德国开发出能自动识别转移癌细胞的 深度学习算法

德国亥姆霍茨慕尼黑中心近日发布消息称，该研究中心与慕尼黑大学、慕尼黑工大合作开发了一款不仅能自动识别扩散的癌细胞，而且还能找到分散在小鼠全身单个癌细胞的算法。

亥姆霍茨慕尼黑中心組织工程与再生医学研究所的科研团队发明了一种能使小鼠全身组织变得透明的工具，对单个细胞进行成像，然后借助激光扫描显微镜可方便地在透明的组织中发现很小的癌细胞转移。由于人工分析这种高分辨率的图像数据极端耗时，而现有算法的可靠性和处理速度又有限，因此科研人员开发了一种称为DeepMACT的深度学习算法，它不仅可自动辨认出转移的癌细胞，还可以对靶向药中抗体的分布及其效果进行分析，其处理速度是医生专家的300倍。