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		病理學(xué)的新邊疆自動(dòng)化玻片的閱讀

　　在過(guò)去的三十年中,病理學(xué)的實(shí)踐經(jīng)歷了前所未有的自動(dòng)化和標(biāo)準(zhǔn)化的進(jìn)程。 trade-assay板塊和簡(jiǎn)單的工具spectrophotometers-have讓位給高通量自動(dòng)化臨床分析。然而臨床實(shí)驗(yàn)室的一個(gè)領(lǐng)域仍然依賴手工的決心:閱讀和分析在玻片標(biāo)本解剖病理學(xué)實(shí)驗(yàn)室。Jose de la Torre-Bueno博士是研發(fā)和副總統(tǒng) 肯尼斯·d·鮑爾博士,副總裁兼首席科學(xué)官ChromaVision醫(yī)療系統(tǒng)公司(圣胡安Capistrano,CA)。 Branwyn斯圖爾特Wagman自由職業(yè)者,醫(yī)療作家位于圣克魯斯,CA。

　　閱讀玻片染色和免疫組織化學(xué)(IHC)試劑一直是藝術(shù)實(shí)踐的病理狀態(tài)。正常和病變細(xì)胞有一定的物理特性,可以用來(lái)區(qū)分彼此。這些特征包括復(fù)雜的模式,罕見的事件,和微妙的顏色和強(qiáng)度的變化。他們是一個(gè)病理學(xué)家尋找當(dāng)掃描和手動(dòng)顯微鏡幻燈片。有限制,然而,人類的眼睛的力量。病理學(xué)家疲勞可能是一個(gè)問(wèn)題,能不能區(qū)分類似的顏色。為了幫助病理學(xué)家在他們的分析,科學(xué)家發(fā)明了一種儀器讀取玻璃幻燈片為目的的檢測(cè)、計(jì)數(shù)、和classify-ing細(xì)胞的臨床興趣。稱為自動(dòng)細(xì)胞成像系統(tǒng)(埃西斯),這項(xiàng)技術(shù)從ChromaVision醫(yī)療系統(tǒng)公司(圣胡安Capistrano,CA)使病理學(xué)家將獲得更一致,則分析幻燈片的內(nèi)容比可能通過(guò)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的光學(xué)顯微鏡。

　　各種各樣的標(biāo)本類型進(jìn)行分析,包括組織學(xué)標(biāo)本,細(xì)胞病理學(xué)標(biāo)本,血液和骨髓。標(biāo)準(zhǔn)IHC和采用(ICC)試劑與系統(tǒng)用于染色標(biāo)本,以闡明細(xì)胞和蛋白質(zhì)的臨床興趣。埃西斯有兩個(gè)主要組件:一個(gè)自動(dòng)滑動(dòng)分析儀使用顯微鏡和digital-imaging技術(shù),和基于windows的計(jì)算機(jī)專用軟件,允許病理學(xué)家管理分析和報(bào)告的結(jié)果(見圖1)。標(biāo)準(zhǔn)品

　　到目前為止,還沒有電腦系統(tǒng)可以與人眼的復(fù)雜的模式識(shí)別能力。然而,計(jì)算機(jī)可以超越人類的眼睛發(fā)現(xiàn)罕見事件的能力和識(shí)別顏色和強(qiáng)度上微妙的變化”。計(jì)算機(jī)科學(xué)家首次接洽的挑戰(zhàn)自動(dòng)化樣品的閱讀玻片從模式識(shí)別的角度,試圖寫一個(gè)軟件程序來(lái)復(fù)制人類大腦的行動(dòng)。

　　一些模式識(shí)別算法用于埃西斯;然而,它使用計(jì)算機(jī)檢測(cè)和隔離可能感興趣的細(xì)胞或?qū)ο蠡陬伾鳛榈谝粯?biāo)準(zhǔn),并依賴于人類觀察者的微妙的判斷。了解這種技術(shù)的進(jìn)化,我們首先看看自動(dòng)化模式識(shí)別的挑戰(zhàn)。

