【摘 要】
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腺癌是指起源于腺体或具有腺体起源对应特征的恶性上皮组织肿瘤,是一种重要的癌症类型。病理诊断是现代医学中最权威的肿瘤诊断方法,被公认为肿瘤诊断的“金标准”。近年来,随着深度学习和数字切片扫描技术的飞速发展,在计算机上自动化地进行病理切片的诊断成为可能。本文分三个方面对深度学习在腺癌的病理图像分析上的应用进行了探索,分别为乳腺癌有丝分裂检测、甲状腺乳头状癌BRAFV600E基因突变预测以及前列腺癌IS
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腺癌是指起源于腺体或具有腺体起源对应特征的恶性上皮组织肿瘤,是一种重要的癌症类型。病理诊断是现代医学中最权威的肿瘤诊断方法,被公认为肿瘤诊断的“金标准”。近年来,随着深度学习和数字切片扫描技术的飞速发展,在计算机上自动化地进行病理切片的诊断成为可能。本文分三个方面对深度学习在腺癌的病理图像分析上的应用进行了探索,分别为乳腺癌有丝分裂检测、甲状腺乳头状癌BRAFV600E基因突变预测以及前列腺癌ISUP分级。有丝分裂的检测和计数是乳腺癌Nottingham分级系统中重要的一项指标。在本项工作中,本文针对目前通用的中心点弱标签有丝分裂检测数据提出了 一种自动化生成像素级强标签的方法,并使用生成的标签训练ResNet-based FCN用于有丝分裂检测。方法在三个最常用的有丝分裂检测数据集AMIDA2013、ICPR 2014、TUPAC 2016上的F1-score指标上均超过了现有的最佳方法。BRAFV600E基因突变已在多项工作中被证明能够使甲状腺乳头状癌更具危险性,其预测对于甲状腺乳头状癌的诊断和预后具有重要意义。在第二项工作中,本文提出了包含癌症区域检测和基因突变预测两个阶段的算法流程。方法在厦门大学附属中山医院提供的甲状腺乳头状癌数据集上取得了 0.884的AUC指标,证明了BRAFV600E基因突变能够直接通过病理图像预测得到。ISUP分级系统是国际泌尿外科病理协会全新提出的前列腺癌分级系统,是对目前通用的Gleason分级系统的进一步发展。在这项工作中,本文的方法通过拼接最具信息量patch的方式作为输入,并使用提出的多位有效编码标签来训练EfficientNet-B2模型用于ISUP分级。本文的算法在PANDA公开数据集上取得了QWK指标0.935的效果,展现了其优异的性能。在上述三项工作中,本文均提出了新的算法流程,并在相应的数据集上进行了实验验证,达到了先进的效果。本文的工作推动了基于深度学习的腺癌自动化病理图像分析技术的发展,对于促进肿瘤诊断和治疗技术的进步具有一定意义。
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