过程(计算)
鉴定(生物学)
计算机科学
产品(数学)
工作(物理)
背景(考古学)
集合(抽象数据类型)
期限(时间)
自然(考古学)
选择(遗传算法)
作者
宇翔 卢,戈 潘,文文 赵,语 柏,梦 韩,子夜 刘,高子夜
标识
DOI:10.54254/3049-5350/2025.30904
摘要
乳腺癌是女性中最常见的癌症之一。随着病理数字切片扫描仪的问世、机器学习算法的不断进步和各类平台计算能力的大幅提升,人工智能技术在乳腺癌病理诊断中的应用得到了快速发展。AI在乳腺癌病理诊断中的应用包括肿瘤分类、淋巴结转移检测和行为预测等。AI在敏感性和效率上优于传统方法,但同时仍面临样本质量、算法泛化性和临床信任等方面挑战。
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