换一批摘要随着数字组织病理学的快速发展,全视野数字病理切片(whole slide imaging,WSI)在医疗领域得到了广泛应用.近年来,深度学习算法的飞速发展为WSI的研究提供了新契机.为更好地分析WSI,充分利用其中丰富的细节信息,通过深度学习算法提取WSI图像特征,进而完成各种下游任务已成为当前的研究热点.本文对WSI图像的智能分析作了综述,首先介绍了利用深度学习进行颜色归一化的方法,随后回顾了不同研究在输入数据筛选方面采用的不同策略.最后,本文总结了深度学习在WSI的分割、分类、预测三大任务中的应用,并探讨了其在WSI应用中面临的挑战和未来的发展方向.
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关键词
深度学习全视野数字病理切片数字病理学图像分析卷积神经网络组织病理学图像Deep learningWhole slide imagingDigital pathology image analysisConvolutional neural networksHistopathological image
分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.19529/j.cnki.1672-6278.2024.03.01
发布时间
2024-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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