乳腺癌诊断的线粒分裂检测和分类:我们所知道的以及下一步的情况
Rafi Ullah Khalil1, Muhammad Sajjad1, Sami Dhahbi2
1Digital Image Processing Lab, Department of Computer Science, Islamia College Peshawar, Peshawar, 25000, Pakistan.
Computers in biology and medicine
|April 10, 2025
概括
使用机器和深度学习的自动化方法精确地识别乳腺癌组织学图像中的线粒细胞. 这些先进的技术有助于病理学家,提高诊断准确性和乳腺癌检测效率.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 计算病理学计算病理学
- 医学成像分析 医学成像分析
背景情况:
- 乳腺癌诊断依赖于组织学分析,而线粒细胞检测至关重要但具有挑战性.
- 在高分辨率的基因病理学图像中手动识别线粒细胞对于病理学家来说是困难和耗时的.
- 准确的线粒细胞分裂计数对于分类乳腺癌和质瘤至关重要,影响患者的预后.
研究的目的:
- 在过去十年中,审查识别和分类乳腺癌组织病理学图像中的线粒细胞的技术.
- 分析当前机器学习和深度学习方法在这个领域的进步和好处.
- 预测乳腺癌自动化线粒异位检测的未来发展.
主要方法:
- 机器学习和深度学习技术的审查,应用于乳腺癌线粒症检测.
- 对卷积神经网络和其他深度学习架构进行分析,用于自动化细胞识别.
- 检查用于血素和色染色乳腺癌图像的方法.
主要成果:
- 机器学习和深度学习为线粒细胞识别提供了自动化,精确和高效的解决方案.
- 深度学习架构,特别是卷积神经网络,在检测线粒细胞方面表现出很高的准确性.
- 这些自动化方法显著减少了病理学家的工作量.
结论:
- 自动化方法,特别是深度学习,已经彻底改变了乳腺癌线粒分裂检测.
- 持续的研究有望进一步推进乳腺癌诊断的临床应用.
- 机器学习和深度学习是乳腺癌病理学分析未来的关键.
