Prostate Cancer Risk Stratification via Nondestructive 3D Pathology with Deep Learning-Assisted Gland Analysis

通过深度学习辅助腺体分析进行无损 3D 病理学前列腺癌风险分层

阅读：7

作者：Weisi Xie, Nicholas P Reder, Can Koyuncu, Patrick Leo, Sarah Hawley, Hongyi Huang, Chenyi Mao, Nadia Postupna, Soyoung Kang, Robert Serafin, Gan Gao, Qinghua Han, Kevin W Bishop, Lindsey A Barner, Pingfu Fu, Jonathan L Wright, C Dirk Keene, Joshua C Vaughan, Andrew Janowczyk, Adam K Glaser, Anant Ma

期刊：

Cancer Research

影响因子：

12.500

时间：

2022

起止号：

2022 Jan 15;82(2):334-345.

doi：

10.1158/0008-5472.CAN-21-2843

研究方向：

肿瘤

疾病类型：

前列腺癌

Significance

An end-to-end pipeline for deep learning-assisted computational 3D histology analysis of whole prostate biopsies shows that nondestructive 3D pathology has the potential to enable superior prognostic stratification of patients with prostate cancer.

特别声明

1、本页面内容包含部分的内容是基于公开信息的合理引用；引用内容仅为补充信息，不代表本站立场。

2、若认为本页面引用内容涉及侵权，请及时与本站联系，我们将第一时间处理。

3、其他媒体/个人如需使用本页面原创内容，需注明“来源：[生知库]”并获得授权；使用引用内容的，需自行联系原作者获得许可。

4、投稿及合作请联系：info@biocloudy.com。