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.
På liknande sätt, Litjens et al. REF undersökte den allmänna tillämpligheten av CNN för att förbättra effektiviteten av cancerdiagnos i H & E-bilder genom att tillämpa den på två uppgifter: detektion av prostatacancer i biopsiprover och detektion av bröstcancermetastaser i resekerade indikatorlymfkörtlar.
Deep learning as a tool for increased accuracy and efficiency of histopathological diagnosis
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}