Orgasme yang Segera Terjadi Pada Wanita Berhubungan Dengan Kaki Gelisah - ScienceDaily

Analisis gambar berdasarkan pembelajaran mesin dengan andal mengidentifikasi keganasan hematologis – ScienceDaily


Myelodysplastic syndrome (MDS) adalah penyakit sel induk di sumsum tulang, yang mengganggu proses pematangan dan diferensiasi sel darah. Setiap tahun, sekitar 200 orang Finlandia didiagnosis dengan MDS, yang dapat berkembang menjadi leukemia akut. Secara global, kejadian MDS adalah 4 kasus per 100.000 orang tahun.

Untuk mendiagnosis MDS, sampel sumsum tulang juga diperlukan untuk menyelidiki perubahan genetik pada sel sumsum tulang. Sindrom ini diklasifikasikan ke dalam beberapa kelompok untuk mengetahui sifat gangguan secara lebih rinci.

Dalam studi yang dilakukan di Universitas Helsinki, gambar mikroskopis dari sampel sumsum tulang pasien MDS diperiksa menggunakan teknik analisis gambar berdasarkan pembelajaran mesin. Sampel diwarnai dengan hematoksilin dan eosin (pewarnaan H&E), prosedur yang merupakan bagian dari diagnostik rutin untuk penyakit tersebut. Slide digital dan dianalisis dengan bantuan model pembelajaran dalam komputasi.

Studi ini dipublikasikan di Penemuan Kanker Darah, jurnal American Association for Cancer Research, dan hasilnya juga dapat dieksplorasi dengan alat interaktif: http://hruh-20.it.helsinki.fi/mds_visualization/.

Dengan menggunakan pembelajaran mesin, kumpulan data gambar digital dapat dianalisis untuk secara akurat mengidentifikasi mutasi genetik paling umum yang memengaruhi perkembangan sindrom, seperti mutasi yang didapat dan penyimpangan kromosom. Semakin tinggi jumlah sel yang menyimpang dalam sampel, semakin tinggi keandalan hasil yang dihasilkan oleh model prognostik.

Diagnosis didukung dengan analisis data

Salah satu tantangan terbesar dalam menggunakan model jaringan saraf adalah memahami kriteria yang mendasari kesimpulan yang diambil dari data, seperti informasi yang terkandung dalam gambar. Studi yang baru-baru ini dirilis berhasil menentukan model pembelajaran dalam apa yang dilihat dalam sampel jaringan ketika mereka telah diajarkan untuk mencari, misalnya, mutasi genetik yang terkait dengan MDS. Teknik ini memberikan informasi baru tentang efek penyakit kompleks pada sel sumsum tulang dan jaringan sekitarnya.

“Studi tersebut menegaskan bahwa analisis komputasi membantu mengidentifikasi fitur yang tidak terlihat oleh mata manusia. Selain itu, analisis data membantu mengumpulkan data kuantitatif tentang perubahan seluler dan relevansinya dengan prognosis pasien,” kata Profesor Satu Mustjoki.

Bagian dari analisis yang dilakukan dalam studi diimplementasikan menggunakan lingkungan danau data Helsinki University Hospital (HUS), yang memungkinkan pengumpulan dan analisis yang efisien dari kumpulan data klinis yang luas.

“Kami telah mengembangkan solusi untuk menyusun dan menganalisis data yang disimpan di danau data HUS. Analisis gambar membantu kami menganalisis biopsi dalam jumlah besar dan dengan cepat menghasilkan beragam informasi tentang perkembangan penyakit. Teknik yang dikembangkan dalam proyek ini juga cocok untuk proyek lain, dan mereka adalah contoh sempurna dari digitalisasi ilmu kedokteran, “kata mahasiswa doktoral Oscar Bruck.

“[This] studi memberikan wawasan baru ke dalam patobiologi MDS dan membuka jalan untuk peningkatan penggunaan kecerdasan buatan untuk penilaian dan diagnosis keganasan hematologi, “kata PhD Olivier Elemento dari Caryl and Israel Englander Institute for Precision Medicine dalam komentarnya untuk artikel di Blood Cancer Discovery, jurnal dari American Association for Cancer Research.

Sumber Cerita:

Materi disediakan oleh Universitas Helsinki. Asli ditulis oleh Anu Koivusipilä. Catatan: Konten dapat diedit untuk gaya dan panjangnya.

Untuk Informasi Lebih lanjut silahkan Kunjungi : Togel Hongkong