急性髓系白血病(AML)是一种致命的髓系恶性肿瘤。骨髓涂片的细胞形态检测是髓系恶性肿瘤的临床诊断重要标准之一。当前,从骨髓涂片图像诊断和鉴别AML不同亚型繁琐且耗时。浙江大学研究团队揭示了一种利用骨髓涂片诊断和分型不同亚型AML的深度学习算法。该研究成果于近日发表在《Journal ofHematology & Oncology》杂志上,题为:AMLnet, A deep-learningpipeline for the differential diagnosis of acute myeloid leukemia from bonemarrow smears。
研究人员建立了由651名患者的8245张骨髓涂片图像数据库,用于深度学习模型(AMLnet)的训练和测试。该深度学习模型不仅可以区分健康人群与AML患者,还可以准确识别各种AML亚型。经与病理阅片医师对比,该深度学习模型诊断能力与高级医师相当。此外,研究团队开发还提供了一个交互式演示网站,可视化突出计算结果,辅助临床医师进行诊断。
综上,该研究训练的深度学习模型可能在AML筛查和早期诊断中起到辅助决策作用,为医疗资源匮乏的农村地区提供支撑。
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