癌細胞的類型自動識別不同類型的癌細胞
在癌癥患者中，癌細胞的類型在不同患者之間存在很大差異，甚至在同一種疾病中也是如此;識別癌癥患者機體中存在的特殊細胞類型對于選擇最佳的療法來有效治療患者至關(guān)重要，但能夠完成這項任務(wù)的方法卻是非常費時的，而且常常會因人為錯誤和人類視野的局限性而被阻礙。
近日，一項刊登在國際雜志Cancer Research上的研究報告中，來自日本大阪大學(xué)的科學(xué)家們通過研究揭示了如何通過一種基于人工智能的系統(tǒng)來克服上述問題，研究者指出，這種基于人工智能的系統(tǒng)能通過掃描顯微圖像并獲得比人類判斷更高的準確率，來有效識別不同類型的癌細胞，這種方法或能給腫瘤學(xué)領(lǐng)域的研究帶來革命性的突破。
這種系統(tǒng)基于一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種以人類視覺系統(tǒng)為模型的人工智能模式，這項研究中，研究人員能利用這種人工智能系統(tǒng)有效區(qū)分小鼠和人類機體中的癌細胞，同時還能區(qū)分出對放療產(chǎn)生耐受性的癌細胞。研究者Hideshi Ishii說道，我們首先利用從相差顯微鏡上獲得的8000張細胞圖像來對這種人工智能系統(tǒng)進行訓(xùn)練，同時利用另外2000張圖像來檢測該系統(tǒng)的準確性，從而觀察是否該系統(tǒng)能夠?qū)W會圖像的特征并有效地將小鼠機體的癌細胞與人類機體的癌細胞相區(qū)分，以及將對放療耐受的細胞與對放療敏感的細胞相區(qū)分。
在創(chuàng)建被該系統(tǒng)獲得的二維圖譜時，每種細胞類型的結(jié)果都會被聚集在一起，同時也能與其它細胞明顯分離，研究者表示，當(dāng)被訓(xùn)練后，該系統(tǒng)就能夠根據(jù)細胞單獨的顯微圖像來有效識別出不同類型的細胞。研究者Masayasu Toratani說道，這種人工智能系統(tǒng)在識別不同細胞類型上的自動化和高準確率或能用來確定腫瘤中存在的細胞類型或癌癥患者機體中循環(huán)的癌細胞類型;比如，在決定放療是否有效時了解是否存在對放療耐受的細胞是至關(guān)重要的，而同樣的方法也適用于患者治療后，來觀察其治療是否達到了預(yù)期的效果。
未來，研究人員希望能訓(xùn)練這種人工智能系統(tǒng)識別出更多的癌細胞類型，最終建立一種通用全面性的系統(tǒng)來幫助科學(xué)家們自動高效化地識別不同類型的癌細胞。
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