在肝活检组织学中利用深度学习技术精准定量评估肝脂肪变性

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✦ 深度学习辣汤小组文献阅读学习之六十 ✦ 在肝活检组织学中利用深度学习技术精准定量评估肝脂肪变性 DeepLearning 深度学习辣汤小组  2022/10/9  2020年6月，来自美国纽约州石溪大学的Mousumi Roy等人提出了一个基于深度学习的区域边界集成网络，可以对肝脏组织病理学图像中脂肪变性进行精确量化，达到了预测脂肪肝患者风险以及肝脏移植可行性的临床意义，并在Laboratory Investigation（IF：5.662）期刊上发表了题为“Deep-learning-based accurate hepatic steatosis quantification for histological assessment of liver biopsies”的文章。 DOI： https://doi.org/10.1038/s41374-020-0463-y 一、研究背景 肝脂肪变性是由肝细胞中脂质过度积累引起的疾病，准确测量脂肪变性成分是临床决定是否使用供肝进行移植的关键步骤。在临床实践中，病理学家通过检查苏木精—伊红(H )染色的组织切片来确定 ………………………………