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IBM識(shí)別癌變細(xì)胞技術(shù)取得重大突破,用深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重塑病理學(xué)
發(fā)布時(shí)間:2016/11/29 信息來源:查看

IBM?最近在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域成果喜人,動(dòng)作不斷。繼成功用照片診斷皮膚癌后,IBM?研究院日前發(fā)布最新成果稱,他們采用了深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在識(shí)別癌變細(xì)胞的有絲分裂上取得了巨大進(jìn)展。

醫(yī)生在診斷癌變細(xì)胞時(shí),主要通過用活組織切片檢查法分析病人組織樣本的方式。然而即使這些組織有時(shí)如針頭般微小,病理學(xué)家需要從中檢測(cè)出腫瘤細(xì)胞消失的種種跡象,也要觀測(cè)出癌變細(xì)胞出現(xiàn)的重要特征,以幫助醫(yī)生對(duì)癥下藥。

病理學(xué)家在分析樣本時(shí),會(huì)將一些典型的組織樣本用試劑溶液進(jìn)行著色標(biāo)記。結(jié)果顯示,試劑顏色的深淺及其在細(xì)胞組織內(nèi)的分布情況,能夠區(qū)分疾病的種類及疾病的惡化程度。

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2016年腫瘤擴(kuò)散評(píng)估挑戰(zhàn)賽的乳腺癌細(xì)胞訓(xùn)練樣本

病理學(xué)家隨后要在顯微鏡下研究這種被標(biāo)記的組織樣本。然而此階段耗時(shí)長(zhǎng)且工作量巨大,研究人員每天都要處理上百份樣本,而這樣長(zhǎng)時(shí)間的高負(fù)荷工作難免會(huì)導(dǎo)致診斷正確率的降低。

隨著近代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)及深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,病理學(xué)家們亟需計(jì)算機(jī)技術(shù)的援助,而計(jì)算機(jī)科學(xué)家們也在為之不懈努力。為了驗(yàn)證人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用效果,科學(xué)家們組織了一場(chǎng)黑客馬拉松挑戰(zhàn)賽。

幾個(gè)星期前,在烏德勒支大學(xué)醫(yī)學(xué)中心、艾因霍芬技術(shù)大學(xué)、貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)療中心和哈佛醫(yī)學(xué)院的支持下,主辦方在希臘雅典進(jìn)行舉辦了腫瘤擴(kuò)散評(píng)估挑戰(zhàn)賽Tumor?Proliferation?Assessment?ChallengeTPAC),作為?2016?年的?MICCAI?國(guó)際會(huì)議的一個(gè)分會(huì)活動(dòng)。

來自全世界各地的?159?支團(tuán)隊(duì),在活動(dòng)開展的首日爭(zhēng)分奪秒地下載醫(yī)學(xué)院提供的500張乳腺癌細(xì)胞圖像。作為訓(xùn)練樣本,該數(shù)據(jù)集超過了?50000*50000?像素的分辨率。誠(chéng)然,這場(chǎng)挑戰(zhàn)賽是一場(chǎng)鏖戰(zhàn),直到比賽結(jié)束的鐘聲敲響,也只有14支隊(duì)伍提交了結(jié)果。

其中一支隊(duì)伍來自?IBM?瑞士實(shí)驗(yàn)室和?IBM?巴西實(shí)驗(yàn)室。這支藏龍臥虎的國(guó)際隊(duì)伍由法國(guó)人,匈牙利人和希臘人組成,共同參與了這界基于自適應(yīng)算法的有絲分裂檢測(cè)難題挑戰(zhàn)賽。競(jìng)賽長(zhǎng)達(dá)數(shù)月,經(jīng)歷了整整一個(gè)夏天,但是付出終有回報(bào)。他們?cè)诒敬伪荣愔幸慌e獲得第二名,與第一名只差了?0.004?分。

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IBM研究員Erwan?Zerhouni、Maria?GabraniDavid?Lanyi使用深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決癌癥中的難題

人工辨認(rèn)細(xì)胞的有絲分裂是一個(gè)極其棘手的工作,既然如此,那就交給計(jì)算機(jī)來解決吧,David?Lanyi?如是說。他在?IBM?工作之前曾在蘇黎世理工學(xué)院從事深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的有關(guān)研究。

在今年?7?月,我們開始通過基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行對(duì)組織樣本的特性進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練的主要工作是尋找陰性和陽性組織樣本的細(xì)微差別。在經(jīng)過一段時(shí)間的訓(xùn)練后,機(jī)器學(xué)習(xí)的效果顯著。

Erwan?Zerhouni?提道,在五年前這幾乎是一項(xiàng)不可能完成的任務(wù)。目前,算法診斷一幅?5600*5600?的圖片需要一個(gè)小時(shí),在后續(xù)的研究中我們可以不斷對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,從而將時(shí)間成本壓縮到?20?秒以內(nèi),同時(shí)可以診斷任一種類型的癌癥。

我們?cè)O(shè)法結(jié)合?MICCAI?最新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)來一起迎接針對(duì)組學(xué)數(shù)據(jù)(包括基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué))的深入分析,為病人提供更精準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)診斷。來自IBM巴西實(shí)驗(yàn)室并參與了這一挑戰(zhàn)賽的?Matheus?Viana?時(shí)常在思索這一項(xiàng)目的未來發(fā)展。同時(shí),這支團(tuán)隊(duì)正準(zhǔn)備與?IBM?海法實(shí)驗(yàn)室的研究人員共享乳腺癌成像分析的研究結(jié)果。

癌癥僅僅是?IBM?公司在醫(yī)療圖像領(lǐng)域研究的一類疾病。?IBM?會(huì)員兼醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域?qū)<?/SPAN>?Tanveer?Syeda-Mahmood?博士了解到該團(tuán)隊(duì)的進(jìn)展計(jì)劃,并計(jì)劃與其協(xié)作研究,意將深度學(xué)習(xí)方法引入醫(yī)學(xué)篩研究領(lǐng)域。這對(duì)放射學(xué)與心臟病學(xué)的研究頗有裨益。類似地,在視覺疲勞的研究中,藥理學(xué)、病理學(xué)的專家們經(jīng)常遇到類似的挑戰(zhàn)。Syeda-Mahmood?的研究成果將在下周北美放射學(xué)會(huì)的年會(huì)上展出。

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