गहन न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके बड़ी छवि डेटा सेट पर अस्थि मज्जा कोशिका रूपों का अत्यधिक सटीक विभाजन

गहन अध्ययन एल्गोरिदम के जैव चिकित्सा अनुप्रयोग बड़े विशेषज्ञ द्वारा एनोटेटेड डेटा सेट पर निर्भर करते हैं। अस्थि मज्जा (BM) कोशिका साइटोमॉर्फोलॉजी, जो हेमैटोलॉजिकल निदान का एक महत्वपूर्ण आधार है, अभी भी हर दिन हजारों बार मैन्युअल रूप से किया जा रहा है क्योंकि डेटा सेट और प्रशिक्षित मॉडल की कमी है। हमने 945 मरीजों से BM स्मियर्स से लिए गए 171,374 सूक्ष्मदर्शी साइटोलॉजिकल छवियों के बड़े डेटा सेट पर सांकेतिक न्यूरल नेटवर्क (CNN) लागू किए, जो विभिन्न हेमैटोलॉजिकल बीमारियों के साथ निदान किया गया। यह डेटा सेट साहित्य में उपलब्ध BM साइटोलॉजी छवियों का सबसे बड़ा विशेषज्ञ-एनोटेटेड पूल है। यह हमें उच्च गुणवत्ता वाले ल्यूकोसाइट साइटोमॉर्फोलॉजी के वर्गीकर्ताओं को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है, जो उच्च सटीकता और पुनः प्राप्ति के साथ विश्लेषणात्मक रूप से प्रासंगिक कोशिका प्रजातियों की विस्तृत श्रृंखला की पहचान करते हैं। हमारे CNNs पिछले विशेषता-आधारित दृष्टिकोणों को मात देते हैं और एकल BM कोशिकाओं के वर्गीकरण समस्या के लिए एक प्रमाण-का-धारणा प्रदान करते हैं। यह अध्ययन नवीनतम छवि-क्लासिफिकेशन एल्गोरिदम का उपयोग करके BM कोशिका रूपों के स्वचालित मूल्यांकन की दिशा में एक कदम है। अंतर्निहित डेटा सेट एक शैक्षिक संसाधन के साथ-साथ BM साइटोमॉर्फोलॉजी के लिए भविष्य के कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित दृष्टिकोणों के लिए एक संदर्भ का प्रतिनिधित्व करता है।