Streamlined intraoperative brain tumor classification and molecular subtyping in stereotactic biopsies using stimulated Raman histology and deep learning

亚型 医学 组织学 脑瘤 病理 放射科 计算机科学 程序设计语言
作者
NULL AUTHOR_ID,Daniel Rueß,NULL AUTHOR_ID,NULL AUTHOR_ID,NULL AUTHOR_ID,Adrian Ion‐Mărgineanu,NULL AUTHOR_ID,NULL AUTHOR_ID,NULL AUTHOR_ID,Abdulkader Al-Shugri,Reinhard Büttner,NULL AUTHOR_ID,Maximilian I. Ruge,NULL AUTHOR_ID
出处
期刊:Clinical Cancer Research [American Association for Cancer Research]
卷期号:30 (17): 3824-3836 被引量:1
标识
DOI:10.1158/1078-0432.ccr-23-3842
摘要

Recent artificial intelligence algorithms aided intraoperative decision-making via stimulated Raman histology (SRH) during craniotomy. This study assesses deep learning algorithms for rapid intraoperative diagnosis from SRH images in small stereotactic-guided brain biopsies. It defines a minimum tissue sample size threshold to ensure diagnostic accuracy.
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