朱维健

    【摘 要】：目的：通过查询文献资料来分析当前人工智能在病理学诊断DNA错配修复方面的应用与进展 方法：检索文献资料和信息选定了深度残差学习算法，研究者从癌症基因组图谱中获取了病理切片数据，包括315个胃癌样本，360个结直肠癌样本和378个冷冻结直肠癌样本。样本进一步经过自动肿瘤检测仪处理，分别生成了100570、93408、60894个颜色归一化色块，作为深度学习的“原料”，随后分别对DNA错配修复和MSS(微卫星稳定)样本进行DNA错配修复评分。结果：直接从病理切片识别DNA错配修复，利用深度残差学习算法识别结直肠癌中DNA错配修复准确率达84%。结论：这意味着我们或许可以越过免疫组化或基因检测，直接利用人工智能机器提取肿瘤组织特征，对病理切片进行分析，更快捷地识别出那些适合使用免疫治疗的患者。考虑到DNA错配修复在各癌种中的普遍性，后续人工智能的应用可能潜力无限。

    【关键词】：人工智能 ;DNA错配修复 ;肿瘤切片

    Abstract： Objective ： Application and Progress of Artificial Intelligence in Pathological Diagnosis DNA Mismatch Repair by Searching Literature. Methods ： Searching literature and information to select a deep residual learning algorithm ......