当机器学习遇到病理学，机遇和挑战(UCL柴秉浩博士 | 钰沐菡公益公开课)

2024-04-12 19:19:43

UCL柴秉浩博士 | 钰沐菡公益公开课
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单张病理学的尺寸约为100亿像素（100亿像素约900张iPhone12拍摄的照片）。病理医生通常需要用肉眼透过显微镜对病理片进行检验，找出样本中的肿瘤组织和细胞。

1、电子病理学领域的常见任务

病理结构的检测与分割（ Segmentation and detection of histologic primitives），通常为细胞核的检测与分割。
组织分类、肿瘤分级和精准医疗
用电子病理学来连接放射学和组学

2、细胞核分割任务

细胞核的构型与肿瘤的诊断及预后关系密切，细胞核形态学对肿瘤分级有着重要的作用
Paper： 基于HoverNet的细胞核分割(开源）
Hover-net Simultaneous segmentation adn classification of nuclei in multi-tissue histology image.（MIA2019）
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1812.06499.pdf
代码链接：https://github.com/vqdang/hover_net

3、组织分类任务

肿瘤良性、恶性分类；病理亚型分类。

4、基于非监督式学习的方法

可以摆脱groudtruth的约束。通过提取的特征进行聚类。

5、挑战

数据标准化、模型泛化、模型表达（打破黑盒）、3D重建等。

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