14分+的并用深度学习从切除淋巴结组织病理学图像预测胃癌预后！

上显著相异（左图4c）。如左图4c示意左图，在N1期的GC患儿之中，有一半的T/MLN0.45）与不良病状具体（危险性比HR=2.05，95%可信区间CI1.66-2.54，P

05在独立字段上顺利进行检验 然后，将深深造基础在CH 病房 2006-2008 GC字段（215例，2044个WSI和4343个LNs）和JX病房 2016-019 GC字段（92例，904个WSI和2260个LNs）的LNs WSI独立数据集上顺利进行了测试。如左图5示意左图，在没有搬迁深造的完全，基础的性能仍然很好。对于来自CH 病房 2006-2008字段的WSI（左图5a，b），只能AI的准确度为97.9%（1730/1767），甲基化为86.3%（2223/2576）。对于来自JX病房2016-2019年字段的患儿，只能AI的准确度为96.0%（1013/1055），甲基化为85.1%（1026/1205）（左图5c，d）。

左图 5

检验了这两个字段之中T/MLN和T/MLN病状之间的具体性，结果与CH病房2001-2005年字段相似。

06用WSIs数据分析肝癌移到

该数据分析该系统的视觉数据分析能力有助于展示有着移到的上皮细胞切片之中呈现的多维自由空间信息。在转化的热左图上，每个反光的粉红色与肝癌化学物质的概率相等。相异粉红色的分布都有肝癌细胞侵入LN的视觉关键点。这些LN的热左图确实，大多数肝癌细胞从LN四周的传入动脉开始崩塌LN（左图6a）。上皮细胞门上是血管、大脑和转换器动脉的通道。如左图6b示意左图，许多肝癌细胞从门上开始崩塌LN。在从动脉或淋巴门上崩塌LN后，肝癌细胞日渐崩塌LN的内部其组织，直到所有LN移到。说明该该系统可视化工具在从H-E染料的肝癌其组织的WSIs之中合成伪装特征不足之处有着非常庞大的功能。

左图 6

小编总结该深深造迭代解决了在此之前仔细观察到的一个难于解决的缺陷，即移到性肝癌细胞生产量与病状之间的关系。确实 深深造模型不只能可以努力流行病学学监测上皮细胞移到，还可以努力肝癌学家揭示重新病状诱因，特别是那些难于手动计算出来的诱因。

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