基于深度学习的脏慢性指数的定量评估
Tianqi Tu1, Hui Wang2, Jiangbo Pei3
1Renal Division, Department of Medicine, Peking University First Hospital, Beijing 100034, China; Institute of Nephrology, Peking University, Beijing 100034, China; Key Laboratory of Renal Disease, Ministry of Health of China, Beijing 100034, China; Key Laboratory of CKD Prevention and Treatment, Ministry of Education of China, Beijing 100034, China.
一个新的深度学习 (DL) 管道准确地评估性炎 (LN) 的性慢性指数 (CI),改善病理学家的同意和预后准确性,以获得更好的患者结果.
科学领域:
- 肝脏病学
- 计算病理学
- 人工智能
背景情况:
- 性慢性指数 (CI) 对于预测狼性炎 (LN) 的长期结果至关重要.
- 病理学家手动评估CI是耗时的,容易受到观察者间的变化,并受到疲劳的影响.
研究的目的:
- 开发和验证深度学习 (DL) 管道,用于LN的自动化CI评估.
- 改善LN患者管理中的预后见解和观察者间的协议.
主要方法:
- 在两个群体中对141名LN患者的282张脏活检片进行了培训.
- 通过内部和外部测试组对细分性能和CI与病理学家的相关性进行了评估.
- 通过将DL-CI与临床数据和病理学家评估的CI相结合来评估预后准确性.
主要成果:
- DL管道实现了高细分精度的组织区和组织病变.
- 基于DL的CI评估与病理学家的评估有很强的相关性,显著提高了观察者之间的一致性.
- 将DL-CI与临床参数相结合,提高了预测结果的准确性.
结论:
- DL管道提供了一个准确而有效的方法来评估LN中的CI.
- 这种工具显示出标准化CI评估,减少可变性,提高LN患者护理的预后能力的潜力.
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