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韩国棒球比分直播:人工智能方法可能會改善腎臟疾病的診斷

2020-01-02 11:17:09    來源:    我來說兩句()
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棒球比分的x什么意思 www.sdldl.com.cn  兩項新研究表明,現代機器學習-人工智能的一個分支,系統在其中學習數據,識別模式并做出決策-可能會增強對腎臟疾病的傳統診斷。該發現發表在即將發行的JASN中。

病理學家經常根據對患者腎臟活檢的視覺評估對各種腎臟疾病進行分類。但是,機器學習具有使分類自動化和提高分類準確性的潛力。

在一項研究中,由Pinaki Sarder博士和BS Brandon Ginley博士(布法羅大學雅各布醫學院及生物醫學學院)領導的團隊開發了一種無需人工干預即可檢測糖尿病腎臟疾病嚴重程度的計算算法。該算法在微觀水平上檢查患者腎臟活檢的數字圖像,并提取有關腎小球的信息,腎小球是腎臟的小血管,可從血液中過濾廢物以排泄。已知這些結構在糖尿病過程中會逐漸受損并形成疤痕。

每個活檢通常有10至20個單個腎小球,該算法會檢測數字圖像中每個腎小球子組件的位置,然后對每個子組件進行多次測量。Sarder博士解釋說:“然后,該算法將一系列觀察患者活檢的所有特征,就像醫生將掃描患者腎小球到腎小球的活檢并檢查每個人的結構一樣。” Ginley先生補充說:“該算法在檢查腎小球結構時具有長期和短期記憶,因此它可以記住所有腎小球的信息并將其納入最終分析中。”

研究人員使用他們的方法對54例糖尿病腎病患者的活檢樣本進行了數字分類,并發現數字分類與3位不同病理學家的活檢樣本之間存在實質性一致性。

在同一時間發表的另一篇JASN文章中,由Jeroen van der Laak博士和Meyke Hermsen BSc(荷蘭奈梅亨拉德博德大學醫學中心)理學士學位的團隊應用機器學習檢查了腎臟移植活檢,并超出了腎小球進行評估腎臟中有多個組織類別。研究人員開發了一種稱為“卷積神經網絡”(CNN)的機器學習模型,發現該模型可以應用于多個中心的組織,活檢和腎切除術樣本以及健康和患病組織的分析。此外,他們使用標準分類方法驗證了CNN的結果。

“在這項研究中,我們應用了人工智能來準確地分析腎臟移植組織。這將通過產生表征疾病過程的高度準確且可重復的數據來促進腎臟移植研究,并且從長遠來看還可以改善移植患者的診斷,從而可以改善器官生存。”范德拉克博士說。他指出,CNN的性能超出了他們的期望,尤其是它可以區分近端腎小管和遠端腎小管(兩種不同類型的腎小管)的準確性。“我們又增加了8種組織類別,并且網絡對所有組織的表現都不盡相同。例如,對于觀察者來說,確定小管是否處于萎縮狀態可能很困難,并且網絡也為此付出了很多努力。

Hermsen女士補充說,機器學習僅在腎臟領域很少應用,主要限于檢測單個結構。她說:“我們認為應該并且可以從腎臟組織中提取更多的信息,以完全支持移植評估。”

兩項研究隨附的社論強調了機器學習的優點和缺點。

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