【摘 要】
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目的研究人工智能(AI)用于辅助临床乳腺浸润性导管癌(IDC)Ki-67评分的不同方法并比较其结果。方法收集100例真实临床IDC诊断病例,包括HE、免疫组化Ki-67染色的切片和诊断结果。将病理切片扫描成全片数字化图像(whole slide image,WSI),并使用AI对其进行评分。AI评分方式分为两种,一种为AI纯自动计数,使用Ki-67自动诊断的评分系统对WSI进行全片计数;第二种是AI半自动计数,需要人工选择区域计数,然后用智能显微镜进行自动计数。病理医生的诊断结果作为纯人工计数的结果。将全
【机 构】
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四川大学华西医院临床病理研究所,成都知识视觉科技有限公司
【基金项目】
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科技部重点研发计划重点专项(No.2017YFC0113908),北京精鉴病理发展基金会(No.2019-0007),四川省国际科技合作与交流研发项目(No.2017HH0070、No.2018HH0037),成都市新型产业技术研究院技术创新项目(No.2017-CY02-00026-GX),四川大学华西医院临床研究孵化项目(No.2020HXFH029),四川大学华西医院学科卓越发展1·3·5工
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目的研究人工智能(AI)用于辅助临床乳腺浸润性导管癌(IDC)Ki-67评分的不同方法并比较其结果。方法收集100例真实临床IDC诊断病例,包括HE、免疫组化Ki-67染色的切片和诊断结果。将病理切片扫描成全片数字化图像(whole slide image,WSI),并使用AI对其进行评分。AI评分方式分为两种,一种为AI纯自动计数,使用Ki-67自动诊断的评分系统对WSI进行全片计数;第二种是AI半自动计数,需要人工选择区域计数,然后用智能显微镜进行自动计数。病理医生的诊断结果作为纯人工计数的结果。将全
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