基于深度学习的程序性死亡配体-1病理切片辅助诊断系统研究

摘要：

目的:利用深度学习技术实现对程序性死亡配体-1(PD-L1)病理切片的辅助诊断.方法:通过开发细胞级深度学习定位、分类、识别算法,实现PD-L1病理切片中恶性肿瘤区域的定位与肿瘤细胞的精确检测,开发PD-L1病理切片辅助诊断阅片平台,为病理医生提供快速、准确的PD-L1辅助诊断信息.结果:基于该辅助诊断系统对200例PD-L1病理切片进行测试,系统与病理医师人工判读结果具有较高的一致性(ICC相关系数值为0.927),同时解决了现有PD-L1染色结果辅助判读方法准确性、稳定性与鲁棒性较差的问题.结论:基于深度学习的PD-L1病理切片辅助诊断系统性能整体表现良好,具有较强的客观性,是人工智能辅助诊断的有益探索.

关键词：深度学习、程序性死亡配体-1、辅助诊断、神经网络、图像匹配

所属期刊栏目：19

分类号：R197.3;R319(保健组织与事业（卫生事业管理）)

资助基金：宁波市重大科技任务攻关项目2021Z065

在线出版日期：2024-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：48-54,59