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Deep learning in digital pathology image analysis:a survey

Frontiers of Medicine 2020年第4期14卷 470-487页

作者： Shujian Deng Xin Zhang Wen Yan Eric I-Chao Chang Yubo Fan Maode Lai Yan Xu School of Biological Science and Medical Engineering Beihang UniversityBeijing 100191China Key Laboratory of Biomechanics and Mechanobiology of Ministry of Education and State Key Laboratory of Software Development Environment Beihang UniversityBeijing 100191China Beijing Advanced Innovation Center for Biomedical Engineering Beihang UniversityBeijing 100191China microsoft research Asia Beijing 100080China Department of Pathology School of MedicineZhejiang UniversityHangzhou 310007China

deep learning(DL)has achieved state-of-the-art performance in many digital pathology analysis *** methods usually require hand-crafted domain-specific features,and DL methods can learn representations without manually designed *** terms of feature extraction,DL approaches are less labor intensive compared with conventional machine learning *** this paper,we comprehensively summarize recent DL-based image analysis studies in histopathology,including different tasks(e.g.,classification,semantic segmentation,detection,and instance segmentation)and various applications(e.g.,stain normalization,cell/gland/region structure analysis).DL methods can provide consistent and accurate *** is a promising tool to assist pathologists in clinical diagnosis.

关键词： pathology deep learning segmentation detection classification

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