Informace o publikaci
Strojové učení v digitální patologii
| Autoři | |
|---|---|
| Rok publikování | 2025 |
| Druh | Recenzovaný odborný článek |
| Časopis / Zdroj | Ceskoslovenska Patologie |
| Fakulta / Pracoviště MU | |
| Citace | |
| www | https://www.prolekare.cz/en/journals/czecho-slovak-pathology/2025-2-16/strojove-uceni-v-digitalni-patologii-141102 |
| Klíčová slova | artificial intelligence; Digital Pathology; Image processing; machine learning; Whole-slide images |
| Přiložené soubory | |
| Popis | S postupující digitalizací patologie se do popředí zájmu dostávají i aplikace metod strojového učení a umělé inteligence. Výzkum a vývoj vtéto oblasti je velmi rychlý, ale aplikace učících systémů v klinické praxi stále zaostávají. Cílem tohoto textu je přiblížit proces tvorby a nasazení učících systémů v digitální patologii. Začneme popisem základních vlastností dat produkovaných v rámci digitální patologie. Konkrétně pojednáme o skenerech a skenování vzorků, o ukládání a přenosu dat, o kontrole jejich kvality a přípravě pro zpracování pomocí učících systémů, zejména o anotacích. Naším cílem je prezentovat aktuální přístupy k řešení technických problémů a zároveň upozornit na úskalí, na která lze narazit při zpracování dat z digitální patologie. V první části také naznačíme, jak vypadají aktuální softwarová řešení pro prohlížení naskenovaných vzorků a implementace diagnostických postupů zahrnujících učící systémy. Ve druhé části textu popíšeme obvyklé úlohy digitální patologie a naznačíme obvyklé přístupy k jejich řešení. V této části zejména vysvětlíme, jak je nutné modifikovat standardní metody strojového učení pro zpracování velkých skenů a pojednáme o konkrétních aplikacích v diagnostice. Na závěr textu poskytneme rychlý náhled dalšího možného vývoje učících systémů v digitální patologii. Zejména ilustrujeme podstatu přechodu na velké základní modely a naznačíme problematiku virtuálního barvení vzorků. Doufáme, že tento text přispěje k lepší orientaci v rapidně se vyvíjející oblasti strojového učení v digitální patologii a tím přispěje k rychlejší adopci učících metod v této oblasti. |