使用人工智能识别不同类型的肿瘤细胞

在癌症患者,可以有巨大的变化从一个病人到另一个类型的癌症细胞,即使在相同的疾病。识别特定细胞类型的礼物可以是非常有用的在选择将是最有效的治疗,但这样做的方法是费时的,经常受到人为错误和人类视觉的极限。

一个重大进步,可能预示着一个新时代在癌症诊断和治疗,大阪大学的一个小组和他的同事们展示了如何克服这些问题通过一个基于人工智能的系统,可以识别不同类型的癌细胞只需扫描显微图像,实现精度高于人类的判断。这种方法可以在肿瘤领域的主要好处。

系统是基于卷积神经网络,人工智能的一种形式,模仿人类的视觉系统。在这项研究中,在《癌症研究》杂志上报道的那样,这个系统被应用于区分癌症细胞从老鼠和人类,以及等效细胞也被选为抗辐射。

“我们首先训练系统8000细胞从相差显微镜获得的图像,“通讯作者Hideshi Ishii说。“我们在另一个2000的图片,然后测试其准确性是否它所学到的特性,区分鼠标从人类的癌细胞,和抗放射性的癌细胞对放射线敏感的问题。”

在创建一个二维的情节发现系统,获得的结果对于每个细胞聚集在一起,显然与其他细胞分离。这表明,训练后,系统能正确识别细胞显微图像的基础上他们。

“自动化和高精度的系统可以识别细胞应该是非常有用的决定哪些细胞存在于肿瘤或癌症患者体内循环,”主要作者Masayasu Toratani说。“例如,了解是否存在抗放射性的细胞是至关重要的在决定是否放射治疗是有效的,和同样的方法可以应用在治疗后是否有预期的效果。”

在不久的将来,他们希望火车系统更多的癌症细胞,最终的目标是建立一个通用系统,可以自动识别和区分所有这些细胞。

这篇文章被转载材料所提供的大阪大学。注:材料可能是长度和内容的编辑。为进一步的信息,请联系引用源。