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AI病理切片初筛定制:感兴趣区定位与复核留痕

病理阅片是典型的高强度、长时程工作。全片扫描(WSI)把视野搬到了屏幕上,医生仍需逐屏搜索,漏检风险多集中在低倍速扫读阶段。本实验室近期的实验不追求替代诊断,只做一件事:把需要优先查看的区域排到前面。

流程分三步:先做组织区域分割,剔除空白背景、玻片笔迹与折叠伪影;再以弱监督多实例学习,用切片级标签训练,输出可疑感兴趣区(ROI)坐标与热力图;最后由医生在阅片器中按排序复核。为应对染色差异与扫描色偏,输入端做颜色归一化,推理采用分块加重叠拼接,避免切块边界处的病灶被截断。

要点一:在合作医院约1200张回顾性切片上,前10个ROI命中主要病变的比例接近九成;对微小病灶与低对比度区域,召回仍有明显缺口。
要点二:下一步补充复核留痕机制,医生对ROI的采纳或驳回将回写为训练信号,并按月抽检模型漂移;同时探索把切片级标签细化为区域级标注的可行路径。

所有输出均定位为阅片排序建议,不生成诊断结论,最终判断仍由病理医师完成。

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