Nov, 2023

组织病理学癌症检测

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TL;DR癌症早期诊断是制定有效治疗计划并确保病人健康安全的必要步骤，本研究通过深度学习构建了一个潜在的肿瘤预后分类模型，利用组织病理学图像中有价值的信息，选择了 PatchCamelyon 基准数据集，训练了多层感知器和卷积模型，并评估了其精确度、召回率、F1 得分、准确度和 AUC 得分，结果显示基准卷积模型表现优于基准多层感知器模型。此外，本文还引入了 ResNet50 和 InceptionNet 模型，并使用数据增强，其中 ResNet50 能够超越最先进的模型，最后还通过多数投票和连接集成的方法探索了将迁移学习和分割应用于理解特定特征的未来方向。
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发现论文，激发创造
  • 深度学习在乳腺癌组织学分类中的应用

    本研究利用深度学习方法，通过提取细胞核密度区域进行分类，通过 fine-tuning 原始的 Inception-v3 卷积神经网络，从而达到了对四种类型的 H&E 染色乳腺组织图像进行分类，并获得了高达 85% 的整体精确度和 93% 的癌症诊断精确度。

    Feb, 2018

  • 深度卷积神经网络用于乳腺癌组织学图像分析

    本研究基于深度卷积神经网络开发了计算方法，用于乳腺癌组织病理图像分类，包括四类和两类（用于检测癌变）分类任务，在高灵敏度操作点上，我们报告了 93.8% 的准确性，97.3% 的 AUC 和 96.5/88.0% 的敏感性 / 特异性，超过了其他常见的自动组织病理学图像分类方法。

    Feb, 2018

  • 利用 H&E 染色组织图像预测早期乳腺癌复发风险

    通过分析病理学图像预测乳腺癌早期患者复发的风险，本研究探讨了深度学习算法是否能准确预测复发的可能性，结果显示通过对 125 个组织切片图像进行分析，得到了对低、中、高风险预测的灵敏度分别为 0.857、0.746 和 0.529，对应的特异性分别为 0.816、0.803 和 0.972，而与专家病理学家提供的组织级别信息对比，得到的皮尔逊相关系数为 0.61，此外，模型通过类活化图考虑了管状形成和有丝分裂率对不同风险组的预测结构。

    Jun, 2024

  • 通过对血红蛋白和嗜酸性染色组织学图像进行迁移学习改进乳腺癌诊断

    通过使用最新的 BRACS 组织学（H＆E 染色）图像数据集中的感兴趣区域（ROI）图像，我们使用不同的预训练深度学习模型，在处理图像时应用了数据增强、上采样和数据集拆分策略，最终达到了 96.2％的 f1-score，显著提高了乳腺癌肿瘤的早期诊断和鉴别，尤其是不典型和恶性肿瘤，从而改善患者预后并降低患者死亡率。

    Sep, 2023

  • 用于乳腺癌组织学图像分类的分层 ResNeXt 模型

    介绍了一种分层卷积神经网络系统来对乳腺癌组织学图像进行四种病理分类，使用 BACH 挑战数据集进行评估，测试集上的准确率达到了 0.99，在 BACH 的挑战测试中取得了 0.81 的准确率，排名第八。

    Oct, 2018

  • 利用迁移学习自动分类组织病理学图像

    利用 DenseNet-161 和 ResNet-50 预训练 CNN 模型，通过迁移学习的方法对数字组织病理学补丁进行分类，实验结果表明，这种方法可以自动检测和分类疾病，并在分类效果方面表现出色。

    Mar, 2019

  • 计算组织病理学的深度神经网络模型：一项调查

    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

  • 探索可解释人工智能技术以提高肺癌和结肠癌分类的可解释性

    利用深度学习方法对肺癌和结肠癌进行组织学图像分类，取得了 97% 至 99% 的准确率，并通过注意力可视化技术提高了恶性和良性图像分类的解释性和理解。

    May, 2024

  • 使用图卷积神经网络进行组织病理学图像的可视化

    该论文提出了一种基于图卷积网络和注意机制的方法，将组织学检查作为细胞核图的形式来进行深度学习，达到疾病诊断的可解释性。

    Jun, 2020

  • 卷积神经网络对癌症细胞病理学图像的分类：以乳腺癌为例

    该研究介绍了使用卷积神经网络（CNN）对病理图像进行快速分类的方法，旨在提高乳腺病理图像检测的效率。研究采用了 Inceptionv3 架构和迁移学习算法提取病理图像特征，并引入图像分割概念处理高分辨率图像。通过三种算法：求和、乘积和最大值，聚合每个图像块的分类概率，实验证明该方法有效地提高了乳腺癌病理图像分类的准确性。

    Apr, 2024