格羅寧根大學(xué)的科學(xué)家已經(jīng)訓(xùn)練了一個(gè)人工智能系統(tǒng)來識(shí)別大皰性大皰性表皮松解癥患者皮膚活檢中的特定模式。該模式是該疾病特定變異的特征，可導(dǎo)致皮膚和粘膜瘢痕形成，并可能導(dǎo)致失明。新系統(tǒng)易于使用，在診斷方面優(yōu)于大多數(shù)醫(yī)生。該 AI 系統(tǒng)的描述發(fā)表在《美國病理學(xué)雜志》上。
在大皰性表皮松解癥患者中，皮膚層脫落，導(dǎo)致大水泡。有不同形式的水皰疾病影響皮膚的不同層。其中之一，大皰性表皮松解癥 (EBA)，是一種自身免疫性疾病，患者自身的抗體通過該疾病攻擊皮膚。它通常在中年左右開始，水泡會(huì)形成疤痕。皮膚上的疤痕可能會(huì)導(dǎo)致關(guān)節(jié)活動(dòng)受限，但疤痕也會(huì)在粘膜中形成。例如，當(dāng)這種情況發(fā)生在眼睛中時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致失明。需要早期診斷以防止疤痕造成的損害。
圖案
“目前，確認(rèn) EBA 的診斷可能需要數(shù)月到數(shù)年的時(shí)間”，格羅寧根大學(xué)醫(yī)學(xué)中心的皮膚科醫(yī)生、該論文的聯(lián)合第一作者 Joost Meijer 解釋說。診斷 EBA 是通過皮膚活檢進(jìn)行的，其中熒光標(biāo)記物附著在表皮基底層的自身抗體上。這會(huì)產(chǎn)生鋸齒狀的 U 形圖案，這是 EBA 的典型特征。“但是，您需要在相對(duì)較大的顯微載玻片中找到并識(shí)別這種模式”，Meijer 繼續(xù)說道。該模式可能只出現(xiàn)在幻燈片的一小部分。為了了解它有多小，如果將顯微圖像數(shù)字化為 20,000 x 12,000 像素的圖片，則該圖案只能占用 30 x 30 像素的空間。
Meijer 撰寫了關(guān)于診斷技術(shù)的碩士論文以識(shí)別這種模式。然后，他繼續(xù)在他的博士研究中研究這個(gè)問題，他與格羅寧根大學(xué)伯努利數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能研究所的博士生 Astone Shi 合作。該論文的另一位聯(lián)合第一作者 Shi 與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 合作，這是一種與深度學(xué)習(xí)一起工作并且特別適用于模式識(shí)別的系統(tǒng)。
標(biāo)簽： 人工智能
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