简介:【摘要】:宇宙之大,粒子之微,火箭之速,化工之巧,地球之变,日用之繁,无处不用数学。数学是对现实世界的一种思考、描述、刻画、解释、理解和应用,目的是发现现实世界中所蕴藏的一些数与形的规律,为社会的进步与人类的发展服务。
简介:【 摘要 】 目的探讨数字病理远程诊断在基层医院病理科的应用价值和发展前景 。 开展区域性数字病理远程诊断中心 ,综合评估 不断推进强基层的分级诊疗,推进医联体建设,也是缓解人民群众“看病难、看病贵”的重要抓手,整合医疗卫生资源,破解“看病难”问题。
简介:摘要:目的:探讨甲状腺疾病病理诊断与鉴别诊断的价值。方法:选择我院 2019年 1月至 2019年 12月收治的 50例甲状腺疾病患者,采取石蜡病理诊断的方式。结果:女性 41例 (82.00%),男性 9例 (18.00%)。男女患者间差异有统计学意义 (P<0.05)。结节性甲状腺肿 37例,占 74.00%。 7例甲状腺乳头状癌,占 14.00;甲状腺滤泡癌 6例,占 12.00%,良恶性患者间差异有统计学意义 (P<0.05)。结论:对我院甲状腺疾病患者进行分析后发现,女性患者总数明显高于男性患者,结节性甲状腺肿患者最多,以良性为主。
简介:摘要目的探索建立基于深度迁移学习的人工智能肺癌辅助诊断系统并评估其应用价值。方法收集2016至2019年之间首都医科大学附属北京胸科医院保存的519例肺部组织切片(包括正常肺、腺癌、鳞状细胞癌和小细胞癌),扫描成数字切片,分为316张训练集和203张内部测试集。训练集由病理医师进行标注,使用基于ResNet-50的DeepLab v3图像分割模型建立肺部癌区像素级识别模型。在模型训练过程中,将胃部癌区识别模型的参数作为初始值,通过迁移学习策略对肺部癌区识别模型参数进行二次训练优化。再分别利用首都医科大学附属北京胸科医院的203张内部测试集以及从美国癌症影像档案(TCIA)数据库获得的1 081张外部测试集对已建立的辅助诊断模型进行验证。结果在较少样本量的情况下,迁移学习模型比普通模型显示出更好的识别准确度[曲线下面积(AUC)值0.988∶0.971,Kappa值0.852∶0.832]。此外,对外部测试集,该研究建立的迁移学习模型诊断AUC值为0.968,Kappa=0.828,表示该模型具有很好的推广性。结论该研究建立的人工智能肺癌病理辅助诊断方法具有较好的准确性和外部推广性。随着病理人工智能研究的不断深入,迁移学习方法有助于缩短诊断模型训练周期,提高诊断模型的准确性。