کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8768970 | 1597916 | 2018 | 34 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Digital image analysis in breast pathology-from image processing techniques to artificial intelligence
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل دیجیتال تصویر در پاتولوژی پستان از تکنیک های پردازش تصویر به هوش مصنوعی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
WSIConvolutional networkDCISHER2MILISHmRNADNA - DNA یا اسید دزوکسی ریبونوکلئیکH&E - H & EIn situ hybridization - Hybridization در محلdeoxyribonucleic acid - اسید deoxyribonucleicIHC - ایمونوهیستوشیمیImmunohistochemistry - ایمونوهیستوشیمیDigital image analysis - تجزیه و تحلیل تصویر دیجیتالComputer-aided diagnosis - تشخیص طبی به کمک کامپیوترWhole-slide imaging - تصویربرداری کامل اسلایدRandom forest - جنگلهای تصادفی یا جنگلهای تصمیم تصادفیmessenger ribonucleic acid - رسوب ریبونوکلئیک اسیدDIA - روزCAD - طراحی به کمک رایانه یا کَدSVM - ماشین بردار پشتیبانیSupport vector machine - ماشین بردار پشتیبانیHematoxylin and Eosin - هماتوکسیلین و ائوزینartificial intelligence - هوش مصنوعیDuctal carcinoma in situ - کارسینوم داکتال در محلEstrogen receptor α - گیرنده استروژن αHuman epidermal growth factor receptor 2 - گیرنده عامل فاکتور رشد اپیدرمی انسان 2Progesterone receptor - گیرنده پروژسترونMultiple instance learning - یادگیری نمونه چندگانه
موضوعات مرتبط
علوم پزشکی و سلامت
پزشکی و دندانپزشکی
پزشکی و دندانپزشکی (عمومی)
چکیده انگلیسی
Breast cancer is the most common malignant disease in women worldwide. In recent decades, earlier diagnosis and better adjuvant therapy have substantially improved patient outcome. Diagnosis by histopathology has proven to be instrumental to guide breast cancer treatment, but new challenges have emerged as our increasing understanding of cancer over the years has revealed its complex nature. As patient demand for personalized breast cancer therapy grows, we face an urgent need for more precise biomarker assessment and more accurate histopathologic breast cancer diagnosis to make better therapy decisions. The digitization of pathology data has opened the door to faster, more reproducible, and more precise diagnoses through computerized image analysis. Software to assist diagnostic breast pathology through image processing techniques have been around for years. But recent breakthroughs in artificial intelligence (AI) promise to fundamentally change the way we detect and treat breast cancer in the near future. Machine learning, a subfield of AI that applies statistical methods to learn from data, has seen an explosion of interest in recent years because of its ability to recognize patterns in data with less need for human instruction. One technique in particular, known as deep learning, has produced groundbreaking results in many important problems including image classification and speech recognition. In this review, we will cover the use of AI and deep learning in diagnostic breast pathology, and other recent developments in digital image analysis.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Translational Research - Volume 194, April 2018, Pages 19-35
Journal: Translational Research - Volume 194, April 2018, Pages 19-35
نویسندگان
Stephanie Robertson, Hossein Azizpour, Kevin Smith, Johan Hartman,