【摘 要】
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目的 建立一种用于辅助诊断肝门部胆管癌(HC)的人工智能(AI)算法模型,评价其识别肿瘤细胞及周围神经侵犯(PNI)的能力.方法 采用AI算法对825张HC和175张非癌变组织图像(600张
【机 构】
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上海中医药大学附属龙华医院肿瘤科,上海 200032;海军军医大学(第二军医大学)东方肝胆外科医院外科,上海 200438;海军军医大学(第二军医大学)长海医院消化科,上海 200433;海军军医大学
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目的 建立一种用于辅助诊断肝门部胆管癌(HC)的人工智能(AI)算法模型,评价其识别肿瘤细胞及周围神经侵犯(PNI)的能力.方法 采用AI算法对825张HC和175张非癌变组织图像(600张为训练集,300张为测试集,100张为比较数据集)进行深度学习,将不同参数的GoogLeNet和DenseNet相结合的神经网络用于HC细胞和PNI的特征提取和深度学习.比较该AI算法模型与3名病理科医师(副主任医师、主治医师、住院医师各1名)在判断肿瘤有无及肿瘤细胞百分比的差异.结果 基于深度学习的AI算法可以准确识别HC组织标本图像中的肿瘤细胞及PNI.AI算法诊断肿瘤的能力可与经验丰富的病理科副主任医师媲美,且在评估肿瘤细胞百分比方面更胜一筹.结论 AI算法模型在识别HC肿瘤细胞及PNI方面具有辅助作用.
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