省雅安市名山区人民医院病理科
出处
《中国医药科学》
2020年第12期33-38,共6页
文摘
目的探讨WSI技术在日常病理切片的数字化扫描和质量控制中的作用。方法选取成都市第一人民医院2015年9月由作者诊断的300例连续的组织学病例作为研究对象,将所有病理切片运用WSI技术进行数字化扫描,在电脑屏幕上阅读数字化切片后评估扫描效果,分析WSI技术在日常病理切片的数字化扫描中的应用效果及我科HE切片的主要质量缺陷。结果WSI技术的总体扫描优良率为89.86%,而因扫描机原因造成的扫描不良率仅为1.83%。我科HE切片质量优良率较高(99.74%),宫内膜和皮肤组织是我科制片难点。我科HE切片的主要质量缺陷包括裂隙、折叠、刀痕、裱贴位置不当和切片厚薄不均。结论WSI技术对日常病理切片的数字化扫描及质量控制有较高的可行性及独特的优势。
关键词
全
切片
图像
扫描技术(
wsi
)
日常
病理
切片
扫描
病理
科质量控制
质量缺陷
Keywords
Whole slide images
Routine pathological sections scanning
Quality control in pathology
Quality defects
分类号
R361 [医药卫生—病理学]
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职称材料
题名
人工智能在病理诊断领域的进展
被引量：
4
2
作者
余净纯
郭明星
韩靖
张小鹰
陈汉威
王浩
机构
华南师范大学-番禺区中心医院基础与转化医学联合实验室
华南师范大学生命科学学院
番禺区中心医院病理科
出处
《分子影像学杂志》
2022年第5期779-789,共11页
基金
国家自然科学基金海外及港澳学者延续重点资助项目(81729003)。
文摘
基于近几年机器视觉的发展,深度学习的人工智能方法应用于组织病理极大程度上促进了病理学家解决临床上的诊断问题,用该种方法解决病理学问题可被称为计算机病理学。人工智能可以做到帮助病理学家初筛大部分良性数据、辅助诊断、疗效预测、识别生物标志物等,甚至可以做到对药效治疗监测以及识别药物发现未知的信号。基于深度学习在病理领域的深入研究,让计算机自动处理病理数据成为可能。人工智能诊断决策建立在大数据之上,很多有可能做到对每个病人的个性化管理,对于大多普遍性的疾病诊断有着更加快速准确的优势。但数字病理学的发展仍受到一些问题的限制,以至于现阶段没有广泛应用于数字病理诊断平台。本文总结了近几年人工智能在病理诊断领域的最新进展,并讨论这种技术的可行性,补充说明在数字病理学中遇到的困难和挑战,并提出在该领域实用性上的展望。
关键词
数字
病理
学
计算机辅助诊断
深度学习
全
切片
图像
Keywords
digital pathological
computer-aided diagnosis
deep learning
whole slide image
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R44 [医药卫生—诊断学]
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职称材料
题名
基于多字典学习框架的肾透明细胞癌预后分析模型
被引量：
2
3
作者
涂超
宁振源
张煜
机构
南方医科大学生物医学工程学院
南方医科大学广东省医学图像处理重点实验室
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期385-393,共9页
基金
国家自然科学基金(61971213,61671230)
广东省基础与应用基础研究基金(2019A1515010417)。
文摘
肾透明细胞癌是一种高度异质的肿瘤,具有复杂多变的临床表现。基于病理全切片图像的肾透明细胞癌自动预后分析,可辅助医生做出临床决策,从而达到更好的治疗目的。肾透明细胞癌的组织异构性使得针对预后分析任务的特征提取存在很大的挑战性。提出针对肾透明细胞癌病理全切片图像的多字典学习框架,自适应获取病理全切片图像的有效信息,进行肾透明细胞癌预后分析。该框架主要包括基于图像块水平的多字典学习和基于患者水平的生存模型构建两个阶段。利用癌症基因组图谱数据库的肾透明细胞癌数据集(TCGA-KIRC)中378例苏木素-伊红染色的全切片图像上进行评估,实验结果(C-index=0.681,AUC=0.751,P<0.05)优于现流行的各种生存模型,其中较传统的Boosted模型和随机生存森林模型,C-index指标分别提高0.138和0.155,AUC指标分别提高0.149和0.191;较Deep Surv和WSISA两个深度学习模型,C-index指标分别提高0.046和0.035,AUC指标分别提高0.096和0.090。所提出的方法可以更准确地对肾透明细胞癌进行预后分析。
关键词
肾透明细胞癌
病理
全
切片
图像
(
wsis
)
预后分析
多字典学习
Keywords
clear cell renal cell carcinoma
whole slide images(
wsis
)
prognostic analysis
multidictionary learning
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
全切片图像扫描技术在病理切片质控中的作用
唐仲平
崔权哲
包骥
蔡玮
赵春
《中国医药科学》
2020
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
人工智能在病理诊断领域的进展
余净纯
郭明星
韩靖
张小鹰
陈汉威
王浩
《分子影像学杂志》
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于多字典学习框架的肾透明细胞癌预后分析模型
涂超
宁振源
张煜
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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