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原標(biāo)題：水平直逼高級(jí)病理學(xué)家！清華團(tuán)隊(duì)提出AI基礎(chǔ)模型ROAM，實(shí)現(xiàn)膠質(zhì)瘤精準(zhǔn)診斷
關(guān)鍵字：解讀,病理,數(shù)據(jù),切片,模型
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
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內(nèi)容摘要：

作者：梅菜
編輯：李寶珠，十九
清華大學(xué)自動(dòng)化系生命基礎(chǔ)模型實(shí)驗(yàn)室與中南大學(xué)湘雅醫(yī)院合作，提出了一種基于大區(qū)域興趣和金字塔 Transformer 的精準(zhǔn)病理診斷 AI 基礎(chǔ)模型 ROAM，用于膠質(zhì)瘤的臨床級(jí)診斷和分子標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)，并可拓展到其他類型腫瘤的病理診斷。膠質(zhì)瘤是一種源自腦內(nèi)神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞的腫瘤，占據(jù)所有原發(fā)性中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤的 40％~60％，并以成年人最常見的顱內(nèi)原發(fā)性腫瘤而聞名。膠質(zhì)瘤的組織病理分類非常復(fù)雜，通常分為三種亞型：星形細(xì)胞瘤、少突膠質(zhì)細(xì)胞瘤和室管膜瘤，每種亞型又可進(jìn)一步分為若干級(jí)別。因此，準(zhǔn)確的分類和分級(jí)對(duì)膠質(zhì)瘤的預(yù)后評(píng)估和治療方案至關(guān)重要。
膠質(zhì)瘤的診斷通常由經(jīng)驗(yàn)豐富的病理學(xué)家通過觀察組織切片完成，然而，這種方式存在病理學(xué)家稀缺、診斷具有主觀性以及診斷過程耗時(shí)等挑戰(zhàn)，難以滿足當(dāng)前膠質(zhì)瘤的診斷需求。
數(shù)字病理學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展使組織學(xué)切片的數(shù)字化成為可能，這些切片被轉(zhuǎn)換為千兆像素的全切片圖像 (WSI)，其中包含豐富的上下文數(shù)據(jù)，在診斷、預(yù)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(xué)家選定的病理圖像中的感興趣區(qū)域 (ROI)，無法實(shí)現(xiàn)整個(gè)

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