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棒球比分规则介绍:機器學習可改善頭頸癌患者的診斷

2020-01-02 11:25:50    來源:    我來說兩句()
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棒球比分的x什么意思 www.sdldl.com.cn  柏林慈善大學和德國癌癥協會(DKTK)的研究人員已經成功解決了頭頸癌診斷中的一個長期問題。研究人員與柏林工業大學(TU)的同事一起,利用人工智能開發了一種新的分類方法,該方法可以根據化學DNA的變化識別癌變組織的主要來源。目前正在測試將其引入常規醫學實踐的可能性。這項研究的結果已發表在《科學轉化醫學》上。

每年,德國有17,000多人被診斷出患有頭頸癌。這些疾病包括口腔癌,喉癌和鼻子癌,但也可能影響頭頸部的其他區域。一些頭頸癌患者還將發展肺癌。Charité病理研究所的Frederick Klauschen博士解釋說:“在大多數情況下,無法確定它們是代表患者的頭頸癌或第二原發癌(即原發性肺癌)的肺轉移,”他與Charité神經病理學系的David Capper教授共同領導了這項研究??死蛻杲淌誶康魎擔?ldquo;這種區別在治療受這些癌癥影響的人中非常重要。”

當試圖區分轉移灶和第二原發腫瘤時,病理學家通?;崾褂靡呀⒌募際?,例如分析癌癥的微結構和檢測組織中的特征蛋白。但是,由于頭頸癌和肺癌在這方面有明顯的相似性,因此這些測試通常是不確定的。“為了解決這個問題,我們測試了組織樣本的特定化學變化,稱為DNA甲基化,” Capper教授解釋說,他像Klauschen教授一樣是柏林DKTK的科學成員。他補充說:“我們從較早的研究中知道癌細胞中的DNA甲基化模式高度依賴于癌癥起源的器官。”

該研究小組與柏林工業大學的機器學習教授Klaus-RobertMüller教授合作,采用了基于人工智能的方法來使這些信息在實踐中有用。研究人員使用了數百種頭頸部和肺癌的DNA甲基化數據,以訓練一個深層的神經網絡來區分兩種類型的癌癥。Klauschen教授強調說:“我們的神經網絡現在能夠在大多數情況下區分肺癌和頭頸癌轉移,準確率達到99%以上。” 他繼續說:“為了確?;加型肪卑┖推淥偉┑幕頰呔】齏游頤塹難芯拷峁惺芤?,我們目前正在常規實踐中測試這種診斷方法的執行情況。這將包括一項前瞻性驗證研究,以確保所有受影響的患者都可以使用該新方法。”

與柏林機器學習中心(BZML)主任Charité的研究人員一起工作時,米勒教授同樣對他們的研究結果感到高興:“人工智能不僅在我們的日常生活中,而且在然而,在醫學領域,人工智能的使用尤為復雜;這就是為什么到目前為止,研究成果很少能為患者帶來直接好處的原因。改變。”

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