在挽救生命的情況下，方便且準確的診斷工具對于幫助病理學家檢查活檢組織樣本以尋找疾病跡象至關重要。加州大學洛杉磯分校的工程師找到了一條新途徑來實現(xiàn)這一目標，即對組織圖像進行虛擬重新染色，該方法比人工執(zhí)行的特殊染色速度更快，而且準確度一樣高。
在顯微鏡下，病理學家檢查活檢組織樣本，這些樣本已經(jīng)用特殊染料染色以增強對比度和顏色。最常用的染色劑是蘇木精和伊紅 (H&E) 染色劑。然而，在許多臨床病例中，需要額外的特殊染色劑來為不同的組織成分提供額外的對比度和顏色。這使病理學家能夠獲得更清晰的診斷圖片。這些特殊染色劑通常需要更長的時間進行組織制備，并且需要額外的工作和專家組織技術(shù)人員的監(jiān)測，所有這些都會增加疾病診斷的成本和時間。
為了以指數(shù)方式加速這一過程，加州大學洛杉磯分校的研究人員開發(fā)了一種由人工智能驅(qū)動的計算技術(shù)，該技術(shù)將先前用 H&E 染色的組織圖像轉(zhuǎn)換為添加了特殊染色劑的新圖像。每個組織樣本的過程只需不到一分鐘，而人類專家則需要幾個小時甚至一天以上的時間。這種速度差異可以更快地進行需要特殊染色的初步診斷，同時還可以顯著節(jié)省成本。Nature Communications最近發(fā)表了研究報告，概述了新技術(shù)及其影響。
“我們開發(fā)了一種基于深度學習的技術(shù)，無需組織技術(shù)人員進行特殊染色，”研究負責人Aydogan Ozcan 說，他是加州大學洛杉磯分校 Samueli 工程學院電氣和計算機工程系的工程創(chuàng)新教授，也是一名加州納米系統(tǒng)研究所(CNSI)副主任。“在診斷器官移植排斥病例等醫(yī)療狀況時，提高的速度和準確性尤其重要，在這種情況下，快速準確的診斷可以實現(xiàn)快速治療，這可能會大大改善臨床結(jié)果。”
Ozcan 的團隊通過生成用于腎臟組織的一整套特殊染色——過碘酸希夫 (PAS)、瓊斯銀染色和馬森三色染色，展示了基于人工智能的技術(shù)。使用在現(xiàn)有 H&E 染色組織活檢圖像上訓練的專門深度神經(jīng)網(wǎng)絡，研究人員能夠在各種臨床樣本上虛擬生成這些特殊染色，涵蓋廣泛的腎臟疾病。一個由董事會認證的腎臟病理學家組成的多機構(gòu)團隊隨后進行了臨床評估，以確定虛擬染色到染色轉(zhuǎn)化技術(shù)的功效。他們發(fā)現(xiàn)，與僅使用 H&E 染色的活檢圖像相比，使用虛擬生成的特殊染色在診斷上取得了統(tǒng)計學上的顯著改善。
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