MetFinder:从临床前模型的组织学部分中自动量化转移负担的工具
Alcida Karz1,2, Nicolas Coudray3,4, Erol Bayraktar1,2
1Department of Pathology, NYU Grossman School of Medicine, New York, New York, USA.
研究人员开发了一种人工智能工具MetFinder,用于在临床前研究中准确,高吞吐量量化黑色素瘤瘤负担. 该方法分析了整个幻灯片图像,有助于评估治疗干预措施并加速从实验中收集数据.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 计算病理学计算病理学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 研究黑色素瘤转移和开发新疗法需要有效的方法来测量瘤负担.
- 目前在临床前研究中评估瘤负担的方法可能耗时且缺乏高通量能力.
研究的目的:
- 开发和验证基于人工智能的自动化工具,用于精确量化黑色素瘤瘤含量在组织病理图像中的含量.
- 为在临床前黑色素瘤研究中评估瘤负担提供高通量解决方案.
主要方法:
- 从小鼠黑色素瘤模型收集了大量的基因病理学部分的注释数据集.
- 训练了一个深度神经网络,用于在整个幻灯片图像中自动细分和定量瘤内容.
- 与用于测量转移的直角方法 (生物发光) 相比,验证了AI工具的性能.
主要成果:
- 这种基于人工智能的工具可以从整个幻灯片图像中准确量化黑色素瘤瘤的含量.
- 与生物发光测量相比,自动化量化显示出一致的结果.
- 开发的算法MetFinder通过Web界面免费提供.
结论:
- 使用人工智能对瘤内容的自动定量是评估体内黑色素瘤转移的强大解决方案.
- MetFinder为黑色素瘤研究人员和病理学家提供了一个准确,高吞吐量和可访问的工具.
- 这种人工智能驱动的方法可以显著提高癌症临床前研究中的数据收集和分析.
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