Patologer står inför en betydande ökning av arbetsbördan och komplexiteten i histopatologisk cancerdiagnos på grund av tillkomsten av personlig medicin. Därför, diagnostiska protokoll måste fokusera lika på effektivitet och noggrannhet. I detta dokument introducerar vi "djupt lärande" som en teknik för att förbättra objektiviteten och effektiviteten i histopatologisk bildanalys. Genom två exempel, prostatacancer identifiering i biopsi prover och bröstcancer metastas detektion i indikator lymfkörtlar, visar vi potentialen för denna nya metod för att minska arbetsbelastningen för patologer, samtidigt öka objektiviteten hos diagnoser. Vi fann att alla diabilder som innehöll prostatacancer och mikro- och makrometastaser av bröstcancer kunde identifieras automatiskt medan 30-40 % av diabilder som innehöll godartad och normal vävnad kunde uteslutas utan användning av ytterligare immunhistokemiska markörer eller mänskligt ingripande. Vi drar slutsatsen att "djupt lärande" har ett stort löfte om att förbättra effekten av prostatacancerdiagnos och bröstcancer iscensättning.
Litjens m.fl. REF har infört djupinlärning som en teknik för att förbättra objektiviteten och effektiviteten i histopatologisk bildanalys.
Deep learning as a tool for increased accuracy and efficiency of histopathological diagnosis
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}