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2病理诊断分子生物学技术应用的质量控制(1)实验室必须通过国家卫生和计划生育委员会临床检验中心审核,具备合格的检测资质。(2)应用检测试剂盒具备合格注册证。
病理诊断中HE染色的不足与改进研究-病理学论文.摘要：目的分析病理诊断中HE染色技术的应用价值。.方法选取2015年6月—2018年2月于我院接受病理学检测的60例作为研究对象,所有均行病理诊断,总结HE染色中存在的不足,并采取针对性改进措施进行...
综述肝硬化的影像学和病理学诊断及病因诊断.发布时间：2019-06-20.摘要：肝硬化是慢性肝病的终末阶段，难以明确病因的肝硬化是临床常见难题。.影像学和组织病理学检查是评估肝硬化程度和分期、鉴别肝硬化病因的重要手段，文章对肝硬化的影像学和病理...
胎盘和脐带组织病理检测早期诊断先天梅毒的研究.胎盘和脐带组织病理检测早期诊断先天梅毒的研究深圳市宝安区慢防治院张荣彭石潜深圳市慢防治院周华杨帆王立阳近年来。.随着梅毒在我国的再次流行，先天梅毒的发生率也迅速增加。.1991、1992...
在大数据的背景下，基于深度学习的人工智能日益影响着病理学的诊断模式。人工智能应用于临床诊断，特别是病理诊断，为进一步实现精准医疗提供了契机。本文从细胞学筛查、组织学诊断、免疫表型预测和基因分型预后判断四个方面来探讨人工智能在病理诊断中的应用进展及现状。
摘要本文采用了GoogLeNet和AlexNet对胃癌病理进行诊断；针对医学病理图像的特点，对GoogLeNet进行了优化；采用将不同结构和不同深度的网络模型进行融合，综合两种不同的网络模型提取到的不同特征，来提高胃癌诊断的准确率。1.AlexNet和...
病理医师的责任重大，对疾病的诊断不能出现差错。病理医师不仅要有丰富的临床经验，还必须掌握影像学、分子学等方面的知识，病理医师的成长期往往需要5到10年的时间。目前全国有执照的病理医师在1万人左右，人才缺口高达近9万人。胃癌是威胁人类健康
国际顶级人工智能医学影像学术会议MICCAI2019会期临近,论文录用结果陆续揭晓,腾讯共计入选8篇论文,涵盖病理癌症图像分类、医学影像分割、CT病灶检测、机器学习等范畴。近年来AI医学蓬勃发展,以“腾讯觅影”为代表的AI医学解决方案快速...
这篇论文和我看的上一篇看的关于胃癌的论文有所不同，最大的不同是他用了一种新的网络模型----AlexNet与GoogLeNet相融合的模型。概述本文将深度学习的方法应用于胃癌病理切片的识别中，经过大量的研究之后，以GoogLeNet和AlexNet两种深度学习网络模型为基础实现对胃癌的自动诊断。
目的:探讨常见卵巢性索-间质中FOXL2、AKT1、DICER1的突变情况及分子病理检测在卵巢粒层细胞瘤鉴别诊断中的应用价值。方法:收集2012年7月至2019年6月间首都医科大学附属北京妇产医院组织学诊断为卵巢成人型粒层细胞瘤21例，卵巢纤维瘤...
2病理诊断分子生物学技术应用的质量控制(1)实验室必须通过国家卫生和计划生育委员会临床检验中心审核,具备合格的检测资质。(2)应用检测试剂盒具备合格注册证。
病理诊断中HE染色的不足与改进研究-病理学论文.摘要：目的分析病理诊断中HE染色技术的应用价值。.方法选取2015年6月—2018年2月于我院接受病理学检测的60例作为研究对象,所有均行病理诊断,总结HE染色中存在的不足,并采取针对性改进措施进行...
综述肝硬化的影像学和病理学诊断及病因诊断.发布时间：2019-06-20.摘要：肝硬化是慢性肝病的终末阶段，难以明确病因的肝硬化是临床常见难题。.影像学和组织病理学检查是评估肝硬化程度和分期、鉴别肝硬化病因的重要手段，文章对肝硬化的影像学和病理...
胎盘和脐带组织病理检测早期诊断先天梅毒的研究.胎盘和脐带组织病理检测早期诊断先天梅毒的研究深圳市宝安区慢防治院张荣彭石潜深圳市慢防治院周华杨帆王立阳近年来。.随着梅毒在我国的再次流行，先天梅毒的发生率也迅速增加。.1991、1992...
在大数据的背景下，基于深度学习的人工智能日益影响着病理学的诊断模式。人工智能应用于临床诊断，特别是病理诊断，为进一步实现精准医疗提供了契机。本文从细胞学筛查、组织学诊断、免疫表型预测和基因分型预后判断四个方面来探讨人工智能在病理诊断中的应用进展及现状。
摘要本文采用了GoogLeNet和AlexNet对胃癌病理进行诊断；针对医学病理图像的特点，对GoogLeNet进行了优化；采用将不同结构和不同深度的网络模型进行融合，综合两种不同的网络模型提取到的不同特征，来提高胃癌诊断的准确率。1.AlexNet和...
病理医师的责任重大，对疾病的诊断不能出现差错。病理医师不仅要有丰富的临床经验，还必须掌握影像学、分子学等方面的知识，病理医师的成长期往往需要5到10年的时间。目前全国有执照的病理医师在1万人左右，人才缺口高达近9万人。胃癌是威胁人类健康
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这篇论文和我看的上一篇看的关于胃癌的论文有所不同，最大的不同是他用了一种新的网络模型----AlexNet与GoogLeNet相融合的模型。概述本文将深度学习的方法应用于胃癌病理切片的识别中，经过大量的研究之后，以GoogLeNet和AlexNet两种深度学习网络模型为基础实现对胃癌的自动诊断。
目的:探讨常见卵巢性索-间质中FOXL2、AKT1、DICER1的突变情况及分子病理检测在卵巢粒层细胞瘤鉴别诊断中的应用价值。方法:收集2012年7月至2019年6月间首都医科大学附属北京妇产医院组织学诊断为卵巢成人型粒层细胞瘤21例，卵巢纤维瘤...
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