目的:构建基于卷积神经网络的甲状腺液基细胞学病理辅助诊断模型。方法:收集700例甲状腺液基细胞学涂片，扫描成数字图像，经良、恶性标注后按比例分成训练集和测试集，噪声滤除后提取有效区域分别在10×和40×分割成512×512的小图像块，构建分类模型对训练集深度学习并对测试集自动判读，经数据增强和参数迭代优化，统计辅助诊断模型的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值等评价指标。结果:训练集560例含4 926个细胞团的11 164个图像块，测试集140例含977个细胞团的1 402个图像块，选取YOLO网络构建细胞团检测模型，用ResNet50作为分类模型，经过40轮迭代训练，10×倍率下准确率为90.01
作者：叶美华；陈万远；蔡博君；金朝汇；何向蕾
来源：中华病理学杂志 2021 年 50卷 4期
