基于NASH患者肝脏活检中的肝细胞气球样变引入持续同源性图像，实现计算机辅助NASH诊断

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✦ 深度学习辣汤小组文献阅读学习之五十五 ✦ 基于NASH患者肝脏活检中的肝细胞气球样变引入持续同源性图像，实现计算机辅助NASH诊断 DeepLearning 深度学习辣汤小组  2022/9/25  2020年，来自日本国立大学旭川医科大学的Takashi Teramoto等人在病理诊断中引入持续性图像作为新颖的数学描述符对气球样变进行分类，此外，为实现非酒精性脂肪肝亚型分类，还提出并验证了一种结合线性机器学习技术的拓扑数据分析方法，并在Computer Methods and Programs in Biomedicine（IF：7.0271）期刊上发表题为“Computer-aided classification of hepatocellular ballooning in liver biopsies from patients with NASH using persistent homology” 的文章。 DOI： https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105614 一、研究背景 在2010年代，日本的肝癌发病率和死亡人数开始下降。这是因为由于抗病毒治疗的显著进步，由乙型或丙型肝炎病 ………………………………