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计算病理学定义、最佳实践和监管指南推荐：数字病理学协会的白皮书
  摘要
    在这份白皮书中，来自数字病理学协会（DPA） 的专家在数字病理学的新兴领域定义了一些术语和概念，重点关注该领域在组织学图像及其相关的病人数据上的应用。
  引言
    这份白皮书的目标就是通过病理学界和监管机构来促进计算病理学的发展并加强与工业界的合作。
  实现计算病理学的障碍和解决方案
    基础设施考虑
      计算病理学的实现需要在 IT 领域的大量投资，病理图像通常大于50000×50000像素，这些大尺寸的图像可能会给评估、存储和库存管理带来问题。为确保其能有效实施，要求所有图片完全加载和分析算法具有较高的鲁棒性。
    处理器速度和资源
      图像处理的性能高度依赖于处理器速度，在这方面 GPUs 的表现要优于 CPUs，所以有必要购买专门为深度学习设计的 GPU，或者可以使用云服务器资源。
    网络限制
      如果在云端存储数据或者图像处理，网络带宽就成了重要的考虑因素。这里有几个数据传输的注意事项：
1 全切片扫描的数字切片数据必须传输至其网络存储位置
2 数字切片必须从其网络存储位置传输至图像分析环境
    获取训练数据
      深度学习与传统的图像分析相比是急缺数据的，尤其在有监督学习中，除了原生的数据集，还需要真实值（标签），这就需要病理学家花费大量时间和精力去手动标注。对这个问题，可以使用流水线工作流和带直观用户界面的通用注释工具来解决。
    数据多样性
      对有监督的算法而言，用各种各样的数据源开发是很重要的，这有助于提升算法的鲁棒性。
    公共资源
      对计算病理学而言，只有有限的公共可用数据集，这或许是限制其发展的最大因素之一。
    主动学习
      主动学习被认为是半监督学习，可以减少所需数据集的大小。
    算法的质量控制和可靠性
      对深度学习算法而言，目前建立严格的质量控制流程是很困难的，尤其是在分割问题中。对此，可以将算法数据与患者结果进行比较，以观察其是否比手动病理评估/评分预测结果更精准。
    理解算法
      不像传统的图像分析，在深度学习中图像特征会以一种常人难以理解的方式进行提取。
    道德准则
      是否公开发布用于创建算法的数据是一个复杂的伦理问题，所以有必要建立一个数据治理的系统。
    网络安全
      计算病理学的网络安全问题主要源自将大量医疗数据存储在可以通过网络访问的云系统上，这需要监督机构和供应商共同努力制定标准，提高计算病理学基础设施组件和软件的互操作性，并将此类标准通过法规正式化。
  计算病理学的历史和前景
    全视野数字切片 WSI
      通过将组织学玻片数字化，病理学家可以通过电脑屏幕远程观察，也可以使用图像分析技术自动分析。WSI 可以自动处理整个切片，提取研究者肉眼无法识别的特征。目前各式各样的全切片扫描仪已经进入了欧盟和美国等市场，全视野数字切片目前已在基础和转化型研究领域广泛应用。
    通过机器学习强化的传统图像分析
      传统的数字化图像分析需要手动调整一些参数，相较之下，通过机器学习可以生成鲁棒性更强的算法。得益于深度学习的发展，机器学习的能力在过去的十年已经得到极大的提高。在 2012 年的 ICPR Challenge 中，Ciresan 等人使用 CNNs 识别乳腺癌组织中的有丝分裂，其性能远超比赛中的其他选手。
在数字病理化中，通过机器学习强化的图像分析已经被研究者广泛应用于商用图像分析软件产品上。
    将图像与患者预后相关联
      研究者发现机器学习算法的用途不仅限于图像中包含的信息，其能自动提取海量的图像特征，用以获取和患者预后相关的预测，这被认为是计算病理学最有前景的地方，尤其是在肿瘤学领域，可以大大提升诊断的速度和精度。
    辅助诊断
      计算病理学的另一大前景是构建用于精密诊断的临床决策支持工具。例如，算法可以用于识别图像是否含肿瘤、计算有丝分裂数、提升免疫组织化学得分等，另外还可以用于监测淋巴结的转移。
    识别新特征
      机器学习能够识别图像中一些过去病理学家无法用肉眼观察到的具有临床意义的形态学特征。
  总结