欲知红细胞形状 就用这个新方法
使用名为深度学习的计算方法,科学家开发了一种新系统,将患者血液中红细胞的形状分类。这项发表在《PLOS Computational Biology》的研究可能帮助医生监测镰状细胞病患者。
镰状细胞病患者产生形状不正常的僵硬红细胞,积累并阻塞血管,造成疼痛,有时致死。此病被命名为镰状(新月形)细胞病,其实也有许多其他形状,比如椭圆或瘦长的红细胞。在患者中发现的特定形状是其疾病严重程度的线索,但很难将这些形状人工分类。
为了使确定红细胞形状的过程自动化,中国东北大学的Mengjia Xu和同事开发了使用深度卷积神经网络(CNN)这一机器学习工具的计算框架。
新框架用3个步骤在血液显微图像中分类红细胞形状。首先,其从每个图像的背景中区分红细胞。然后,在单个细胞检测中,其放大或缩小,知道全部细胞图像为统一大小。最后,其使用深度CNNs将细胞按形状进行分类。
研究者使用来自8位镰状细胞病患者的7000张显微图像验证了新工具。他们发现,自动方法成功分类了充满氧气和缺少氧气的细胞的红细胞形状。
研究共同作者George Karniadakis说,我们开发了首个自动确定和分类红细胞改变的深度学习工具,因此为疾病严重程度提供了直接定量证据。
研究小组计划进一步改善深度CNN工具,在红细胞形状和大小改变的其他血液病中进行测试,如糖尿病和HIV。他们也计划在描述癌症细胞中探索其有用性。
研究题为《A deep convolutional neural network for classification of red blood cells in sickle cell anemia》。
(环球医学编辑:丁好奇 )
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