随着AI医学成像技术和计算机技术的不断发展和进步，医学图像分析已成为医学研究、临床疾病诊断和治疗中一个不可或缺的工具和技术手段。近几年来，深度学习( Deep Learning， DL)，特别是深度卷积神经网络( Convolutional neural networks， CNNS)已经迅速发展成为医学图像分析的研究热点，它能够从医学图像大数据中自动特区隐含的疾病诊断特征。

医学图像分析最初主要采用边缘检测、纹理特征、形态学滤波以及构建形状模型和模板匹配等方法。这类分析方法通常针对特定任务而设计，被称为手工定制式设计方法。而深度学习是以数据驱动方式分析任务，能自动地从特定问题的大规模数据集中学习相关模型特征和数据特性。与针对特定问题而显式地手工设计模型不同深度学习方法可直接从数据样本中隐式地自动学习医学图像特征，其学习过程本质上是一个优化可题的求解过程。通过学习，模型从训练数据中选择正确的特征，使其在测试新数据时做出正确决策。

因此，深度学习在医学图像分析中起着至关重要的作用。在精准、高效和降低人工成本方面，对病理分析相关工作起到极大的辅助作用。

基于AI深度学习的病理专家系统，有如下几个组成部分：

一、医学影像硬件设备:显微镜成像设备、数据中心、分布式全卷积训练主机(4组GTX1080双GPU，主要功能是进行深度学习)、病理分析主机(主要功能是进行样本分析和报告的生成)。

二、管理系统，通过管理后台管理、存储病理分析样本库。并由病理学专家进行标注等管理。管理和生成病理分析报告。

三、图像筛査，这是利用了深度学习在医学图像分析领域的一个重要应用，主要是通过输入大量的病理样本。由病理学家对样本进行标注。使用计算机视党目标检测算法进行训练，得到检测模型。将一个或多个检查图像作为输入通过训练好的模型对其预测，输出一个表示是否患某种疾病或严重程度分级的诊断变量。