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AI技术让病理检测更“聪明”

从“数字视觉挑战赛”看病理AI的“聪明”秘诀 在病理检测也要进入AI时代时,人们不禁会发问,病理AI到底从哪些方面进行了提升和修改?...研讨会还重磅发布了《数字病理诊断排行榜》,评选出了数字病理行业产业链各个环节的 Top 级企业。 AI技术助力数字化病理检测走完“最后一公里” 在我国病理检测领域,人才缺失依然是最大的问题。...中华医学会病理学分会前任主任委员、四川大学华西医院病理科教授步宏在主题为《远程病理与人工智能的再思考》的远程演讲时就提出,病理AI一定要在使用中完善与成熟,要建造信息共享平台,用灵活的机制与运作打破病理人工智能的研发孤岛...“病理诊断需要整合各种维度的医疗信息,病理AI的目标应该是提供多元量化指标的支持系统。” 走好病理AI的“最后一公里”,不是让AI技术取代病理科医生,而是提高其工作效率和准确度。...创新企业可以贴合政策需求,巧力推动病理AI落地和产业发展,帮助病理AI走好这“最后一公里”。相信随着临床需求以及市场对病理重视度的提高,病理AI在不久的将来会蓬勃发展,为病理诊断带来新的变革。

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食品工厂EPC项目之工艺算浅析

图片如果说依据FDA审查规范展开的空间是食品工厂的框架,那么工艺算可视为SC工厂的灵魂。食品工厂工艺设计包括生产工艺设计、设备选型和管路设计、车间工艺布置等内容。...然而工艺算往往是设备组成、动线构成的关健所在。一般来说工艺算会分为:物料算、能量算等多个专篇。...接下来我们就根据两个实例工艺,浅析一下物料算:图片图片将物料算的结果加以整理,列成物料算表,或绘制成物料流程图。它能清楚地表示各种物料在流程中的位置、相互关系以及物料变化情况等。...通过上述物料算,可对所设计的工厂、车间或工段的生产状况进行分析,也可为确定实际生产能力,衡量操作水平,寻找薄弱环节,挖掘生产潜力,开展技术革新,改进生产提供依据。

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痞子嵌入式:超级好用的可视化PyQt

----   大家好,我是痞子,是正经搞技术的痞子。今天痞子给大家介绍的是PyQt GUI构建工具Qt Designer。   ...wxPython框架虽然成熟稳定,但是相对最近更火的PyQt框架来说,还是显得古老了一些,控件风格不符合现代审美观,因此痞子决定学习一下PyQt的用法,感受下PyQt做出来的界面效果到底如何。...由于痞子介绍的PyQt5下的GUI构建工具,因此本文的Qt Designer并不是直接在Qt官网下载安装的,具体安装方法详见下一章节。 ?...由于前面痞子选择的是verticalLayout,因此你会看到控件们都是竖着排的。 ? 2.5控件属性   添加了所有控件之后,下一步便是分别设置控件的属性,进一步调整控件。...痞子以Push Button属性为例,痞子勾选了如下3项比较重要的属性设置,分别是objectName(button在后续python代码的对象名,一般需要按其功能修改,修改后使得代码阅读/修改起来更直观

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单细胞切病理 ||技术路径

欢迎来到《单细胞切病理·2022五一系列》。 医学需要回答的第一个问题就是:什么是正常的,什么是不正常的?然后再回答不正常的原因,也就是病理学。...今天,我们就来看看疾病的病理学诊断和研究的方法以及新兴的实践,最后我们讨论单细胞测序技术可能对病理诊断带来哪些新的见解。...在诸多病理学检查技术中,目前的单细胞技术其实可以看做一种新的活检(biopsy)技术,即,活体组织病理学检查。...那么单细胞技术可以回答的基本病理学问题是什么呢?...# 主要参考资料 病理学,步宏 李一雷主编,人民卫生出版社,2018 细胞病理学,刘树范 阚秀 主编,中国协和医科大学出版社,2011 医学免疫学,周光炎 主编,科学出版社,2019 Computational-method-for-single-cell-data-analysis

