Jan, 2024

深度学习模型通过 HE 染色组织切片预测宠物犬皮肤肥大细胞瘤的 c-Kit-11 基因突变状态

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TL;DR使用深度学习模型 (DLMs) 仅基于形态学，而无需额外的分子分析，可以准确识别 c-Kit-11 突变状况，并可预测高精度的犬嗜酸细胞瘤 (MCTs) 的 c-Kit 外显子 11 突变状态，但当扫描仪或染色方案发生变化时，识别性能会受到影响。
canine mast cell tumorsc-kit exon 11 mutational statusdeep learning modelsmorphological examinationstain-scanner variation
发现论文，激发创造
  • 利用组织病理学图像基于深度学习的多种癌症生存预测

    通过开发深度学习系统，在多种癌症类型中利用组织病理图像预测疾病特异性生存，为癌症治疗和监测提供重要的预后信息。

    Dec, 2019

  • 组织病理学癌症检测

    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。

    Nov, 2023

  • 评估基于深度学习的黑色素瘤分类研究：免疫组织化学和常规组织学的三中心研究

    通过研究利用 MelanA 和 H&E 染色组织切片的深度学习支持系统，我们发现 MelanA 分类器与基准 H&E 分类器表现相似，可以通过多染色分类进一步提高性能，为病理学家的临床工作提供帮助。

    Sep, 2023

  • hist2RNA：由乳腺癌组织病理学图像预测基因表达的有效深度学习架构

    利用数字组织病理学图像和深度学习，通过一个新的计算方法 (hist2RNA) 来预测含有 138 个基因的新型分子表型检测结果，包括腺激素受体阳性的乳腺癌亚型，并能为患者的术后治疗提供良好预测。

    Apr, 2023

  • 组织病理学图像中的有丝分裂领域通用性问题 -- MIDOG 挑战

    本文评估和比较不同算法的性能表现，针对临床用途中的整张切片扫描仪领域差异问题，提出和评估了一种扫描器不可知的有助于病理学家判读分级的异常分裂细胞检测算法。

    Apr, 2022

  • 全自动基于深度学习的免疫组织化学报告算法的开发与验证

    使用基于深度学习的半监督训练的全自动决策支持系统 (DSS)，对浸润性导管癌进行免疫组化评分，从而提高免疫组化评分的准确性和治疗决策，特别是在专家不可用的情况下。

    Jun, 2024

  • 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

  • 基于深度学习的前列腺癌全切片图像微卫星不稳定性预测器的开发和验证

    我们开发和验证了一个基于人工智能的 MSI-H 诊断模型，该模型在大规模真实世界的常规 H&E 标本中进行了泛化，并有效应用于外部染色和扫描样本以及独立验证队列，有潜力将前列腺癌患者引向免疫疗法，并鉴定 Lynch 综合征次要的 MSI-H 病例。

    Oct, 2023

  • 基于深度学习的乳腺癌肿瘤和免疫表型的组织病理预测

    通过应用多实例学习算法和不同的特征提取方法，该研究对乳腺癌的初级肿瘤进行多重描述，以测量肿瘤和免疫表型，为开发计算病理学标志物提供了潜力。

    Apr, 2024

  • 深度学习预测低级别胶质瘤的生物标志物状态并发现相关的组织形态学特征

    通过基于多重实例学习框架的多生物标志物组织形态学发现者（Multi-Beholder）模型，我们提出了一种可解释的深度学习流程，仅使用血液和嗜酸性染色全切片图像和切片级生物标志物状态标签，预测低级别胶质瘤中五种生物标志物的状况，从而克服了当前昂贵且复杂的分子遗传学测试所依赖的专业人员分析结果以及常常报告的内观者差异。

    Oct, 2023