【摘 要】
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目的:通过查询文献资料来分析当前人工智能在病理学诊断DNA错配修复方面的应用与进展方法:检索文献资料和信息选定了深度残差学习算法,研究者从癌症基因组图谱中获取了病理切
【机 构】
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海军军医大学(第二军医大学)附属长征医院病理科,上海 200003
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目的:通过查询文献资料来分析当前人工智能在病理学诊断DNA错配修复方面的应用与进展方法:检索文献资料和信息选定了深度残差学习算法,研究者从癌症基因组图谱中获取了病理切片数据,包括315个胃癌样本,360个结直肠癌样本和378个冷冻结直肠癌样本.样本进一步经过自动肿瘤检测仪处理,分别生成了100570、93408、60894个颜色归一化色块,作为深度学习的“原料”,随后分别对DNA错配修复和MSS(微卫星稳定)样本进行DNA错配修复评分.结果:直接从病理切片识别DNA错配修复,利用深度残差学习算法识别结直肠癌中DNA错配修复准确率达84％.结论:这意味着我们或许可以越过免疫组化或基因检测,直接利用人工智能机器提取肿瘤组织特征,对病理切片进行分析,更快捷地识别出那些适合使用免疫治疗的患者.考虑到DNA错配修复在各癌种中的普遍性,后续人工智能的应用可能潜力无限.
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