基于深度学习的前列腺活检自动 Gleason 分级
图像与视频处理
2020-01-24 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
Gleason 评分是前列腺癌患者最重要的预后标志物，但存在显著的观察者间差异。我们开发了一个全自动深度学习系统用于对前列腺活检进行分级。该系统使用来自 1243 名患者的 5834 份活检样本开发。采用半自动标注技术以避免病理学家进行完整人工标注的需要。所开发的系统与参考标准高度一致。在一项独立的观察者实验中，该深度学习系统优于 15 名病理学家中的 10 名。该系统有潜力作为第一或第二阅片者改善前列腺癌预后评估。
引用
@article{arxiv.1907.07980,
title = {Automated Gleason Grading of Prostate Biopsies using Deep Learning},
author = {Wouter Bulten and Hans Pinckaers and Hester van Boven and Robert Vink and Thomas de Bel and Bram van Ginneken and Jeroen van der Laak and Christina Hulsbergen-van de Kaa and Geert Litjens},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.07980},
year = {2020}
}
备注
13 pages, 6 figures