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Artificial Intelligence Applications in Cytopathology : Current State of the Art - 10/08/24

Doi : 10.1016/j.path.2024.04.011 
Louis J. Vaickus, MD, PhD a, b, , Darcy A. Kerr, MD a, b , Jaylou M. Velez Torres, MD c, Joshua Levy, PhD a, d
a Department of Pathology and Laboratory Medicine, Dartmouth-Hitchcock Medical Center, One Medical Center Drive, Lebanon, NH 03756, USA 
b Geisel School of Medicine at Dartmouth, Hanover, NH 03750, USA 
c Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of Miami Miller School of Medicine, Miami, FL 33136, USA 
d Cedars-Sinai Medical Center, 8700 Beverly Boulevard, Los Angeles, CA 90048, USA 

Corresponding author. 1 Medical Center Drive, Lebanon, NH 03756.1 Medical Center DriveLebanonNH03756

Abstract

The practice of cytopathology has been significantly refined in recent years, largely through the creation of consensus rule sets for the diagnosis of particular specimens (Bethesda, Milan, Paris, and so forth). In general, these diagnostic systems have focused on reducing intraobserver variance, removing nebulous/redundant categories, reducing the use of “atypical” diagnoses, and promoting the use of quantitative scoring systems while providing a uniform language to communicate these results. Computational pathology is a natural offshoot of this process in that it promises 100% reproducible diagnoses rendered by quantitative processes that are free from many of the biases of human practitioners.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Cytopathology, Artificial intelligence, Machine learning, Computational pathology, Deep learning, Artificial neural network, Convolutional neural network


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Vol 17 - N° 3

P. 521-531 - septembre 2024 Retour au numéro
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  • The Current and Future Impact of Lymph Node Fine-Needle Aspiration Cytology on Patient Care
  • Elisabetta Maffei, Angela D’Ardia, Valeria Ciliberti, Bianca Serio, Francesco Sabbatino, Pio Zeppa, Alessandro Caputo

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