简介：摘要目的研究结直肠癌人工智能病理诊断模型构建过程中，病理医师对数字切片癌组织的人工标注在不同扫描仪构建的全切片图像（WSI）中准确迁移的方法。方法在本研究中，我们提出了一种基于图像配准的标注迁移方法，在来自不同扫描仪的WSI之间建立仿射映射。通过多分辨率最小化两个WSI缩略图之间的互信息来估计最佳仿射映射参数，以避免和改变扫描仪特定特性的影响，减少计算时间。我们使用了181张结直肠癌病理切片，使用两个品牌的扫描仪获得相应的WSI，对上述标注迁移方法进行测试。结果181张HE切片的扫描结果表明，同一张切片由不同扫描仪构建的WSI在颜色、位置、大小等属性上都有不同的表现。使用我们提出的标注迁移方法，其中179张图像的人工标注成功地在不同扫描仪构建的WSI中迁移，其中125对使用单个CPU核心的计算时间不到1分钟。结论我们提出了一种快速、准确的全自动的标注迁移方法，用于在不同扫描仪构建的WSI之间传递人工标注。在准备深度学习训练数据过程中，既可以避免病理医师对新图像的重新标注，也可以避免病理医师之间在标注上的差异。
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