立项失败 创新训练 520计算机科学技术 医疗健康未定级

癌症是一种在发达国家和发展中国家死亡率很高的疾病。不仅死亡率高，且需花费想当高昂的医疗费用。治疗癌症的关键点之一是早期发现肿瘤，活组织检查需要更多的时间来提供应有的结果、采集程序、组织处理（制作带有染色过程的幻灯片），最后进行病理学家目视分析。然而，病理学家分析是一项高度专业化和耗时的任务，容易引起观察者之间和内部的不一致。此外，染色过程可能会导致分析过程中的差异。因此我们需要运用计算机辅助诊断（CAD）。 计算机辅助诊断是指通过影像学、医学图像处理技术以及其他可能的生理、生化手段，集合计算机的分析运算，辅助影像科医师发现病灶，提高诊断准确率，不仅增加了诊断过程的再现性，而且减少了观察者的主观性。癌症诊断的一个重要特征是观察细胞核。肿瘤样导管癌小叶癌在这些结构的上皮细胞上呈不规则生长。大量的细胞核或小区域内有丝分裂细胞的数量多，表明存在不规则生长代表肿瘤的组织。HI可以捕获此特征，但除了细胞核外，它还可以捕获其他良性肿瘤图像中可见的健康组织。在过去的几年里，我们在CAD中越来越多地使用机器学习（ML）和HI分析方法。ML方法已用于不同组织或器官，如乳房、前列腺、皮肤、大脑、骨骼、肝脏等中癌症的病理诊断。