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基于人工智能的病理预测未知原发癌症的起源( AI-based pathology predicts origins for cancers of unknown primary )
MY Lu TY Chen DFK Williamson M Zhao F Mahmood
原发癌(CUP)是指原发癌的解剖部位不能确定的一种不明诊断类型。这是一个相当大的挑战，因为现代治疗方法主要针对原发性肿瘤。最近的研究集中在使用基因组学和转录组学来确定肿瘤的起源。然而，基因组测试并不总是进行，在低资源环境下缺乏临床渗透。在这里，为了克服这些挑战，我们提出了一种基于深度学习的算法--通过深度学习进行肿瘤起源评估(TOAD)，该算法可以使用常规获得的组织学幻灯片为原发性肿瘤的起源提供鉴别诊断。我们使用已知原发肿瘤的整体幻灯片图像来训练一个模型，该模型同时识别肿瘤是原发还是转移，并预测其起源位置。在我们对已知原发肿瘤的持久测试集上，该模型获得了0.83和0.96的top-1精确度，而在我们的外部测试集上，该模型获得了0.80和0.93的top-1和top-3精确度。我们进一步整理了317例CUP的数据集，并对其进行了鉴别诊断。我们的模型预测结果是61%的病例符合，top-3符合率为82%。TOAD可以作为一种辅助工具来鉴别诊断复杂的转移性肿瘤和杯状瘤，并可以与辅助检查和广泛的诊断工作一起使用或代替这些检查和检查，以减少杯状瘤的发生。
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