深度学习预测肌层浸润膀胱癌分子亚型
肌层浸润膀胱癌(MIBC)是第二大常见的泌尿生殖系恶性肿瘤，并且与具有高的发病率和死亡率。近期研究人员鉴定了MIBC的分子亚型，这具有重要的临床应用。 最近，有研究人员尝试利用深度学习的方法，利用传统的组织病理形态学，来预测MIBC患者的分子亚型。研究包括了2个MIBC患者群体，分别包括407名患者和16名患者，总共产生423个肿瘤组织的数码切片成像，并用于训练和验证，从而测试深度学系算法对分子
肌层浸润膀胱癌(MIBC)是第二大常见的泌尿生殖系恶性肿瘤，并且与具有高的发病率和死亡率。近期研究人员鉴定了MIBC的分子亚型，这具有重要的临床应用。
最近，有研究人员尝试利用深度学习的方法，利用传统的组织病理形态学，来预测MIBC患者的分子亚型。研究包括了2个MIBC患者群体，分别包括407名患者和16名患者，总共产生423个肿瘤组织的数码切片成像，并用于训练和验证，从而测试深度学系算法对分子亚型的预测情况。研究发现，他们建立的深度学系模型在预测MIBC患者的分子亚型中具有很好的表现，这些患者的切片为苏木精和伊红(HE)染色切片，其结果跟病理专家相比相当或者更好。通过使用不同的可视化技术，研究人员还鉴定了与他们的模型最相关的组织病理学特性。
最后，研究人员指出，深度学系能够单从HE切片用于预测重要的MIBC患者分子特性，这对改善疾病的临床治疗方面具有重要意义。
原始出处：
Ann-Christin Woerl， Markus Eckstein， Josephine Geiger et al.Deep Learning Predicts Molecular Subtype of Muscle-invasive Bladder Cancer From Conventional Histopathological Slides. Eur Urol. 27 April 2020
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