Digital pathology for the primary diagnosis of breast histopathological specimens: an innovative validation and concordance study on digital pathology validation and training.

Williams, Bethany Jill; Hanby, Andrew; Millican-Slater, Rebecca; Nijhawan, Anju; Verghese, Eldo; Treanor, Darren

Williams, Bethany Jill; Hanby, Andrew; Millican-Slater, Rebecca; Nijhawan, Anju; Verghese, Eldo; Treanor, Darren.

Afiliação

Williams BJ; Department of Histopathology, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, Leeds, UK.
Hanby A; Department of Histopathology, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, Leeds, UK.
Millican-Slater R; University of Leeds, Leeds, UK.
Nijhawan A; Department of Histopathology, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, Leeds, UK.
Verghese E; Department of Histopathology, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, Leeds, UK.
Treanor D; Department of Histopathology, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, Leeds, UK.

Histopathology ; 72(4): 662-671, 2018 Mar.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-28940580

Assuntos

Neoplasias da Mama/diagnóstico; Educação Médica/métodos; Interpretação de Imagem Assistida por Computador/normas; Patologia Clínica/educação; Patologia Clínica/normas; Feminino; Humanos; Interpretação de Imagem Assistida por Computador/métodos; Patologia Clínica/métodos

Palavras-chave

digital pathology; training; validation

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Patologia Clínica / Neoplasias da Mama / Interpretação de Imagem Assistida por Computador / Educação Médica Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Guideline / Prognostic_studies Limite: Female / Humans Idioma: En Revista: Histopathology Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article País de afiliação: Reino Unido

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