期刊简介

本刊是全国生物医学工程工作人才沟通学术思想、交流学术经验的园地。报道有创造性的最新科研论文和研究简讯。包括学科有:人工器官和生物医用材料,生物效应,生物信息与控制;生物力学;生物医学仪器;中医工程;临床工程等。读者对象是国内外生物医学工程学工作者、医务工作者以及其他从事自然科学研究和有关工程技术人员。

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  • 杂志名称:中国生物医学工程学报杂志
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国生物医学工程学会
  • 国际刊号:0258-8021
  • 国内刊号:11-2057/R
  • 出版周期:双月刊
期刊荣誉:中国期刊全文数据库(CJFD)期刊收录:医学文摘, 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 文摘与引文数据库, 国家图书馆馆藏, 维普收录(中), 上海图书馆馆藏, SA 科学文摘(英), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), CA 化学文摘(美), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 知网收录(中)
中国生物医学工程学报杂志2018年第01期

深度学习在数字病理中的应用

闫雯;汤烨;张益肇;来茂德;许燕

关键词:数字病理切片, 深度学习, 定量分析
摘要:临床上,病理切片是癌症诊断的金标准.病理医生通过对病理切片进行镜检,完成病理诊断和预后评估,但是这个过程通常费时费力.在病理切片的数字化的背景下,人工智能技术走进病理领域,并推动病理分析逐渐从定性分析向定量分析转变,这一改变使病理诊断更加准确客观.尤其是以深度学习为代表的人工智能技术在病理分析中取得令人瞩目的成果,不但使病理诊断更加智能化,而且使诊断结果更加精准和客观.阐述深度学习的基本概念及其在数字病理切片分析中的应用,简要概述深度学习在细胞和组织的检测和分割、组织层面上癌症的分类和分级的应用,以及其他一些应用,后指出目前数字病理切片分析中存在的问题并对未来的发展方向提出展望.