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深度学习数字病理学中的隐变量及其引起批量效应的潜力:预测模型研究
人工智能(AI)在数字领域的出现病理(DP)已经导致了各种算法的检测，分类，并进一步评估多种癌症亚型[1]的发展。人们对这一新兴技术的普遍兴趣和热情持续增长，以各种基于卷积神经网络(CNN)的肿瘤系统的开发为例，这些系统用于分析乳腺癌[2,3]、肺癌[4]、皮肤[5,6]和胃肠道[7]癌的组织学图像。
马克斯•施密特，罗曼·克里斯托夫·马龙，Achim Hekler，Albrecht Stenzinger，阿克塞尔Hauschild，迈克尔Weichenthal，马库斯Tiemann，迪特尔Krahl，亨氏Kutzner，Jochen Sven Utikal，塞巴斯蒂安Haferkamp，雅各布·尼古拉斯·凯瑟，弗雷德里克Klauschen，伊娃Krieghoff-Henning，Stefan Frohling，克里斯托弗·冯·卡勒，提图斯约瑟夫布林克
中国医学杂志，2017;23(2):e23436
新冠肺炎疫情期间利用学西通平台进行医学形态学培训:网络教学方法的开发与验证
此外,病理是一门关于机体疾病状况的组织学结构变化的课程;它探讨病因、疾病的发病机制、功能改变和基本结局[12]。病理是一门以组织学与胚胎学课程为基础，包含在基础医学和临床医学课程中的桥梁课程。
Qinlai刘，文平太阳，长庆杜，Leiying杨，Na元，Haiqing崔，Wengang歌，李通用电气
JMIR Med Inform 2021;9(3):e24497
病理世界各地的报告格式各不相同。的异质性病理报告并非结直肠癌所独有;标准化的需求越来越大病理报告[3]。病理诊断是基于大体检查，显微镜检查，有时分子检测。
Borim Ryu，Eunsil Yoon，Seok金，Sejoon李，Hyunyoung门敏，共同发表一，姬英娜，恐怖金，Rong-Min门敏，庆熙黄，而秀英柳
中国医学网络学报2020;22(12):e18526