基底細(xì)胞癌（BCC）是最常見的皮膚腫瘤之一,臨床醫(yī)師可以根據(jù)發(fā)病部位、皮損外觀特點(diǎn)做出初步診斷,還可以通過皮膚鏡等無創(chuàng)檢查手段進(jìn)行圖像分析與擬診,最終依據(jù)組織病理結(jié)合臨床信息確診。近年隨著人工智能（AI）技術(shù)的發(fā)展,利用機(jī)器視覺對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與分析成為可能。計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)大量臨床、皮膚鏡、組織病理圖片資源建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輔助專業(yè)醫(yī)師對(duì)疑難病癥做出分析判斷,有助于提高皮膚腫瘤的早期診斷水平、增強(qiáng)基層醫(yī)師診治能力、減輕病理�？漆t(yī)師工作負(fù)擔(dān)。本文現(xiàn)就國(guó)內(nèi)外AI領(lǐng)域?qū)CC的診治研究進(jìn)展作一綜述。 

【文章來源】：第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào). 2019,40(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 AI對(duì)BCC臨床圖像的識(shí)別
2 AI對(duì)BCC組織病理圖像的識(shí)別
3 臨床和組織病理密切結(jié)合, 提高AI對(duì)BCC的正確診斷率
4 AI在指導(dǎo)治療和評(píng)估預(yù)后方面的應(yīng)用
5 小結(jié)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]人工智能技術(shù)在肺部腫瘤中的研究現(xiàn)狀和應(yīng)用前景[J]. 高云姝,周潔,潘軍,于觀貞,梁軍.  第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(08)
[2]深度學(xué)習(xí)圖像分割算法在胃癌病理切片中的可行性分析[J]. 梁橋康,南洋,項(xiàng)韶,梅麗,孫煒,于觀貞.  第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(08)
[3]人工智能在腫瘤病理診斷和評(píng)估中的應(yīng)用與思考[J]. 于觀貞,魏培蓮,陳穎,朱明華.  第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(11)
[4]皮膚鏡對(duì)基底細(xì)胞癌鑒別診斷價(jià)值的初步研究[J]. 李薇薇,涂平,楊淑霞,李航,汪旸.  中華皮膚科雜志. 2013 (07)



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