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IBM在识别癌变细胞的有丝分裂上取得了巨大进展

IBM最近在医学领域成果喜人,动作大大。时隔顺利用照片临床皮肤癌后,IBM研究院日前公布近期成果称之为,他们使用了深度自学和神经网络,在辨识癌变细胞的有丝分裂上获得了极大进展。 医生在临床癌变细胞时,主要通过用活的组织切片检查法分析病人的组织样本的方式。然而即使这些的组织有时如针头般微小,病理学家必须借此检测出有肿瘤细胞消失的种种迹象,也要观测出有癌变细胞经常出现的最重要特征,以协助医生对症下药。 病理学家在分析样本时,不会将一些典型的的组织样本用试剂溶液展开着色标记。

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本文摘要:IBM最近在医学领域成果喜人,动作大大。时隔顺利用照片临床皮肤癌后,IBM研究院日前公布近期成果称之为,他们使用了深度自学和神经网络,在辨识癌变细胞的有丝分裂上获得了极大进展。 医生在临床癌变细胞时,主要通过用活的组织切片检查法分析病人的组织样本的方式。然而即使这些的组织有时如针头般微小,病理学家必须借此检测出有肿瘤细胞消失的种种迹象,也要观测出有癌变细胞经常出现的最重要特征,以协助医生对症下药。 病理学家在分析样本时,不会将一些典型的的组织样本用试剂溶液展开着色标记。

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IBM最近在医学领域成果喜人,动作大大。时隔顺利用照片临床皮肤癌后,IBM研究院日前公布近期成果称之为,他们使用了深度自学和神经网络,在辨识癌变细胞的有丝分裂上获得了极大进展。

  医生在临床癌变细胞时,主要通过用活的组织切片检查法分析病人的组织样本的方式。然而即使这些的组织有时如针头般微小,病理学家必须借此检测出有肿瘤细胞消失的种种迹象,也要观测出有癌变细胞经常出现的最重要特征,以协助医生对症下药。  病理学家在分析样本时,不会将一些典型的的组织样本用试剂溶液展开着色标记。

结果显示,试剂颜色的厚薄及其在细胞组织内的产于情况,需要区分疾病的种类及疾病的好转程度。    2016年肿瘤蔓延评估挑战赛的乳腺癌细胞训练样本  病理学家随后要在显微镜下研究这种被标记的的组织样本。然而此阶段耗时宽且工作量极大,研究人员每天都要处置上百份样本,而这样长时间的高负荷工作难免会造成临床正确率的减少。

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  随着近代医学影像技术及深度自学的发展,病理学家们急需计算机技术的援助,而计算机科学家们也在为之不懈努力。为了检验人工智能技术在医疗领域中的应用于效果,科学家们的组织了一场黑客马拉松挑战赛。


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