-
题名全视野数字病理图像智能分析
- 1
-
-
作者
王景川
胡喜风
许宏吉
刘治
-
机构
山东大学信息科学与工程学院
-
出处
《生物医学工程研究》
2024年第3期175-180,222,共7页
-
基金
山东省重点研发计划(重大科技创新工程)(2021CXGC010506)
济南高校二十条项目(2021GXRC024)。
-
文摘
随着数字组织病理学的快速发展,全视野数字病理切片(whole slide imaging, WSI)在医疗领域得到了广泛应用。近年来,深度学习算法的飞速发展为WSI的研究提供了新契机。为更好地分析WSI,充分利用其中丰富的细节信息,通过深度学习算法提取WSI图像特征,进而完成各种下游任务已成为当前的研究热点。本文对WSI图像的智能分析作了综述,首先介绍了利用深度学习进行颜色归一化的方法,随后回顾了不同研究在输入数据筛选方面采用的不同策略。最后,本文总结了深度学习在WSI的分割、分类、预测三大任务中的应用,并探讨了其在WSI应用中面临的挑战和未来的发展方向。
-
关键词
深度学习
全视野数字病理切片
数字病理学图像分析
卷积神经网络
组织病理学图像
-
Keywords
Deep learning
Whole slide imaging
Digital pathology image analysis
Convolutional neural networks
Histopathological image
-
分类号
R318
[医药卫生—生物医学工程]
-
