看显微镜枯燥乏味?给血细胞分类可让人工智能来干

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  科技日报北京11月25日电 (记者 顾钢)德国亥姆霍兹慕尼黑研究中心和慕尼黑大学的研究人员首次发现,在对急性髓细胞性白血病患者的血样进行分类方面,角度学习算法表现出色。类似于于概念验证研究为将来广泛使用对样品的自动化、标准化分析铺平了道路。该论文发表在《自然·机器智能》杂志上。

  研究人员每天要在医学实验室和诊所评估数百万个血细胞以诊断疾病,将其分为要花费 13个不同的类别。那些重复性工作大多数依靠人工完成,容易是因为 样品质量变化,但会 要依靠专家和专业知识。

  为了更有效地评估单个血细胞,研究团队开发了神经元角度学习网络,用了将近40000张单独的图像对其进行训练,使其不需要 对细胞进行独立分类。由卡斯滕·马尔博士领导的团队使用了从400例侵袭性血液病AML患者和400例对照的血液涂片中提取的图像,但会 通过将其与人类专家的准确性进行比较,来评估类似于于新的自动化处置方案。

  用于图像处置的角度学习算法须要3个 多基本条件:具有数千个参数的要花费 的神经网络体系价值形式和足够的训练数据。到目前为止,还那么少量的数字化血细胞记录,尽管那些样品每天全部都是诊所使用。亥姆霍兹慕尼黑研究中心的研究小组提供了此类的第3个 多大型数据集。目前,马尔团队与慕尼黑大学医学和综合诊所III,以及慕尼黑白血病实验室紧密企业企业合作,用数字化完成了数百例患者血液涂片。

  “将朋友的法律措施付诸实践,将患者的血液涂片数字化须要成为常规,须要对不同来源的样品进行算法训练,以了解样品制备和染色过程中固有的异质性。”马尔说,“朋友不需要 证明角度学习算法的性能与细胞学家一样好。下一步朋友将研究使用类似于于新的AI驱动法律措施咋样预测其他疾病,类似于于基因突变或易位。”

  总编辑圈点

  血液涂片,在普通人眼里,大多已经 我3个 多个小型红色甜甜圈,那不像甜甜圈的,已经 我专业人士要分类的细胞了。那些中性杆状核粒细胞、中性分叶核粒细胞、嗜酸性粒细胞……看显微镜随便说说是个苦差,看上一段时间,不仅眼睛甜味,颈椎也会闹脾气。科学家想将专业人士从显微镜前解放出来,让机器发挥它们在分类识别上的长项。建好数据集是第一步,接下来已经 我少量训练和结果比对。机器若能成为医生最高效的助手,血液样品分析结果不需要 更为精准。