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軟件工具使用人工智能識別癌症

UT西南研究人員開發了一種軟件工具,該工具使用人工智能從數字病理圖像中識別癌細胞,從而為臨床醫生提供了一種預測癌症的有效方法炫海娛樂城臨時結果。

不同類型細胞的空間分佈可以揭示癌症的生長方式,與周圍微環境的關係以及人體的免疫反應。但是,手動識別病理切片中所有細胞的過程非常費力且容易出錯。

“由於組織樣本中通常有數百萬個細胞,病理學家一天只能分析這麼多的載玻片大樂透中2個號碼多少錢。”為了做出診斷,病理學家通常只詳細檢查幾個“代表”區域,而不是誰娛樂城樂幻燈片。但是,這種方法可能會遺漏一些重要的細節,”發表在《科學》雜誌上的研究的相應作者肖光華博士說。 生物醫學 以及美國西南大學人口與數據科學教授。

肖博士捕魚達人外掛補充說,人腦不善於捕捉微妙的形態學模式。因此,系統研究腫瘤微環境的主要技術挑戰是如何自動分類不同類型的細胞並量化其空間分佈。

肖博士及其團隊開發的AI算法稱為ConvPath,它通過使用AI對肺癌病理圖像中的細胞類型進行分類來克服這些障礙。

它是這樣工作的:ConvPath算法可以使用從人類病理學家那裡學習的AI算法,“觀察”細胞並根據其在病理圖像中的外觀來識別其類型。該算法有效收斂完美娛樂城將病理圖像放入顯示空間分佈的“地圖”中娛樂城賺錢腫瘤組織中腫瘤細胞,基質細胞(即結締組織細胞)和淋巴細胞(即白細胞)的作用和相互作用。

腫瘤細胞是否聚集在一起或擴散到間質淋巴結是揭示人體免疫反應的一個因素。因此,了解這些信息可以幫助醫生定制治療計劃並確定正確的免疫療法。

最終,該算法可幫助病理學家以更快的速度獲得最準確的癌細胞分析。

肖博士說:“病理學家在組織圖像中定位非常小的腫瘤區域既費時又困難,因此,這可以大大減少病理學家在每個圖像上花費的時間。”希爾生物信息學係是UTSW的定量生物醫學研究中心(QBRC)和Harold C.Simmons綜合癌症中心的成員。

ConvPath軟件-結合了圖像分割,深度學習和特徵提取算法-可在https://qbrc.swmed.edu/projects/cnn/上公開訪問。

參考:王, 等。 (2019)ConvPath:借助卷積神經網絡輔助進行肺腺癌數字病理圖像分析的軟件工具。 生物醫學 DOI:https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2019.10.033

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