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单细胞切病理 || 环境与遗传

欢迎来到《单细胞切病理·2022五一系列》。 南甜北咸,东辣西酸。地域的差异也带来环境、营养与文化的差异。在国外也有”You are what you eat....单细胞切病理的前两讲里,我们做了讨论了什么是正常,什么是不正常;什么是自己,什么是非己。今天我们讨论病理中的先天和后天以及单细胞技术在这方面的新兴实践。...病理学作为研究疾病的病因、发病机制、病理变化、结局和转归的医学基础科学,单细胞技术的应用,可以在单细胞水平上解析环境和营养性疾病的起因和机制。...作为遗传物质的载体,打开细胞的世界,也为我们摸清楚遗传病和儿童病的机制和病理变化。...# 主要参考资料 病理学,步宏 李一雷主编,人民卫生出版社,2018 细胞病理学,刘树范 阚秀 主编,中国协和医科大学出版社,2011 医学免疫学,周光炎 主编,科学出版社,2019 Computational-method-for-single-cell-data-analysis

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组织病理学的生存模型综述

组织病理学图像的机器学习算法正变得越来越复杂。从检测和分类细胞和组织,到预测生物标志物和患者预后。任务的复杂程度依赖于病理学家对组织中特定特征的注释。但生物标记物和结果更为复杂。...病理学家对分级的观察也具有很高的观察者间差异。 结果预测模型的目标是根据风险对患者进行分层。本文将概述使用深度学习的组织病理学图像结果预测模型的关键组成部分。...虽然病理学家可以在载玻片上标注肿瘤区域,但他们不能准确地识别哪些切片对模型有用——这是模型的工作。一些研究需要病理学家对肿瘤区域进行注释,而深度学习模型只使用这些区域。...随机的切片 Zhu等人让病理学家对每个肿瘤内的图像区域进行注释。然后,他们从每个ROI中随机抽取一个大的切片,训练一个CNN生存模型[Zhu2016]。...病理学家或机器学习模型都可以将组织划分为一组类别,以便可以对每个类别进行适当建模。

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单细胞切病理 || 免疫与炎症

欢迎来到《单细胞切病理·2022五一系列》。 在医学生回答过什么是正常的(发育),什么是不正常的(病变)问题过程中,会遇到另一个问题:什么是‘自己’,什么是‘非己’。...在这一期的单细胞切病理,我们就来谈一下这‘自己’和‘非己’的学问:免疫与炎症。...而在我们病理学概念中,炎症,也只有当生物进化到具有血管时,才能发生以血管反应为中心环节,同时又保留吞噬和清除功能的复杂而完善的炎症反应。...作者在分子水平上定义了人类炎症性皮肤病的主要分类,并描述了一种定量方法来分类不确定的病理炎症实例。...# 主要参考资料 病理学,步宏 李一雷主编,人民卫生出版社,2018 细胞病理学,刘树范 阚秀 主编,中国协和医科大学出版社,2011 医学免疫学,周光炎 主编,科学出版社,2019 Computational-method-for-single-cell-data-analysis

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开刊词 ||单细胞切病理

在开始用海量单细胞技术来再一次审视病理学之前,我们需要简单回顾一下病理学的概念: 病理学是研究人体疾病发生的原因、发生机制、发展规律以及疾病过程中机体的形态结构、功能代谢变化和病变转归的一门基础医学科学...病理学一直被视为是基础医学与临床医学之间的“桥梁学科”,充分表明了它在医学中不可替代的重要作用,这是由病理学的性质和任务所决定的。...国内细胞病理学教材是中国协和医科大学出版社出版的《细胞病理学》,从本书丰富多彩的插图中我们可以体会到: 现阶段的细胞病理学主要基于显微技术 现阶段的临床细胞学检查程序:采集->制片->固定->染色->封片...在海量单细胞视角下,病理学,特别是细胞病理学将会有哪些新的变化呢?...单细胞切病理这个话题主要是想通过海量单细胞技术再次学习细胞病理学,也许会有一些拿着锤子看什么都是钉子的嫌疑,但又也许,能看出一些不一样的风景呢?

