Nov, 2019

利用人工智能搜索归档的组织病理学图像进行全癌种诊断共识

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TL;DR本研究证实数字病理学结合人工智能可以用于疾病诊断以及提高诊断准确率并通过相似案例的可视化检查和计算机多数表决来帮助病理医生。在该研究中，通过搜索最大的公共存储库之一，本文显示出当足够的可搜索案例数量可用于每种癌症亚型时，计算机一致性似乎可以用于诊断。
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发现论文，激发创造
  • Virchow：百万切片数字病理基础模型

    使用自监督学习方法，创建了 Virchow 计算病理学的 632 百万参数深度神经网络基础模型，以解决病理学任务中缺乏数据的挑战，并在病理图像分类、癌症检测和亚型、生物标志物预测等多个任务中表现出色，显示了预训练在病理学图像数据集上的重要性和潜力。

    Sep, 2023

  • 数字与计算病理学的人工智能

    数字化组织切片和人工智能，特别是深度学习的快速进展，推动了计算病理学领域的发展。这篇综述总结了计算病理学领域近期的方法学进展，重点介绍了这些发展如何使临床实践自动化，并可发现新的生物标志物。作者还提供了未来展望，指出该领域将扩展到更广泛的临床和研究任务，并涉及越来越多样化的临床数据模态。

    Dec, 2023

  • 关于组织病理学图像搜索

    通过相似性计算，利用病理组织学的病理图像可以在研究和临床环境中进行病人之间的匹配，最近的搜索技术进展为细胞结构的定量化提供了可能，可实现不同组织类型的比较，从而对诊断、预后和新患者的预测提供推论，本文综述了用于计算病理学研究中高效、快速和有效的图像搜索方法的最新发展。

    Jan, 2024

  • 基于人工智能的组织病理学图像癌症检测和分类：系统综述

    本研究通过系统文献综述，总结了癌症诊断的最新技术，关注了人工智能及其在自动癌症诊断方面的发展，总结了相关文献，并对其局限性提出了新的研究方向。

    Jan, 2022

  • 数字病理学中人工智能诊断测试准确度的系统综述、荟萃分析和质量评估

    本系统性评价及 Meta 分析收集了 2976 篇关于基于人工智能应用于数字病理学影像诊断的论文，并汇总了 100 篇研究的结果，通过对 152,000 张全幅切片图像进行分析，评估了 AI 模型的诊断精度，结果表明在整个病理领域中，AI 模型的平均灵敏度为 96.3%，平均特异度为 93.3%。

    Jun, 2023

  • 超越多实例学习：全分辨率全内存端到端病理切片建模

    人工智能（AI）在大规模数字化临床数据集上训练系统以提高健康结果方面具有巨大潜力。计算病理学作为对诊断和生物标志物具有重大影响的大量显微镜图像数据，处于这一发展的前沿。百亿像素病理学切片由于其巨大的尺寸而面临独特挑战，通常被分成数万个较小的瓷砖进行分析。我们提出了一种新方法，通过在内存中全面高分辨率地同时训练瓷砖编码器和整个切片聚合器来解决这个问题，弥合了输入和切片级监督之间的差距。虽然计算成本更高，但详细的定量验证显示了病理基础模型的大规模预训练的前景。

    Mar, 2024

  • 卵巢癌组织病理学中的人工智能：一项系统综述

    该研究旨在评估人工智能在卵巢癌诊断和预后中的应用研究，结果显示有限的研究表明所有模型存在高风险和不确定性，建议未来研究需采用更加透明全面的报告和改进性能评估，从而提高其可重复性。

    Mar, 2023

  • 基于深度学习的全切片图像分割与分析通用框架

    本文章基于深度学习方法提出了一种可用于组织病理学图像分析的框架，并在癌症诊断、预后和图像分析等方面取得了良好的效果。

    Jan, 2020

  • 人工智能在前列腺癌病理学中作为病理学家数字化复制品的关键评估

    通过对前列腺癌组织的病理学图像进行分析，我们测试了一个名为 vPatho 的基于人工智能的数字病理学模型，结果表明它在前列腺癌的检测和肿瘤体积估算方面取得了可比较的性能，同时揭示了诸多影响肿瘤分级不一致性的因素。

    Aug, 2023

  • HistoColAi：基于人工智能驱动预测整合的数字组织学图像协同注释开源 Web 平台

    本文提出了一种网络服务来可视化和注释数字化组织学图像，并通过一个以多个注释器为中心的用例来展示和验证该工具，同时提出了一个可用性研究，证明了该工具的可行性。

    Jul, 2023