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

对超过 700 篇论文进行综述，概述了计算病理学（CoPath）的发展，并提出了包括数字诊断、癌症图像分析、深度学习在内的挑战。总结循环阶段中数据、模型和应用等不同的问题，并提供未来技术发展和临床整合的方向。

Apr, 2023

本文介绍了使用机器学习算法分析数字病理学图像的应用，解决数字病理学图像及相关任务中存在的问题，并提出了可能的解决方案。

Sep, 2017

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

数字病理学结合人工智能和机器学习可实现癌症诊断、预后和预测的提高，但需要综合运用人工智能和人类专家的智慧。

Dec, 2017

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。

Nov, 2019

本文对如何使用深度学习应对肿瘤组织病理图片的问题进行了综述和分析，从 130 多篇研究论文中选出机器学习策略、生存模型、现有数据集和研究中存在的挑战和限制等方面进行总结和梳理。

Dec, 2019

本文旨在回顾和概述当前人工智能在癌症组织成像方面所做的工作，提出了五个主要的任务模型，并讨论了这些方法面临的挑战和用于癌症预防和治疗的适应性。

Jun, 2023

本文介绍了数据分析方法、计算能力和传感器的结合，可实现定量细胞层面上的多尺度分析，着重论述了针对人类组织分析的一类 AI 方法 —— 组织病理学，旨在定量表征疾病状态、患者预后预测和治疗指导的应用挑战。

Jun, 2022

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