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我國科學(xué)家揭示利用骨髓涂片診斷和分型急性髓系白血病的深度學(xué)習(xí)算法

急性髓系白血?。ˋML)是一種致命的髓系惡性腫瘤。骨髓涂片的細(xì)胞形態(tài)檢測是髓系惡性腫瘤的臨床診斷重要標(biāo)準(zhǔn)之一。


當(dāng)前,從骨髓涂片圖像診斷和鑒別AML不同亞型繁瑣且耗時。浙江大學(xué)研究團(tuán)隊揭示了一種利用骨髓涂片診斷和分型不同亞型AML的深度學(xué)習(xí)算法。該研究成果于近日發(fā)表在《Journal of Hematology & Oncology》雜志上,題為:AMLnet, A deep-learning pipeline for the differential diagnosis of acute myeloid leukemia from bone marrow smears。


研究人員建立了由651名患者的8245張骨髓涂片圖像數(shù)據(jù)庫,用于深度學(xué)習(xí)模型(AMLnet)的訓(xùn)練和測試。該深度學(xué)習(xí)模型不僅可以區(qū)分健康人群與AML患者,還可以準(zhǔn)確識別各種AML亞型。經(jīng)與病理閱片醫(yī)師對比,該深度學(xué)習(xí)模型診斷能力與高級醫(yī)師相當(dāng)。此外,研究團(tuán)隊開發(fā)還提供了一個交互式演示網(wǎng)站,可視化突出計算結(jié)果,輔助臨床醫(yī)師進(jìn)行診斷。


綜上,該研究訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型可能在AML篩查和早期診斷中起到輔助決策作用,為醫(yī)療資源匱乏的農(nóng)村地區(qū)提供支撐。


注:此研究成果摘自《Journal of Hematology & Oncology》雜志,文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點(diǎn)和立場,僅供參考。


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2024-2030年中國醫(yī)療O2O行業(yè)市場競爭現(xiàn)狀及發(fā)展前景研判報告
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《2024-2030年中國醫(yī)療O2O行業(yè)市場競爭現(xiàn)狀及發(fā)展前景研判報告》共十章,包含中國醫(yī)療O2O行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)布局案例研究,中國醫(yī)療O2O市場前景預(yù)測及發(fā)展趨勢預(yù)判,中國醫(yī)療O2O投資戰(zhàn)略規(guī)劃策略及建議等內(nèi)容。

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