【摘 要】
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目的利用人工智能技术,结合p53蛋白免疫组化和胃癌苏木精-伊红染色（Hematoxylin-eosin staining,HE）病理图像,建立胃癌及p53的病理辅助诊断模型,以提高胃镜活检病理的胃癌检出率。方法回顾性收集浙江省人民医院5000例胃镜活检HE病理切片图像作为训练与测试的对象建立胃癌识别模型,用来自浙江省人民医院、临安人民医院以及温州中心医院的3000例胃镜活检病理切片对模型进行临床验
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目的利用人工智能技术,结合p53蛋白免疫组化和胃癌苏木精-伊红染色（Hematoxylin-eosin staining,HE）病理图像,建立胃癌及p53的病理辅助诊断模型,以提高胃镜活检病理的胃癌检出率。方法回顾性收集浙江省人民医院5000例胃镜活检HE病理切片图像作为训练与测试的对象建立胃癌识别模型,用来自浙江省人民医院、临安人民医院以及温州中心医院的3000例胃镜活检病理切片对模型进行临床验证;为提高模型整体预测性能,在原模型基础上增加p53蛋白免疫组化结果的特征,建立优化模型,用400例胃镜活检病理切片对优化模型进行临床验证;用深度卷积神经网络训练23例胃活检病理HE切片及其对应的p53免疫组化图像的数据集,建立可以直接从病理组织学中预测p53的模型。结果1胃癌识别模型测试集中,模型DeepLebV3+胃癌识别的AUC为0.987。2胃癌识别模型临床验证结果显示,癌和非癌分类的灵敏度和特异度分别为100%和92.6%。3胃癌优化模型临床验证结果显示,灵敏度为100%的基础上,特异度提高了2%。4 p53预测模型中呈现出的p53免疫组化图像与真实免疫组化图像基本一致。结论1胃癌辅助诊断模型可以帮助病理医师排除大部分阴性病例,留有较多时间进行可疑阳性病例的诊断。2结合p53蛋白表达状态的优化模型,可以提高胃癌辅助模型的诊断效率和准确率。3 p53预测模型在某种程度可以替代免疫组化标记p53是可行的。图 14 幅;表 3 个;参 136 篇。
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