基于Faster R-CNN算法开发的肾小球病理人工智能识别系统的速度与效率分析

来源 :临床肾脏病杂志 | 被引量 : 3次 | 上传用户：majixiong0

【摘要】

：

目的基于Faster R-CNN算法开发出能够自动对肾组织病理切片图像中肾小球进行识别的人工智能(artificial intelligence,AI)系统,帮助病理医师提高计算肾小球个数与识别缺血硬化性肾小球的速度和效率。方法将山西省人民医院和山西医科大学第二医院自2008年至2018年的11 476例肾病患者PASM染色的肾脏病理切片进行数字化扫描,图像数据通过远程病理系统传输到云端并进行储存

【作者】

：

杨会张兴娜姜秋竹原成英屈重霄刘云霄王晨李明李荣山周晓霜

【机构】

：

山西医科大学, 太原,030600山西医科大学附属人民医院/山西省人民医院肾内科, 太原,030012;山西医科大学附属人民医院/山西省人民医院病理科, 太原,030012;山西医科大学第二医院病理科

【出处】

：

临床肾脏病杂志

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

大数据人工智能 Faster R-CNN 肾脏病理图像肾小球

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