数字成像和AI在血液学中的预分类
Kelly A Bowers1, Megan O Nakashima1
1Department of Pathology and Laboratory Medicine, Cleveland Clinic, 9500 Euclid Avenue L30, Cleveland, OH 44195, USA.
Clinics in laboratory medicine
|August 1, 2024
概括
使用人工神经网络进行数字成像,其性能与手动显微镜进行血液细胞分析相提并论. 这些系统提高了训练有素的形态学家的标准化,效率和远程审查能力.
科学领域:
- 血液学 血液学 血液学
- 数字病理学数字病理学
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 周围血液白细胞的差异计数对于诊断各种疾病至关重要.
- 传统的手动光学显微镜耗时,并且受观察者之间的变化影响.
- 数字成像和人工智能 (AI) 的进步为血液细胞分析提供了潜在的改进.
研究的目的:
- 评估数字成像系统与人工智能对白细胞差异计数的实用性.
- 评估这些系统在评估血小板和红细胞形态和估计计数量的能力.
- 突出AI驱动系统在临床血液学实践中的好处.
主要方法:
- 使用数字成像系统进行外周血液涂抹分析.
- 使用人工神经网络进行细胞预分类.
- 使用数字系统评估血小板和红细胞形态,估计细胞计数.
主要成果:
- 使用人工智能的数字成像系统的性能与白细胞差异手动光学显微镜的性能相当.
- 这些系统可以有效地评估血小板和红细胞形态,并估计细胞数量.
- 来自单一供应商的系统正在临床使用中,其他系统正在开发中.
结论:
- 人工智能驱动的数字成像系统为手动显微镜提供了可行的替代方案,用于血液细胞分析.
- 关键的好处包括增加标准化,提高效率和远程审查能力.
- 这些系统旨在由训练有素的形态学家使用,以增强诊断过程.