　　復(fù)制和自動(dòng)模式識(shí)別人類所具有的技能,比如尋找腫瘤細(xì)胞在組織樣本,必須準(zhǔn)確理解人類的標(biāo)準(zhǔn)適用于區(qū)分細(xì)胞。但人類不能總是充分解釋的基礎(chǔ)辨別什么使細(xì)胞出現(xiàn)顯著的(如。、癌前)。計(jì)算機(jī)算法描述的基礎(chǔ)上,訓(xùn)練有素的觀察員基地的歧視的細(xì)胞間不能正確區(qū)分細(xì)胞觀察員的滿意度。簡(jiǎn)而言之,提取的特征是最大的挑戰(zhàn)和所有其他圖像分析問(wèn)題。

　　算法模擬人類視覺過(guò)程是昂貴的機(jī)器周期和計(jì)算成本。事實(shí)上,人類模式識(shí)別計(jì)算成本非常高昂。人類視網(wǎng)膜本身就是一個(gè)電腦的相當(dāng)大的權(quán)力,和it項(xiàng)目信息到視覺皮層,另一種類型的計(jì)算機(jī)不同尋常的力量。所以在某種程度上,一個(gè)人可以找出人類,然后創(chuàng)建一個(gè)程序模仿它,算法將是昂貴的。例如,可以編寫一個(gè)算法來(lái)匹配一個(gè)形狀。但是最便宜的版本的算法只能找到一些相同的尺寸和相同的取向?yàn)槔?添加的需求找到對(duì)象的大小和方向增加計(jì)算成本的數(shù)量級(jí)。另外,找對(duì)象時(shí)部分被遮擋或破碎的進(jìn)一步增加計(jì)算成本。

　　采取不同的方法,計(jì)算機(jī)程序員試圖模仿人類大腦的運(yùn)作通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。這些程序允許教電腦使用的例子。例如,一個(gè)病理學(xué)家將顯示計(jì)算機(jī)大量腫瘤細(xì)胞和正常細(xì)胞的例子。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)加權(quán)算法來(lái)區(qū)分它們。然而,沒有人知道什么算法計(jì)算機(jī)創(chuàng)造了分辨的例子和是否使用相同的特性,人類觀察者將使用訓(xùn)練。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)是,當(dāng)計(jì)算代價(jià)高昂的學(xué)習(xí)模式,執(zhí)行模式是便宜的。在其他模式識(shí)別算法,計(jì)算代價(jià)高昂的執(zhí)行模式。

　　在開發(fā)模式識(shí)別技術(shù)通常是一個(gè)軟件問(wèn)題,一些可以創(chuàng)建專門的硬件運(yùn)算速度的問(wèn)題。例如,一個(gè)定制的硬件可以應(yīng)用到一個(gè)經(jīng)常使用的算法,和多個(gè)硬件并行通道可以應(yīng)用。將更快的硬件任務(wù),交易速度計(jì)算機(jī)算法的靈活性。隨著計(jì)算機(jī)變得更快更強(qiáng)大,然而,對(duì)圖像分析應(yīng)用專門的硬件問(wèn)題的優(yōu)點(diǎn)是減少。除了模式識(shí)別玻璃幻燈片,病理學(xué)家也參與rare-event檢測(cè)。 rare-event檢測(cè)定量準(zhǔn)確性是至關(guān)重要的,包括檢測(cè)和量化分?jǐn)?shù)量的病毒在組織或腫瘤細(xì)胞,骨髓,尿液,或血液。甚至存在一個(gè)這樣的細(xì)胞在骨髓吸入可能是巨大的。與模式識(shí)別相比,這是一個(gè)視覺的挑戰(zhàn),人類的大腦不執(zhí)行。如果人類在同一場(chǎng)景看起來(lái)大約5到10分鐘大腦acclimatizes,失去了檢測(cè)場(chǎng)景中的細(xì)微變化的能力。好像觀察者看到內(nèi)存,而不是實(shí)際的場(chǎng)景。讓一個(gè)人花長(zhǎng)時(shí)間掃描幻燈片,有相似的特性導(dǎo)致疲勞和增加機(jī)會(huì)錯(cuò)過(guò)重要信息的幻燈片。電腦不會(huì)經(jīng)歷這種形式的疲勞,因此在特定條件有效地檢測(cè)微妙的變化。因此,rare-event檢測(cè)是一個(gè)適當(dāng)?shù)氖褂秒娔X的權(quán)力。

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