研究人員開發(fā)了一種人工智能平臺，用于檢測人類大腦組織樣本中的一系列神經(jīng)退行性疾病，包括阿爾茨海默病和慢性創(chuàng)傷性腦病。研究人員開發(fā)了一種人工智能平臺，用于檢測人類大腦組織樣本中的一系列神經(jīng)退行性疾病，包括阿爾茨海默病和慢性創(chuàng)傷性腦病，根據(jù)西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院進(jìn)行的一項(xiàng)研究，發(fā)表在自然醫(yī)學(xué)雜志實(shí)驗(yàn)室調(diào)查。他們的發(fā)現(xiàn)將幫助科學(xué)家開發(fā)出有針對性的生物標(biāo)志物和治療劑，從而更準(zhǔn)確地診斷復(fù)雜的腦部疾病，從而改善患者的治療效果。

神經(jīng)原纖維纏結(jié)中大腦中異常tau蛋白的累積是阿爾茨海默病的一個特征，但它也累積在其他神經(jīng)退行性疾病中，如慢性創(chuàng)傷性腦病和其他與年齡相關(guān)的疾病。準(zhǔn)確診斷神經(jīng)退行性疾病具有挑戰(zhàn)性，需要訓(xùn)練有素的專家。

西奈山計(jì)算和系統(tǒng)病理學(xué)中心的研究人員開發(fā)并使用精確信息平臺，將強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于使用來自患有神經(jīng)退行性疾病的患者的組織樣本制備的數(shù)字化顯微鏡載玻片。應(yīng)用深度學(xué)習(xí)，這些圖像被用于創(chuàng)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠直接從數(shù)字化圖像中高精度地識別神經(jīng)原纖維纏結(jié)。

“利用人工智能有很大的潛力來提高我們檢測和量化神經(jīng)退行性疾病的能力，代表了現(xiàn)有的勞動密集型和重復(fù)性差的方法的重大進(jìn)步，”首席研究員John Crary博士，醫(yī)學(xué)博士，病理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)教授說。西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院。“最終，這個項(xiàng)目將導(dǎo)致神經(jīng)退行性疾病的更有效和準(zhǔn)確的診斷。”

這是第一個用于評估神經(jīng)病理學(xué)中使用大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)算法的框架。精確信息平臺允許數(shù)據(jù)管理，視覺探索，對象概述，多用戶評審以及深度學(xué)習(xí)算法結(jié)果的評估。

西奈山計(jì)算與系統(tǒng)病理學(xué)中心的研究人員利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)技術(shù)，結(jié)合尖端的顯微鏡技術(shù)，計(jì)算機(jī)視覺和人工智能，更準(zhǔn)確地對多種疾病進(jìn)行分類。

“西奈山是該國最大的學(xué)術(shù)病理學(xué)部門，每年處理超過8000萬次測試，為研究人員提供了一系列可用于改進(jìn)測試和診斷的數(shù)據(jù)，最終導(dǎo)致更好的診斷和患者結(jié)果“作者Carlos Cordon-Cardo，醫(yī)學(xué)博士，博士，西奈山衛(wèi)生系統(tǒng)病理學(xué)系主任，伊坎醫(yī)學(xué)院病理學(xué)，遺傳學(xué)和基因組學(xué)教授以及腫瘤科學(xué)教授說。