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原標題：水平直逼高級病理學家！清華團隊提出AI基礎模型ROAM，實現膠質瘤精準診斷
關鍵字：解讀,病理,數據,切片,模型
文章來源：HyperAI超神經
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內容摘要：

作者：梅菜
編輯：李寶珠，十九
清華大學自動化系生命基礎模型實驗室與中南大學湘雅醫院合作，提出了一種基于大區域興趣和金字塔 Transformer 的精準病理診斷 AI 基礎模型 ROAM，用于膠質瘤的臨床級診斷和分子標志物發現，并可拓展到其他類型腫瘤的病理診斷。膠質瘤是一種源自腦內神經膠質細胞的腫瘤，占據所有原發性中樞神經系統腫瘤的 40％~60％，并以成年人最常見的顱內原發性腫瘤而聞名。膠質瘤的組織病理分類非常復雜，通常分為三種亞型：星形細胞瘤、少突膠質細胞瘤和室管膜瘤，每種亞型又可進一步分為若干級別。因此，準確的分類和分級對膠質瘤的預后評估和治療方案至關重要。
膠質瘤的診斷通常由經驗豐富的病理學家通過觀察組織切片完成，然而，這種方式存在病理學家稀缺、診斷具有主觀性以及診斷過程耗時等挑戰，難以滿足當前膠質瘤的診斷需求。
數字病理學和機器學習的最新進展使組織學切片的數字化成為可能，這些切片被轉換為千兆像素的全切片圖像 (WSI)，其中包含豐富的上下文數據，在診斷、預后和分子特征分析方面具有巨大的潛力。然而，這些方法僅分析由病理學家選定的病理圖像中的感興趣區域 (ROI)，無法實現整個

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