近期，中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)院智能所王煥欽研究員團(tuán)隊(duì)與安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院、合肥市第二人民醫(yī)院、中科大附屬第一醫(yī)院、安徽醫(yī)科大學(xué)附屬安慶醫(yī)院、蚌埠醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院等多家單位合作，構(gòu)建了胰腺癌EUS-FNA涂片細(xì)胞學(xué)病理半監(jiān)督CNN方法，相關(guān)成果發(fā)表在醫(yī)學(xué)腫瘤學(xué)領(lǐng)域經(jīng)典期刊BMC Cancer上。

超聲內(nèi)鏡引導(dǎo)下細(xì)針穿刺抽吸術(shù)（EUS-FNA）是目前胰腺癌診斷中最可靠且微創(chuàng)的檢查手段。病理醫(yī)生參與的快速現(xiàn)場(chǎng)評(píng)估（ROSE）能顯著提升涂片標(biāo)本質(zhì)量、減少穿刺次數(shù)、降低并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)，因此內(nèi)鏡醫(yī)生對(duì)ROSE的需求日益增加。然而，病理醫(yī)師人力資源短缺和工作負(fù)荷過(guò)重的問(wèn)題普遍存在。

王煥欽研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)與安醫(yī)大附屬第一醫(yī)院、合肥市第二人民醫(yī)院等多家單位合作，構(gòu)建了胰腺導(dǎo)管腺癌（PDAC）超聲內(nèi)鏡引導(dǎo)細(xì)針穿刺抽吸圖片細(xì)胞學(xué)標(biāo)本的半監(jiān)督學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割模型，實(shí)現(xiàn)癌細(xì)胞簇和非癌細(xì)胞簇的自動(dòng)分割。在對(duì)胰腺癌的診斷上，該方法與高級(jí)病理醫(yī)師相當(dāng)，優(yōu)于初級(jí)和中級(jí)病理醫(yī)師（陽(yáng)性預(yù)測(cè)值PPV: AI模型96% vs高級(jí)病理醫(yī)師93% vs 中級(jí)病理醫(yī)師84% vs 初級(jí)病理醫(yī)師73%）。該方法有效緩解了對(duì)ROSE的需求，并以半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式減輕專家醫(yī)生標(biāo)注的負(fù)擔(dān)。

本論文的第一作者為方東博士，王煥欽研究員與安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院梅俏主任醫(yī)師為該研究的共同通訊作者。

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https://bmccancer.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12885-025-13910-w

圖. 病理涂片癌細(xì)胞簇分割的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法