基于计算机视觉模型的卵巢癌组织病理学分型优化研究

为解决卵巢癌诊断中因症状非特异性、筛查手段匮乏及病变复杂性导致的亚型分类难题，研究人员开发了基于预训练计算机视觉模型的机器学习流程，通过全切片图像(WSI)的掩膜区域分块处理，将检测-分类复合任务简化为分类问题。该方法在分块级别实现超90%的精准度，为计算病理学领域提供了可扩展的自动化诊断新范式。

　　

卵巢癌因其症状隐匿、缺乏可靠筛查手段及组织学异质性成为临床诊断难点。精准的亚型分类对个体化治疗至关重要。研究团队创新性地构建机器学习流程，通过微调预训练计算机视觉模型，对全切片图像(WSI)中的坏死组织(necrosis)、间质(stroma)和肿瘤区域进行靶向掩膜处理。该方法将复杂的"先检测后分类"流程转化为高效的分块(tiling)分类任务，经多数表决机制实现亚型判定。实验数据显示，该方法在各亚型分类中精度突破90%，为计算病理学(computational pathology)领域提供了可规模化的自动化诊断方案。该技术突破有望提升临床诊断一致性，推动精准医疗在卵巢癌领域的应用落地。