Aug, 2023

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

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

    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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 评估深度学习在前列腺癌自动格里森分级中的性能

    通过利用数字病理学和人工智能，该研究探索了 11 种深度神经网络架构在自动化前列腺癌格里森分级中的潜力，重点比较了传统和最新的架构。使用基于 AUCMEDI 框架的标准化图像分类流程，在具有 34,264 个注释组织切片的内部数据集上进行了强大的评估。结果显示不同架构的敏感性各不相同，其中 ConvNeXt 表现最好。值得注意的是，即使在区分紧密相关的格里森分级方面存在挑战，新的架构也取得了优越的性能。ConvNeXt 模型能够在复杂性和泛化能力之间学到平衡。总的来说，该研究为改善前列腺癌诊断效率奠定了基础。

    Mar, 2024

  • 基于人工智能的临床级组织病理学异常检测

    通过提出一种深度异常检测方法，以仅需常见疾病的训练数据为基础，可可靠地检测出胃肠活检中异常病理变化的广泛谱系，包括罕见的原发性或转移性癌症，从而在临床病理学中实现了基于人工智能的异常检测的首个有效临床应用，有效地提高了 AI 模型的安全性，推动了 AI 在日常诊断和其他领域的应用与自动化。

    Jun, 2024

  • AI 与病理学：引导治疗和预测结果

    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

  • 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

  • 朝着增强病理学家：数字病理学中可解释 AI 的挑战

    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

  • 应用人工智能于癌症组织成像的研究与早期检测的现状

    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