机器辅助,以人为中心的骨髓细胞分类的发展:在患有骨髓形综合征的患者中进行可行性分析
Kiyoyuki Ogata1, Yuto Mochimaru1, Leonie Saft2
1Department of Haematology Metropolitan Research and Treatment Centre For Blood Disorders (MRTC Japan) Tokyo Japan.
EJHaem
|December 18, 2025
概括
一种新的数字方法提高了骨髓 (BM) 细胞分类的客观性. 这种机器辅助的方法提高了诊断血液形成疾病的准确性和数据共享.
科学领域:
- 血液学 血液学 血液学
- 数字病理学数字病理学
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 对骨髓 (BM) 细胞的显微镜检查对于诊断造血性疾病至关重要.
- 目前的方法是主观的,需要专业知识,并且是劳动密集型的.
研究的目的:
- 开发和评估用于自动化BM细胞图像捕获和分类的数字方法.
- 评估数字显微镜与传统显微镜之间的BM爆破百分比一致性.
主要方法:
- 利用现有的细胞图像分析器进行自动化BM细胞图像捕获和预分类.
- 细胞形态学家使用大屏幕上的数字图像进行了BM细胞分类.
- 在数字显微镜和传统显微镜之间比较BM爆破百分比的数据一致性.
主要成果:
- 数字方法在3.5年内成功应用于96.2%的样本.
- 在2000×放大度下捕获的数字图像允许永久存储和高质量分析.
- 骨髓瘤爆发的百分比显示了数字和传统方法之间的可比性,特别是在骨髓瘤综合征.
结论:
- 机器辅助,以人为中心的方法提高了BM细胞分类的客观性.
- 这种数字方法符合现代数据共享需求,提高了诊断效率.
