組織學染色是臨床和生命科學研究中組織檢查的主要工具，已在病理學實驗室中常規(guī)進行，以協(xié)助評估病理生理學和疾病診斷。盡管使用廣泛，但標準的組織學染色程序存在一些缺點，例如勞動密集型準備步驟、周轉時間長、成本高和結果不一致。
虛擬染色是一種基于深度學習的數(shù)字生成組織學染色的方法，有可能徹底改變傳統(tǒng)的組織學染色工作流程。通過消除對化學染色和有毒化合物的需求，虛擬染色為傳統(tǒng)染色方法提供了一種快速、經(jīng)濟高效且準確的替代方法，這可能會提高診斷的準確性和速度，從而改善患者預后并降低醫(yī)療保健成本。
加州大學洛杉磯分校的 Ozcan 小組最近發(fā)表了一篇關于這種新興虛擬染色技術的評論論文。這篇評論文章標題為“支持深度學習的生物樣本虛擬組織學染色”，全面概述了虛擬染色領域的最新進展。它涵蓋了支持深度學習的虛擬染色技術的基本概念、典型的開發(fā)工作流程和未來前景。它還突出了代表作品的一些關鍵結果，總結了這個快速發(fā)展領域的最新研究進展。
發(fā)表于光：科學與應用作為 Springer Nature 的期刊，這篇關于虛擬染色的評論論文為學者、光學工程師、顯微鏡學家、計算機科學家、生物學家、組織學家和病理學家等提供了寶貴的資源。“我們相信這篇評論論文將成為該研究領域技術發(fā)展的圖集，提供對虛擬染色最新進展的頂級理解，”Aydogan Ozcan 博士說，“我們希望它能激發(fā)讀者的靈感不同的科學領域進一步擴大這一令人興奮的領域的范圍和應用，并繼續(xù)突破虛擬染色的可能性”。
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