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利用AI的图像识别智能系统判断癌细胞的种类

日本大阪大学的研究人员开发了一种AI人工智能系统,自动区分不同类型的癌细胞技术。

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在癌症患者中,不同患者的癌细胞类型可能存在巨大差异,甚至在同一种疾病中也是如此。在选择最有效的治疗方法时,需要识别目前的特定细胞类型,但现有的识别方法非常耗时,而且常常受到人为错误和人类视力限制的阻碍。

日本大阪大学的一个重大研究可能预示着一个癌症诊断和治疗新时代的到来! 大学的一个研究小组展示了如何克服这些问题通过一个基于人工智能的系统识别不同类型的癌细胞,通过扫描显微图像实现精度高于人类在某些程度上受限制的判断。这种方法肿瘤学医疗领域可能有重大用处

该系统基于卷积神经网络,是一种以人类视觉系统为模型的人工智能形式。在这项发表在《癌症研究》(Cancer Research)杂志上的文中显示,该系统被用于区分小鼠(NR-S1)和人类(ME-180)的癌细胞,以及同样被选择用于抵抗辐射的等效细胞。



迄今为止,AI的图像识别技术几乎都是以一般的物体、动物、植物等照片为对象,关于医疗用图像的应用事例还不多。研究小组首先用8000张细胞图像来训练显微镜系统,之后又使用另外2000张图像测试了它的准确性,确认系统是否掌握了区分鼠和人类癌细胞的特征,以及抗辐射癌细胞和对辐射敏感癌细胞的不同特征。结果显示,每种单元格细胞类型的聚集在一起,同时与其他细胞明显分离。经过训练后AI系统仅凭细胞的显微图像就可以正确识别细胞的特征。 

该研究报告的主要作者虎谷教授该系统识别细胞的自动化程度和准确性,对于识别和判断肿瘤癌症患者体内循环的细胞特征应该非常有用。 同时在决定放射治疗是否对癌症有效时确诊体内是否存在辐射细胞是至关重要的,在治疗后应用同样的方法可以了解是否达到了预期的效果通过发展这个研究,预测可以期待通过AI进行辐射治疗等癌症治疗的效果应用这个技术,也期待着从图像中预测对治疗反应性的效应 如果实现了这一点,医生在日常临床中选择治疗方法时,得到更准确的客观指标,患者能享受更简便的医疗。

研究团队希望 在未来对该系统进行更多癌细胞类型的培训,最终目标是建立一个通用系统,能够自动识别和区分所有此类细胞。


《癌症研究》

http://cancerres.aacrjournals.org/content/78/23/6703

大阪大学: https://resou.osaka-u.ac.jp/en/top

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