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研究者开发AI平台识别神经退行性疾病
2019年03月05日 由 深深深海 发表
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西奈山伊坎医学院进行的一项研究显示，研究人员开发了一个AI平台，在人类脑组织样本中检测一系列神经退行性疾病，包括阿尔茨海默病和慢性创伤性脑病。他们的发现将帮助科学家开发有针对性的生物标志物和治疗方法，从而更准确地诊断复杂的脑部疾病，从而改善患者的预后。
神经纤维缠结中大脑中异常tau蛋白的累积是阿尔茨海默病的一个特征，但它也累积在其他神经退行性疾病中，如慢性创伤性脑病和其他与年龄相关的疾病。准确诊断神经退行性疾病具有挑战性，需要训练有素的专家。
西奈山计算和系统病理学中心的研究人员开发并使用精确信息平台，将强大的机器学习方法应用于数字化显微切片，这些切片是用一系列神经退行性疾病患者的组织样本制作的。利用深度学习，这些图像被用来创建卷积神经网络，能够直接从数字化图像中识别出高度精确的神经纤维缠结。
首席研究员John Crary博士说，“利用AI有很大的潜力来提高我们检测和量化神经退行性疾病的能力，超越了现有的劳动密集型和可重复性差的方法，最终，这个项目将导致神经退行性疾病的更有效和准确的诊断。”
这是首个用于评估神经病理学中使用大规模图像数据的深度学习算法的框架。精确信息平台允许数据管理，视觉探索，对象概述，多用户评审以及深度学习算法结果的评估。
西奈山计算与系统病理学中心的研究人员利用先进的计算机科学和数学技术，结合尖端的显微镜技术，计算机视觉和AI，更准确地对多种疾病进行分类。
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