深度学习驱动的乳腺癌病理图像自动分类：挑战与进展

本文主要探讨了基于深度学习的乳腺癌病理图像自动分类技术在医疗领域的关键应用和挑战。癌症，尤其是乳腺癌，作为女性健康的重大威胁，根据世界卫生组织(IARC)的数据，其发病率和死亡率不容忽视。传统的病理图像诊断依赖于人工判断，这不仅耗时且受人为因素影响较大，不利于提供客观准确的诊断结果。因此，计算机辅助诊断(CAD)技术，特别是深度学习在此领域的应用，显得尤为重要。 深度学习作为一种人工智能方法，利用神经网络模型的强大能力来解析和理解病理图像中的复杂模式。它能够处理图像之间的微小差异、细胞重叠以及颜色分布不均等问题，这些都是传统方法难以解决的挑战。然而，深度学习在乳腺癌病理图像分类方面的应用也面临数据集不足的问题。由于缺乏大规模、标注清晰的公开数据集，研究人员在开发和优化算法时遇到了困难。 HEXueying、HANZhongyi和WEIBenzheng等人在2018年的研究中，尝试利用深度学习技术来改善这一情况。他们提出了一种自动分类系统，旨在通过深度学习模型，如卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)，自动区分良性与恶性病理图像。这项工作展示了深度学习在乳腺癌病理图像分类中的潜力，提高了诊断的效率和准确性，有助于医生做出更科学的治疗决策。 基于深度学习的乳腺癌病理图像自动分类技术对于提升乳腺癌早期检测和精确诊断的能力具有重要意义，未来的研究方向可能包括扩大数据集、改进模型性能以及进一步降低误诊率，以期更好地服务于临床实践，挽救更多患者的生命。