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基于 AI 的生物樣本染色

導(dǎo)讀 組織學(xué)染色是臨床和生命科學(xué)研究中組織檢查的主要工具,已在病理學(xué)實(shí)驗(yàn)室中常規(guī)進(jìn)行,以協(xié)助評估病理生理學(xué)和疾病診斷。盡管使用廣泛,但標(biāo)

組織學(xué)染色是臨床和生命科學(xué)研究中組織檢查的主要工具,已在病理學(xué)實(shí)驗(yàn)室中常規(guī)進(jìn)行,以協(xié)助評估病理生理學(xué)和疾病診斷。盡管使用廣泛,但標(biāo)準(zhǔn)的組織學(xué)染色程序存在一些缺點(diǎn),例如勞動(dòng)密集型準(zhǔn)備步驟、周轉(zhuǎn)時(shí)間長、成本高和結(jié)果不一致。

虛擬染色是一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字生成組織學(xué)染色的方法,有可能徹底改變傳統(tǒng)的組織學(xué)染色工作流程。通過消除對化學(xué)染色和有毒化合物的需求,虛擬染色為傳統(tǒng)染色方法提供了一種快速、經(jīng)濟(jì)高效且準(zhǔn)確的替代方法,這可能會(huì)提高診斷的準(zhǔn)確性和速度,從而改善患者預(yù)后并降低醫(yī)療保健成本。

加州大學(xué)洛杉磯分校的 Ozcan 小組最近發(fā)表了一篇關(guān)于這種新興虛擬染色技術(shù)的評論論文。這篇評論文章標(biāo)題為“支持深度學(xué)習(xí)的生物樣本虛擬組織學(xué)染色”,全面概述了虛擬染色領(lǐng)域的最新進(jìn)展。它涵蓋了支持深度學(xué)習(xí)的虛擬染色技術(shù)的基本概念、典型的開發(fā)工作流程和未來前景。它還突出了代表作品的一些關(guān)鍵結(jié)果,總結(jié)了這個(gè)快速發(fā)展領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展。

發(fā)表于光:科學(xué)與應(yīng)用作為 Springer Nature 的期刊,這篇關(guān)于虛擬染色的評論論文為學(xué)者、光學(xué)工程師、顯微鏡學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家、生物學(xué)家、組織學(xué)家和病理學(xué)家等提供了寶貴的資源。“我們相信這篇評論論文將成為該研究領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的圖集,提供對虛擬染色最新進(jìn)展的頂級(jí)理解,”Aydogan Ozcan 博士說,“我們希望它能激發(fā)讀者的靈感不同的科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)一步擴(kuò)大這一令人興奮的領(lǐng)域的范圍和應(yīng)用,并繼續(xù)突破虛擬染色的可能性”。

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