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摘要
病理诊断是癌症诊断和治疗过程中的金标准，利用人工智能模型对癌症病理图像进行自动分析不仅可以减轻病理学家的工作负担，还可以提高诊断结果的准确性。然而，病理图像的大尺度特点以及对于预测结果可解释性的高要求为人工智能模型带来了巨大的挑战。在近年来的研究中，图神经网络在建模图像中实体的空间上下文关系及可解释性方面都展现出了强大的能力，为数字病理的研究提供了新的思路。本文回顾了近年来计算机视觉领域的相关工作，分析了图神经网络在乳腺癌病理图像分析中的优势，分类和比较了现有的面向乳腺癌病理图像的图构建方法，分析和对比了乳腺癌病理图像分析中的图神经网络模型，整理了近年来的研究中常用的工具包与公开数据集。总结了基于图神经网络的乳腺癌病理图像分析研究中存在的挑战并对未来的研究方向进行了展望。
- 出版日期2023
- 单位西安电子科技大学
