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人工智能+數(shù)字病理

人工智能+數(shù)字病理解析細(xì)胞背后的秘密


▍人工智能(AI)是什么?
“人工”,很好理解,使人力辦事,“智能”概念比較寬廣,簡單的可以理解為:制造智能的機(jī)器,制定智能的程序來為人辦事。
人工智能輔助診斷系統(tǒng)的主要技術(shù)包含了以下兩點(diǎn):① 深度學(xué)習(xí)  ② 大數(shù)據(jù)


人工輔助診斷系統(tǒng)的優(yōu)勢
1、經(jīng)數(shù)碼掃描后形成的數(shù)字切片,在儲存中解決了細(xì)胞涂片在儲存過程中造成的顏色退變或玻片的損壞的現(xiàn)象,并有利于快速查找切片,為后期遠(yuǎn)程會診和會議教學(xué)提供方便;
2、隨著患者數(shù)量的逐年遞增,AI輔助診斷系統(tǒng),減輕了病理醫(yī)生閱片的壓力,AI識別提供了病理診斷領(lǐng)域?qū)τ诳焖贉?zhǔn)確的輔助診斷工具的需求。

深度學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)

目前使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的方法做的細(xì)胞模型,并使用了大量的細(xì)胞涂片的標(biāo)注數(shù)據(jù)來支撐。

通俗意義的講:我們給了機(jī)器細(xì)胞的形態(tài),細(xì)胞的分類,讓機(jī)器自主的去學(xué)習(xí),他會很高效的提取圖片中細(xì)胞的特征,使用自己的方式進(jìn)行處理,對圖像分類,并經(jīng)過了大量圖像標(biāo)注數(shù)據(jù)的模擬運(yùn)算形成了可以對細(xì)胞進(jìn)行分類的模型。

基礎(chǔ)模型

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方式完成對數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練?;A(chǔ)模型中有很多知名的三甲醫(yī)院老師已確診的細(xì)胞涂片和一些著名高校的教授老師對細(xì)胞涂片的標(biāo)注,近20萬的病例數(shù)據(jù),進(jìn)行了訓(xùn)練,保證準(zhǔn)確率。
如何使模塊更加匹配醫(yī)院的診斷結(jié)果
1、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)模塊的不足

深度學(xué)習(xí)的方法為機(jī)器語言的學(xué)習(xí),基礎(chǔ)模塊中摻雜了很多和我們的制片方法或耗材并不匹配的學(xué)習(xí),所以并不能確定實(shí)際使用中的準(zhǔn)確度有多少?
2、如何優(yōu)化模塊

把我們所制作的細(xì)胞涂片進(jìn)行分類和標(biāo)注,讓機(jī)器再次學(xué)習(xí),讓機(jī)器對我們制片工藝和細(xì)胞涂片的分類分級記憶更加的精準(zhǔn)同時提高我們識別的準(zhǔn)確率。

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