【Cell子刊】中山大学蔡木炎团队携深度学习模型，革新结直肠神经内分泌肿瘤检测

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【导读】 结直肠神经内分泌肿瘤（NETs）在治疗策略和预后方面与结直肠癌（CRC）显著不同，因此，需要一种经济、高效的方法来准确区分。在这项研究中，团队提出了一种基于病理图像区分结直肠NET和CRC的方法，利用病理先验信息来促进生成稳健的玻片级特征。 2024年10月15日， 中山大学附属肿瘤医院蔡木炎团队在期刊《Cell Reports Medicine》上发表了题为“Deep learning model with pathological knowledge for detection of colorectal neuroendocrine tumor”的研究论文。研究结果表明， 该模型有效地从CRC中识别NETs， 减少不必要的免疫组织化学检测，并加强对结直肠肿瘤患者的精确治疗。 https://www.cell.com/cell-reports-medicine/fulltext/S2666-3791(24)00532-9 关于神经内分泌肿瘤   01  神经内分泌肿瘤（NETs）是一组起源于全身神经内分泌细胞的罕见肿瘤，以产生肽激素和生物胺而闻名。胃 ………………………………