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AI病理切片初筛定制:染色归一与可疑区定位

病理初筛的瓶颈往往不在单张切片的识别精度,而在染色与扫描设备带来的域差异。本阶段实验围绕“先对齐、再定位”展开。

切片来自不同中心时,同一组织的颜色分布差异常大于病变与正常组织之间的差异。我们采用颜色归一化配合局部结构保持校正,先统一染色基调,再保留细胞核纹理细节;在此基础上训练低倍定位模型输出可疑区域热图,由高倍模型对候选视野做二次确认,最终只把少量视野推给医生复核。

· 进展:在三个来源、约两千张回顾性全切片上,跨中心测试的可疑区域召回波动明显收窄,平均每张切片需人工复看的视野数量下降约四成,未见明显漏检增加。
· 下一步:与病理科共建“模型提示—医生确认—样本回流”闭环,重点补充少见亚型与制片质量偏低的切片,并评估不同扫描仪下的稳定性。

我们更关注的是这套流程能否嵌入现有阅片工作站,而非替代诊断结论——提示是辅助,判定仍归医生。

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