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          DHC研究院
          冰凍病理人工智能圖像識別
          醫學圖像AI技術部

          DHC研究院醫學圖像AI技術部承擔了多項國家癌癥中心的科研合作項目,涉及乳腺癌冰凍病理智能診斷、放療靶區及危及器官智能勾畫、胸部CT肺結節識別篩查等方向,在圖像處理、機器學習、神經網絡等方面有較豐富的工作經驗和技術積累。

          技術框架

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          競賽數據結果
          在Camelyon 2016競賽數據集上,模型AUC達到0.9742。

          臨床數據結果

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          篩選人工智能識別錯誤或者識別效果較差的圖像

          為滿足臨床應用需求,探索以特定指標來篩選容易識別錯誤的切片供人工復閱。需人工審閱的切片數量占總數的25%左右,其余切片的腫瘤識別正確率可達100%。

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          技術升級——模擬病理醫生閱片建模

          參考病理醫生的閱片過程進行模型創新,解決原有技術框架噪音偏高、對于直徑較小病灶識別結果差的問題。

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          應用實例——乳腺癌前哨淋巴結冰凍病理智能識別

          基于上述算法的冰凍病理圖像智能識別系統已開發完成并在中國醫學科學院腫瘤醫院部署上線,實現了數字病理切片傳輸、腫瘤轉移灶智能識別、提示人工閱片及提交審核等功能。

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          更多應用場景——無需腫瘤區域標注的多示例學習

          基于上萬張只給出最終診斷結果的數字切片,無需醫生標注腫瘤區域,訓練好的AI模型將能夠自動識別出切片中的腫瘤區域。

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          Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images., Nat. Med., 25, 1301-1309.

          更多應用場景——通過病理圖像預測基因突變

          使用活檢組織的數字化切片作為原始輸入數據訓練得到的卷積神經網絡模型,能夠對多種不同的基因突變進行預測,基因型信息已被證實可以從組織病理學結構模式中采集提取。

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          Classification and mutation prediction from non–small cell lung cancer histopathology images using deep learning. Nat Med. 2018;24:1559-67.

          國際合作

          我公司與飛利浦公司深度合作,以Philips Ultra Fast Scanner高通量亮場掃描儀產品滿足當前組織病理學的需求,在病理數字化領域,為用戶搭建高效、安全、可靠的數字病理整體解決方案。

          臨床數字病理發展的三個階段

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          病理科與企業的合作

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          病理AI產品研發選擇三要素

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          病理圖像大數據平臺構想

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          TOP

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