仪器仪表学报

作者：张 建，宋志刚，王书浩，付哲铭，王 磊

单位：张 建,1. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,,宋志刚,2. 中国人民解放军总医院病理科,,王书浩,3. 北京透彻未来科技有限公司透彻实验室,,付哲铭,1. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,,王 磊,1. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,

关键词：胃部肿瘤;胃癌分型;特征提取;深度学习;病理诊断

基金：青海省 2023 年第 1 批科技计划(基础研究计划项目)(2023-ZJ-732)项目资助

胃癌的早期发现和组织病理的精准分型可有效提高患者的5年生存率,但有限的医疗资源难以满足这一需求。基于ResNet-50的DeepLabv3语义分割算法,构建了胃部肿瘤病理分型识别系统,辅助病理医生实现快速高效精准的协同分型诊断。针对不含恶性肿瘤的情况,完善实现了胃部低级别上皮内瘤变的二分类识别。医院临床及资深医师像素级标注的1854张胃部组织数字切片进行了训练和测试,实现了在癌区识别基础上准确率为61.8%、kappa=0.496的分型诊断和敏感度100%、特异性75.8%和AUC=0.972的低级别上皮内瘤变诊断。提出的胃癌分型诊断能够标出癌区,并给出诊断参考;低级别上皮内瘤变的诊断较为精确。

来源：2024年第7期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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