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单细胞切病理 ||疾病转归

欢迎来到《单细胞切病理·2022五一系列》。 当我们翻开医学教材,同时被两股相互冲突的力量拉扯着——健康与疾病。人体,这个灵魂的庄严殿堂,瞬间成了正常与非常、自己与非己、先天与后天的擂台。...跋 好了,下面来讲一下咱们《单细胞切病理·2022五一系列》的初衷和码字过程。...开始是《病理学》教材,后来是《细胞病理学》,后者是中国协和医科大学出版社2011出版的,至今有十年了。...病理学是基础医学和临床医学的桥梁,用单细胞技术切病理,是单细胞技术应用场景自我拓展的发展规律,也是细胞病理学和分子病理学发展不断融合的结果。...伴随着2022年五一假期的结束,也要说声再见啦~ 最后,推荐大家看一下马丁·塞利格曼的积极心理学套装,可以作为家庭常备的哟^_^ # 主要参考资料 病理学,步宏 李一雷主编

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病理学+泛癌组合可发nature新刊!

导语 癌症的诊断通常基于组织切片的组织病理学评估,并辅以遗传和其他分子检测。现代计算机视觉算法具有很高的诊断准确性和增强组织病理学工作流程的潜力。...背景介绍 对癌症病理学切片的分析已经成为热点,今天小编为大家带来的这篇文章,作者使用深度迁移学习来量化来自 28 种癌症类型的 17,355 张苏木精和伊红染色的组织病理学切片图像的组织病理学模式,并将这些与匹配的基因组...而传统的肿瘤组织病理学亚型和组织病理学分级通常只占这些关联的一小部分(图 2c,d),这表明深度学习量化了未完全反映在传统分类系统中的组织病理学模式。...图 3 04 组织病理学与拷贝数改变的联系 接下来本研究对组织病理学与拷贝数改变的联系进行了研究。使用同样的方法揭示了组织病理学模式与整个染色体或染色体臂的得失之间的频繁关联(图2a)。...然而没有发现个体非整倍体之间的简单组织病理学差异,大约 10% 的收益和损失与更高的组织病理学等级相关(图 2d)。

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KPIs2024——肾脏病理学图像分割

今天将分享肾脏病理学图像分割完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...在病理图像分析中,特别是在肾脏疾病中,组织分割至关重要。深度学习的兴起给肾脏病理图像分割带来了变革,但也暴露出缺乏开发和评估这些技术的综合基准。...使用啮齿动物数据的主要理由是啮齿动物和人类肾脏病理之间的形态相似性,使它们成为临床前医学研究和药物发现的普遍选择。...肾脏病理图像分割 (KPI) 挑战涵盖广泛的肾脏疾病模型,包括源自临床前啮齿动物模型的正常和多种特定 CKD 状况。...二、KPIs2024任务 慢性肾病病理图像分割肾小球。

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基于机器学习的脑电病理学诊断

此外,病理性和非病理性病例也因性别和子集而异。相反,男性和女性患者的比例非常接近。可以观察到,标记为病理性的记录随着年龄的增加而出现得更频繁,这与直觉相吻合。 ?...不同的颜色编码表示病理性和非病理性EEG记录。 这些观察在两个方面很重要。首先,病理与年龄的相关性可能导致这样一种情况,即经过训练的模型使用患者年龄作为病理的替代。...所有模型都确定了更多的假阴性(病理样本预测为非病理)。 据我们所知,基于TUH异常EEG语料库,二进值病理学解码只有一个先前发布的基于特征的结果。...图13 映射到正切空间的平均协方差矩阵的差异(病理性-非病理性)。最能指示病理活动的值是在电极T3和T4提取的方差。只有O1、O2、Fp1和Fp2的差异表示正常活动。...因为该任务涉及将EEG记录分类为病理性还是非病理性,所以在大时间尺度上演变的信号中可能没有信息。

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