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Deep learning outperformed 11 pathologists in the classification of histopathological melanoma images

机译:深度学习在组织病理学黑色素瘤图像的分类中表现出11个病理学家

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摘要

Background: The diagnosis of most cancers is made by a board-certified pathologist based on a tissue biopsy under the microscope. Recent research reveals a high discordance between individual pathologists. For melanoma, the literature reports on 25-26% of discordance for classifying a benign nevus versus malignant melanoma. A recent study indicated the potential of deep learning to lower these discordances. However, the performance of deep learning in classifying histopathologic melanoma images was never compared directly to human experts. The aim of this study is to perform such a first direct comparison.
机译:背景:大多数癌症的诊断由基于显微镜下的组织活组织检查的基于组织活组织检查的诊断。 最近的研究揭示了个别病理学家之间的高度不胜调。 对于黑色素瘤,文献报告了25-26%的分类,分类良性痣与恶性黑色素瘤。 最近的一项研究表明,深度学习的潜力,以降低这些不等调。 然而,在分类组织病理学黑色素瘤图像中的深度学习的性能永远不会直接与人体专家比较。 本研究的目的是执行这种第一次直接比较。

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