Diagnostic Assessment of Deep Learning Algorithms for Detection of Lymph Node Metastases in Women With Breast Cancer

医学 淋巴结 H&E染色 接收机工作特性 放射科 乳腺癌 深度学习 算法 淋巴 癌症 试验装置 病理 人工智能 内科学 机器学习 染色 计算机科学
作者
Babak Ehteshami Bejnordi,Mitko Veta,Paul Johannes van Diest,Bram van Ginneken,Nico Karssemeijer,Geert Litjens,Jeroen van der Laak,Meyke Hermsen,Quirine F. Manson,Maschenka Balkenhol,Oscar Geessink,Nikolas Stathonikos,Marcory CRF van Dijk,Peter Bult,Francisco Beça,Andrew H. Beck,D. Wang,Aditya Khosla,Rishab Gargeya,Humayun Irshad
出处
期刊:JAMA [American Medical Association]
卷期号:318 (22): 2199-2199 被引量:3129
标识
DOI:10.1001/jama.2017.14585
摘要

In the setting of a challenge competition, some deep learning algorithms achieved better diagnostic performance than a panel of 11 pathologists participating in a simulation exercise designed to mimic routine pathology workflow; algorithm performance was comparable with an expert pathologist interpreting whole-slide images without time constraints. Whether this approach has clinical utility will require evaluation in a clinical setting.
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