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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
基于单摄像头的三维体表损伤面积定量测量方法
被引量：
5
2
作者
刘春晖
樊瑜波
许燕
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期40-48,共9页
体表损伤的测量是临床医学研究和法医学鉴定的一项重要工作,体表损伤面积的定量测量在法医鉴定、临床实验、伤口病理分析和日常患者护理方面有着重要意义。首次将运动恢复形状算法(SFM)与最小二乘共形映射(LSCM)引入到体表损伤面积的测...
体表损伤的测量是临床医学研究和法医学鉴定的一项重要工作,体表损伤面积的定量测量在法医鉴定、临床实验、伤口病理分析和日常患者护理方面有着重要意义。首次将运动恢复形状算法(SFM)与最小二乘共形映射(LSCM)引入到体表损伤面积的测量中,结合图像分割提出一种适合人体体表损伤图像的面积测量算法。运用算法对人体体表损伤图像进行特征提取、稀疏重建、密集重建,得到图像中被测体的3D点云,而后利用泊松表面重建算法将点连成面,使其网络化,最后通过展UV进行损伤面积的提取和测算。以已知面积的模拟伤口为基准,用40组模拟损伤数据对所提出算法的准确率进行评价。实验结果表明,测量平均准确率达到97%,较二维测量方法提高10.79%。这种算法可克服接触式方法的缺陷,解决二维测量无法克服的人体曲率问题和拍摄角度问题,尤其在人体曲率大的部位计算准确率高,设备依赖性小。
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关键词
体表损伤
三维
定量分析
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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
基于单摄像头的三维体表损伤面积定量测量方法
被引量：
5
2
作者
刘春晖
樊瑜波
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
国家
康复辅具
研究
中心
微软亚洲
研究院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期40-48,共9页
基金
国家自然科学基金(81771910)
国家重点研发计划(2016YFB1101101)
国家康复辅具研究中心基金(54-5380-01)
文摘
体表损伤的测量是临床医学研究和法医学鉴定的一项重要工作,体表损伤面积的定量测量在法医鉴定、临床实验、伤口病理分析和日常患者护理方面有着重要意义。首次将运动恢复形状算法(SFM)与最小二乘共形映射(LSCM)引入到体表损伤面积的测量中,结合图像分割提出一种适合人体体表损伤图像的面积测量算法。运用算法对人体体表损伤图像进行特征提取、稀疏重建、密集重建,得到图像中被测体的3D点云,而后利用泊松表面重建算法将点连成面,使其网络化,最后通过展UV进行损伤面积的提取和测算。以已知面积的模拟伤口为基准,用40组模拟损伤数据对所提出算法的准确率进行评价。实验结果表明,测量平均准确率达到97%,较二维测量方法提高10.79%。这种算法可克服接触式方法的缺陷,解决二维测量无法克服的人体曲率问题和拍摄角度问题,尤其在人体曲率大的部位计算准确率高,设备依赖性小。
关键词
体表损伤
三维
定量分析
Keywords
skin wounds
three dimensional
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
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
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于单摄像头的三维体表损伤面积定量测量方法
刘春晖
樊瑜波
许燕
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
5
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职称材料
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