口腔医学研究

作者：吴天赐, 郁佳鑫, 黄晓峰, 陈盛, 王育新, 蒲玉梅

单位：1.南京大学医学院附属口腔医院 南京市口腔医院口腔颌面外科 江苏 南京 210008; 2.南京大学医学院附属口腔医院 南京市口腔医院病理科 江苏 南京 210008

关键词：口腔鳞状细胞癌,病理,深度学习,残差神经网络,最差浸润方式,

基金：南京大学医学院附属口腔医院3456骨干人才资助项目(编号:0222C101),江苏省重点研发计划项目(社会发展)BE2021609

目的: 探究深度学习网络模型(ResNet-18)用于判定口腔鳞状细胞癌(oral squamous cell carcinoma,OSCC)最差浸润方式(worst pattern of invasion,WPOI)的可行性及效果。方法: 应用 ResNet-18模型对收集的491张OSCC患者数字化病理切片进行研究,训练其识别并区分非肿瘤区域、WPOI 1~3级、WPOI 4~5级,利用分类准确率对模型进行评估。结果: ResNet-18神经网络可以有效区分 OSCC非肿瘤区域、WPOI 1~3级、WPOI 4~5级,其准确率可达99.5%。结论: 深度学习网络模型ResNet-18可以有效区分 OSCC非肿瘤区域、WPOI 1~3级、WPOI 4~5级,辅助医师提高诊断速度。

来源：2023年第10期

《口腔医学研究》期刊编辑部

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