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Value of public challenges for the development of pathology deep learning algorithms

Journal of pathology Informatics 2020年第1期11卷 1-7页

作者： Hartman, Douglas Van Der Laak, Jeroen Gurcan, Metin Pantanowitz, Liron Department of Pathology University of Pittsburgh Medical Center 200 Lothrop Street Pittsburgh 15213 PA United States Department of Pathology Radboud University Medical Center Nijmegen Netherlands Centre for Medical Image Science and Visualisation Linköping Sweden Center for Biomedical Informatics Wake Forest School of Medicine Winston Salem NC United States

The introduction of digital pathology is changing the practice of diagnostic anatomic pathology. digital pathology offers numerous advantages over using a physical slide on a physical microscope, including more discriminative tools to render a more precise diagnostic report. The development of these tools is being facilitated by public challenges related to specific diagnostic tasks within anatomic pathology. To date, 24 public challenges related to pathology tasks have been published. This article discusses these public challenges and briefly reviews the underlying characteristics of public challenges and why they are helpful to the development of digital tools. © 2019 Wolters Kluwer Medknow Publications. All rights reserved.

关键词： Algorithm development artificial intelligence digital pathology algorithms public challenges

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