数字化全玻片助力人工智能病理图像决策
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作者:
作者单位:

海军军医大学长海医院病理科,上海中医药大学附属龙华医院肿瘤七科,上海中医药大学附属龙华医院肿瘤七科

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(81572856),上海中医药大学附属龙华医院高层次人才引进项目(LH02.51.002).


Digital whole slide helps artificial intelligence in pathological imaging strategies
Author:
Affiliation:

Department of Medical Oncology, Longhua Hospital, Shanghai, China

Fund Project:

Supported by National Natural Science Foundation of China (81572856), and High-Level Talent Introduction Program of Longhua Hospital Affiliated to Shanghai University of Traditional Chinese Medicine (LH02.51.002).

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    基于病理切片图像的人工智能技术促进了医学发展,而病理人工智能技术的发展得益于数字化全玻片。全玻片数字化能提供大量可任意放大和方便标注的数据,利于深度学习,极易临床推广应用。数字化全玻片不仅可应用于人体病理,其在动物和植物病理方面也可发挥重要作用。本文系统性探讨了数字化全玻片结合人工智能技术在病理识别、特征提取、动物模型和植物形态学方面的应用潜力,旨在为数字病理的临床实践提供新的思维方式。

    Abstract:

    Artificial intelligence technology based on pathological slice images promotes the development of medicine, and the development of artificial intelligence technology in pathological imaging benefits from the digital whole slide. The digitization of whole slide can provide a large amount of data that can be freely amplified and conveniently labeled, which is conducive to deep learning and clinical application. Digital whole slide is not only applied to human pathology, but also to animal and plant pathology. In this paper, we systematically discussed the role of digital whole slide combined with artificial intelligence technology in pathological recognition, feature extraction, animal models and plant morphology, aiming to provide new clues for the clinical practice of digital pathology.

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  • 收稿日期:2018-06-21
  • 最后修改日期:2018-07-16
  • 录用日期:2018-09-07
  • 在线发布日期: 2018-09-07
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