将特征转化为发现:深度学习用于黑色素瘤亚型预测
Dorra Guermazi1, Sarina Khemchandani1, Samer Wahood1
1Department of Dermatology, The Warren Alpert Medical School of Brown University, Providence, RI 02903, USA.
Dermatopathology (Basel, Switzerland)
|November 24, 2025
概括
深度学习 (DL) 提供先进的黑色素瘤亚型,以改善组织病理学诊断. 这项技术提高了诊断精度和可重复性,有助于个性化患者护理.
科学领域:
- 皮肤病理学 皮肤病理学
- 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:
- 黑色素瘤亚型对预后和向治疗至关重要.
- 传统方法面临着诸如评分器间可靠性和形态重叠等挑战.
- 罕见的黑色素瘤亚型在传统分类中往往代表性不足.
研究的目的:
- 审查黑色素瘤亚型的临床意义和诊断挑战.
- 概述适用于皮肤病理学的深度学习 (DL) 方法.
- 综合当前应用DL对黑色素瘤亚型分类的进展.
主要方法:
- 对黑色素瘤亚型的DL当前文献的综述.
- 卷积神经网络 (CNN) 和其他DL方法的分析.
- 讨论局限性和新出现的DL解决方案.
主要成果:
- DL提高了黑色素瘤亚型的诊断精度和可重复性.
- DL解决了传统遗传病学分类的局限性.
- 新兴的DL技术显示出未来进步的希望.
结论:
- 深度学习对提升黑色素瘤诊断具有重大前景.
- DL可以支持更个性化,准确和公平的患者护理.
- 解决数据集不平衡和可解释性等局限性是DL实施的关键.
