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计算病理学概览

从数字化切片到可复现的深度学习工作流:数据治理、标注策略与临床落地的工程要点。

为什么需要计算病理学

全切片图像(WSI)体量大、标注成本高,传统阅片难以规模化复现。计算病理学把形态学信息与定量特征结合,为科研与辅助诊断提供可审计的数字基础。

典型技术栈

  • 数据层:DICOM / 厂商私有格式转换、金字塔瓦片与元数据索引
  • 模型层:弱监督、多实例学习(MIL)、自监督与基础模型微调
  • 工程层:版本化数据集、实验追踪与符合隐私合规的推理服务

落地时注意

临床路径强调可解释性与误差分析;线上系统需要明确的 人机协同 边界与回退策略,而不是“黑盒分数”。