iDeepWise干货丨基于深度学习的宫颈细胞液基涂片染色标准化

10月11-14日，由中华医学会、中华医学会病理学分会主办的中华医学会病理学分会第二十四次学术会议暨第八届中国病理年会于成都完美落幕，深思考人工智能受邀参加会议，并向国内外知名细胞病理学专家及医务人员展示了其冠军项目——人工智能宫颈癌辅助筛查系统。

会上，深思考人工智能计算机视觉算法研究员李亚伟作为此次参会代表，在会议上就“基于深度学习的宫颈细胞液基涂片染色标准化”作出了精彩报告，为大家分享了深思考人工智能在病理细胞数字图像的AI创新技术以及智慧医疗领域的落地经验。

 

“病理图像的质量是影响诊断准确率的重要因素，因此，图像质量增强在病理图像处理领域有着重大的意义。”李亚伟讲到，“特别是对于苏木精-伊红（hematoxylin - eosin，H&E）染色的病理图像，不同病理机构之间存在很大的染色差异，直接降低了病理医生的阅片效率。同时, 低质量图像也会对计算机辅助诊断产生影响。”

（将染色过深的细胞进行染色标准化后的结果）

（将染色过浅的细胞进行染色标准化后的结果）

为解决此类问题，深思考将深度学习算法应用在数字病理图像的染色标准化上，亦指将非常规染色的数字病理图像颜色调整到合适的染色水平上。这种数字病理图像染色标准化方法，可有效解决玻片染色深浅的问题，对于数字病理细胞的可视化效果和计算机分析能力都有提升，同时启发其它细胞病理的染色标准化。

（深思考展位产品受业界广泛关注）

目前，深思考将这项技术应用于其人工智能宫颈癌辅助筛查系统，该产品可在60秒内完成病变细胞检测、分割、定位、标识并出具阅片报告。据了解，在前几日落幕的2018AIIA杯人工智能巡回赛·医学人工智能大赛中，该产品从两百多支国内外知名医疗参赛队伍中取得冠军。同时，其已同多家知名三甲医院进行合作，高质量的病理样本大数据超过百万份，覆盖70%以上的第三方检验机构。