通过有监督的机器学习对肝活检中的白色区域进行自动分类

文章预览

✦ 深度学习辣汤小组文献阅读学习之七十六 ✦ 通过有监督的机器学习对肝活检中的白色区域进行自动分类 DeepLearning 深度学习辣汤小组  2023/1/17  2012年来着威斯康星大学的 Scott Vanderbeck等人开发了一种精度达到89%的分类器，用于识别肝活检病理图像的影像特征。并在HUMAN PATHOLOGY（IF：3.526，医学3区，病理学2区）期刊上发表题为“Automatic classification of white regions in liver biopsiesby supervised machine learning”的文章。 DOI： https://doi.org/10.1016/j.humpath. 2013.11.011 一、研究背景 非酒精性脂肪肝(NAFLD，Nonalcoholic fatty liver disease)是美国儿童和成人最常见的肝脏疾病。非酒精性脂肪肝的发展过程是从肝脏脂肪变性开始，发展最严重时，会恶化成非酒精性脂肪性肝炎(NASH， Nonalcoholic steatohepatitis)，其导致肝脏脂肪变性伴有坏死性炎症和纤维化。所以准确区分NAFLD的从轻微到 ………………………………