【摘 要】
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目的建立基于深度学习算法的HER-2免疫组化全片自动判读模型,对该模型的性能进行评估,探讨其运用于临床病理诊断的可行性。方法收集浸润性导管癌标本215例,对其HER-2免疫组化
【机 构】
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四川大学华西医院病理科,四川大学华西医院病理研究室
【基金项目】
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四川大学华西医院学科卓越发展1·3·5工程临床研究孵化项目(2019HXFH036),国家重点研发计划(2017YFC0113908),成都市新型产业技术研究院科技创新项目(2017-CY02-00026-GX)
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目的建立基于深度学习算法的HER-2免疫组化全片自动判读模型,对该模型的性能进行评估,探讨其运用于临床病理诊断的可行性。方法收集浸润性导管癌标本215例,对其HER-2免疫组化切片进行全片扫描,基于深度学习算法建立HER-2免疫组化全片自动判读模型。结果HER-2免疫组化全片自动判读模型的准确性为81.5%,假阳性率为1.5%,无假阴性病例。深度学习模型与病理医师在不确定病例中的准确率分别为60.7%及50%(P=0.23)。与病理医师判读相比,深度学习模型减少17.6%的不确定病例。深度学习模型判读不一
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