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    環(huán)球微資訊！研究人員開發(fā)了一種基于人工智能的方法來替代組織的化學染色
    
      
    
        
     2023-04-15 09:04:19來源：聚焦網  
    
        
         
    
        
    
         
      
    
      
    
      
        
      		  
	 
        
     

    (資料圖)
    來自東芬蘭大學、圖爾庫大學和坦佩雷大學的研究人員開發(fā)了一種基于人工智能的方法，作為北歐 ABCAP 聯(lián)盟的一部分，對組織病理學組織樣本進行虛擬染色。一個多世紀以來，化學染色一直是研究組織病理學的基石，并廣泛應用于癌癥診斷等領域。
    “化學染色使幾乎透明、低對比度組織的形態(tài)切片的形態(tài)可見。沒有它，分析組織形態(tài)對于人類視覺來說幾乎是不可能的。化學染色是不可逆的，并且在大多數(shù)情況下，它可以防止使用相同的樣本進行檢測其他實驗或測量，”東芬蘭大學生物醫(yī)學研究所的大學研究員和副主任 Leena Latonen 說，他領導了這項研究的實驗部分。
    本研究開發(fā)的人工智能方法產生的計算圖像與實際化學染色過程產生的圖像非常相似。然后可以使用這種虛擬染色的圖像來檢查組織的形態(tài)。虛擬染色減少了樣品處理所需的化學負擔和人工工作，同時還可以將組織用于染色本身以外的其他目的。
    擬議的虛擬染色方法的優(yōu)勢在于，除了常規(guī)光學顯微鏡和合適的計算機外，它不需要特殊的硬件或基礎設施。
    “結果的適用范圍非常廣泛。后續(xù)研究的主題很多，計算方法仍有待改進。但是，我們已經可以設想虛擬染色可以對組織病理學產生重大影響的幾個應用領域，”說來自圖爾庫大學的副教授 Pekka Ruusuvuori 領導了這項研究的計算部分。
    計算方法的巨大潛力
    從大量數(shù)據(jù)中學習的深度神經網絡迅速改變了生物醫(yī)學圖像分析領域。除了圖像解釋等傳統(tǒng)圖像分析任務外，這些方法還非常適用于圖像到圖像的轉換。虛擬染色是此類任務的一個示例，正如該作品已發(fā)布的兩個部分所成功展示的那樣。第二部分側重于基于生成對抗神經網絡優(yōu)化虛擬染色，由圖爾庫大學的博士研究員 Umair Khan 擔任首席開發(fā)人員。
    “深度神經網絡能夠達到我們之前無法想象的水平。基于人工智能的虛擬染色可以對組織病理學中更有效的樣本處理產生重大影響，”Khan 說。
    除了人工智能算法之外，成功的關鍵是通過 CSC 提供高性能計算服務。
    “在芬蘭，我們擁有出色的并行高性能計算基礎設施。沒有 CSC 提供的能力，就不可能進行像這樣的計算密集型研究，”Ruusuvuori 說。
              
    
        
    
      
    
	
      
    
       
      
    
	
	

    

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