顶刊速看:《EBioMedicine》 IF=9.7 基于深度学习的低成本病理组织学评估系统

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点击👆蓝字或👇名片，关注"AI与医学" 精简版推文: 选文:大壮 编辑:小帆、大壮 文章标题 ： Developing a low-cost, open-source, locally manufactured workstation and computational pipeline for automated histopathology evaluation using deep learning 中文标题： 开发一个基于深度学习的低成本自动病理学评估系统 发表期刊： 《EBioMedicine》 发表时间： 2024年9月 0.论文介绍 研究背景 （1）近年来，数字病理学的扩展及其与诊断人工智能算法的潜在结合，为实现个性化医疗的普及带来了机遇。 （2）当前的数字病理工作站价格昂贵，通常在几千至几十万美元不等。 （3）随着癌症发病率在许多中低收入国家的上升，低成本的辅助诊断具有重要意义。 研究方法 （1）介绍了一种由开源组件组成的低成本（230美元）数字切片计算分析工作站。 （2）验证研究评估了三种不同数据集和预测模型的 ………………………………