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计算机视觉将有助于诊断癌症
在莫斯科国立大学基础物理与化学工程学院 Artyom Shmatko 一名学生的参与下，一个国际研究团队开发了一种利用计算机视觉寻找染色体遗传变化的新方法。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）在莫斯科国立大学基础物理与化学工程学院 Artyom Shmatko 一名学生的参与下，一个国际研究团队开发了一种利用计算机视觉寻找染色体遗传变化的新方法。
该工作发表在《自然癌症》杂志上。
自然癌症在临床实践中，癌症诊断通常基于组织样本的组织学分析，并得到遗传和分子检测结果的支持。受恶性肿瘤影响的组织有大量的细胞模式特征——检测它们的“金标准”是经验丰富的病理学家的眼睛。然而，计算机视觉方法的发展使得它们可以用来解决以前无法替代专家人工评估的问题。
由来自剑桥欧洲生物信息学研究所 EMBL-EBI 的 Moritz Gerstung 领导的研究小组使用了来自癌症基因组图谱 (TCGA) 数据集的 10,000 名患者的约 17,000 个组织学切片的数据，将其分解为 1,400 万个 512x512像素图像。这些图像使得“训练”Inception-V4 神经网络识别超过 1500 个参数成为可能，这些参数是组织学样本视觉特征的数字表示。该数据集包括来自 28 种癌症和 14 种健康组织类型的样本，此外，每个样本还提供全基因组测序数据以及基因表达数据。科学家提出的PC-CHiP（泛癌症计算组织病理学）方法允许人们在观察到的肿瘤形态与遗传学之间建立关系。
因此，不难想象，计算机视觉方法很快就会在临床实践中站稳脚跟，有助于做出更准确、更及时的诊断。