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间质纤维化、肾小管萎缩和肾小球硬化的自动计算检测( Automated Computational Detection of Interstitial Fibrosis, Tubular Atrophy, and Glomerulosclerosis )
B Ginley KY Jen SS Han L Rodrigues P Sarder
背景间质纤维化、肾小管萎缩(IFTA)和肾小球硬化是肾损伤不可恢复的指标。现代机器学习(ML)工具已经实现了对图像结构的稳健、自动识别，可以与人类专家的分析相媲美。ML算法被开发并测试了复制肾脏病理学家对IFTA和肾小球硬化的检测和定量的能力。方法肾脏病理学家对116例肾活检标本进行全玻片图像（WSI）,以诊断IFTA和肾小球硬化。共使用79个WSI训练卷积神经网络(CNN)的不同配置，17个和20个WSI分别作为内部和外部测试案例。将最佳模型与四位肾脏病理学家在20张新的检测玻片上的输入进行比较。此外，对于87个检测活检标本，病理学家和CNN所做的IFTA和肾小球硬化测量与患者结局使用经典的统计工具相关。结果所有图像类别的平均性能最好的来自在40×倍率下训练的DeepLabVersion2网络。由该CNN得出的IFTA和肾小球硬化百分比与四位肾脏病理学家达成了高度一致。病理学家和CNN对IFTA和肾小球硬化的分析显示，与所有患者结果变量具有统计学意义和等价相关性。结论ML算法可以被训练来复制肾脏病理学家进行的IFTA和肾小球硬化评估。这表明，在肾脏病理学家的时间有限或无法获得的情况下，计算方法可能能够提供一种评估慢性肾脏损伤程度的标准化方法。
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