10月11-14日，由中華醫學會、中華醫學會病理學分會主辦的中華醫學會病理學分會第二十四次學術會議暨第八屆中國病理年會於成都完美落幕，深思考人工智慧受邀參加會議，並向國內外知名細胞病理學專家及醫務人員展示了其冠軍項目——人工智慧宮頸癌輔助篩查系統。
會上，深思考人工智慧計算機視覺算法研究員李亞偉作為此次參會代表，在會議上就「基於深度學習的宮頸細胞液基塗片染色標準化」作出了精彩報告，為大家分享了深思考人工智慧在病理細胞數字圖像的AI創新技術以及智慧醫療領域的落地經驗。
「病理圖像的質量是影響診斷準確率的重要因素，因此，圖像質量增強在病理圖像處理領域有著重大的意義。」李亞偉講到，「特別是對於蘇木精-伊紅（hematoxylin - eosin，H&E）染色的病理圖像，不同病理機構之間存在很大的染色差異，直接降低了病理醫生的閱片效率。同時, 低質量圖像也會對計算機輔助診斷產生影響。」
（將染色過深的細胞進行染色標準化後的結果）
（將染色過淺的細胞進行染色標準化後的結果）
為解決此類問題，深思考將深度學習算法應用在數字病理圖像的染色標準化上，亦指將非常規染色的數字病理圖像顏色調整到合適的染色水平上。這種數字病理圖像染色標準化方法，可有效解決玻片染色深淺的問題，對於數字病理細胞的可視化效果和計算機分析能力都有提升，同時啟發其它細胞病理的染色標準化。
（深思考展位產品受業界廣泛關注）
目前，深思考將這項技術應用於其人工智慧宮頸癌輔助篩查系統，該產品可在60秒內完成病變細胞檢測、分割、定位、標識並出具閱片報告。據了解，在前幾日落幕的2018AIIA杯人工智慧巡迴賽·醫學人工智慧大賽中，該產品從兩百多支國內外知名醫療參賽隊伍中取得冠軍。同時，其已同多家知名三甲醫院進行合作，高質量的病理樣本大數據超過百萬份，覆蓋70%以上的第三方檢驗機構。