数字神经病理学和机器学习的最新进展,用于研究神经退行性疾病
Dana R Julian1, Afshin Bahramy2, Makayla Neal1
1Department of Pathology, University of Pittsburgh School of Medicine, Pittsburgh, Pennsylvania.
The American journal of pathology
|February 15, 2025
概括
计算神经病理学使用整个幻灯片图像 (WSIs) 和人工智能来推进神经退行性疾病研究. 解决数据共享和模型准确性等挑战是彻底改变诊断和理解的关键.
科学领域:
- 神经病理学神经病理学
- 计算生物学 计算生物学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 神经退行性疾病带来了重大的诊断和研究挑战.
- 整个幻灯片图像 (WSI) 提供了丰富的数据用于分析.
- 机器学习/人工智能 (ML/AI) 正在改变医学图像分析.
研究的目的:
- 审查计算性神经退行性神经病理学的新兴领域.
- 突出ML / AI在增强神经病理学评估,诊断和研究方面的潜力.
- 讨论当前的挑战和该领域的未来方向.
主要方法:
- 对神经病理学数据应用的ML/AI近期进展的审查.
- 探索分析整个幻灯片图像 (WSI) 的技术.
- 讨论神经病理学中的深度学习,无监督学习和可解释AI (XAI).
主要成果:
- ML/AI可以自动化疾病分期,并识别新的形态生物标志物.
- 多模式人工智能方法可以揭示新的临床见解.
- 无监督学习显示出在没有注释的数据中发现模式的潜力.
结论:
- 计算神经退行性神经病理学在理解和诊断疾病方面具有变革性的潜力.
- 克服数据注释,可访问性和共享方面的挑战至关重要.
- 开发准确,高效和可解释的AI模型对于未来的进步至关重要.
