在挽救生命的情况下，方便且准确的诊断工具对于帮助病理学家检查活检组织样本以寻找疾病迹象至关重要。加州大学洛杉矶分校的工程师找到了一条新途径来实现这一目标，即对组织图像进行虚拟重新染色，该方法比人工执行的特殊染色速度更快，而且准确度一样高。
在显微镜下，病理学家检查活检组织样本，这些样本已经用特殊染料染色以增强对比度和颜色。最常用的染色剂是苏木精和伊红 (H&E) 染色剂。然而，在许多临床病例中，需要额外的特殊染色剂来为不同的组织成分提供额外的对比度和颜色。这使病理学家能够获得更清晰的诊断图片。这些特殊染色剂通常需要更长的时间进行组织制备，并且需要额外的工作和专家组织技术人员的监测，所有这些都会增加疾病诊断的成本和时间。
为了以指数方式加速这一过程，加州大学洛杉矶分校的研究人员开发了一种由人工智能驱动的计算技术，该技术将先前用 H&E 染色的组织图像转换为添加了特殊染色剂的新图像。每个组织样本的过程只需不到一分钟，而人类专家则需要几个小时甚至一天以上的时间。这种速度差异可以更快地进行需要特殊染色的初步诊断，同时还可以显着节省成本。Nature Communications最近发表了研究报告，概述了新技术及其影响。
“我们开发了一种基于深度学习的技术，无需组织技术人员进行特殊染色，”研究负责人Aydogan Ozcan 说，他是加州大学洛杉矶分校 Samueli 工程学院电气和计算机工程系的工程创新教授，也是一名加州纳米系统研究所(CNSI)副主任。“在诊断器官移植排斥病例等医疗状况时，提高的速度和准确性尤其重要，在这种情况下，快速准确的诊断可以实现快速治疗，这可能会大大改善临床结果。”
Ozcan 的团队通过生成用于肾脏组织的一整套特殊染色——过碘酸希夫 (PAS)、琼斯银染色和马森三色染色，展示了基于人工智能的技术。使用在现有 H&E 染色组织活检图像上训练的专门深度神经网络，研究人员能够在各种临床样本上虚拟生成这些特殊染色，涵盖广泛的肾脏疾病。一个由董事会认证的肾脏病理学家组成的多机构团队随后进行了临床评估，以确定虚拟染色到染色转化技术的功效。他们发现，与仅使用 H&E 染色的活检图像相比，使用虚拟生成的特殊染色在诊断上取得了统计学上的显着改善。
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