基于颜色矩的病理判读算法在甲状腺癌冷冻切片病理辅助诊断中的探索

摘要：

目的:探索基于颜色矩的甲状腺冷冻切片判读系统并评估该系统在实际甲状腺癌冷冻切片病理辅助诊断中的应用价值。方法:从浙江省台州市中心医院（台州学院附属医院）收集2018年6月至2020年1月共550张甲状腺冷冻病理切片（含恶性和非恶性切片），将550张数字甲状腺冷冻切片分为训练集（190张）、验证集（48张）、测试集A（60张）和测试集B（252张）。由病理医师标注训练集和验证集中恶性肿瘤病理切片的恶性肿瘤区域，使用标注信息分别训练基于投票法的甲状腺冷冻切片判读模型和基于颜色矩的甲状腺冷冻切片判读模型，然后分别使用测试集A和测试集B对两种病理切片判读模型的性能进行评价。结果:基于投票法的甲状腺切片判读模型在测试集A、B的分类准确率分别为90.0%和83.7%，而基于颜色矩的病理切片判读模型在测试集A、B上的准确率为91.6%和90.9%，表示本研究提出的模型在甲状腺癌冷冻切片病理辅助诊断工作应用中具有更高的准确率和稳定性。结论:基于颜色矩的病理切片判读模型在甲状腺癌冷冻切片病理辅助诊断工作中比其他的数字病理切片分类模型更有应用价值。

关键词：甲状腺肿瘤、冷冻切片、人工智能

所属期刊栏目：50

资助基金：浙江省医药卫生科技项目2019PY017;Zhejiang Medical and Health Science and Technology Project2019PY017

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：349-352