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本项目采用人工智能、深度学习方法，在组织病理层面提取发掘微观潜在的病理特征，建立胃癌智能诊断模型（包括淋巴结转移智能诊断模型、胃癌腹膜转移智能诊断模型）。研究收集 222 例胃癌根治术淋巴结清扫患者 921 张 HE 染色切片。经过数字化扫描和标注后，将图像分为训练队列、测试队列和验证队列。 在淋巴结量化的任务中，结合更快的 RCNN 和 DeepLab 作为级联 DL 算法来检测感兴趣区域(ROI)。根据相交并集标准(IoU)检验淋巴结量化的准确性。在转移癌识别任务中，融合 Xception 和 DenseNet-121 模型来提取特征。在前瞻性验证组中，使用 327 幅未标记图像来验证诊断系统的性能。通过阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)来进一步测试建立系统的性能。最终得出结果：该系统在淋巴结量化方面的准确率达***%。在转移癌识别方面联合Xception和DenseNet-121模型的系统对转移癌的诊断效果最好，PPV 为 ***%，NPV 为 ***%。

利用迁移学习(TL)技术开发了胃癌腹膜转移，腹水细胞检测和分类的深度学习 （DL）系统，我们建立了一个新的腹水细胞病理图像数据集，实现了细胞的自动检测和分类。本项目在胃癌的智能诊断及新辅助治疗疗效的预测方面实现研究结果的突破，在术前无创地识别新辅助化疗获益较大的患者，从而辅助医生有根据地为不同获益程度的患者制定合适的诊疗方案，有助于提高胃癌患者的治疗质量，推动胃癌的个性化精准医疗的发展。推广应用后直接服务于临床，解决临床问题，使更多患者获益。

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