机器学习识别肿瘤模式及亚型，表现已和病理学家相当
随着机器学习技术的不断发展，其在医学图像分析领域已经取得了飞速进步。近日，来自Norris Cotton Cancer Center的研究人员利用机器学习模型，对肺腺癌的肿瘤模式和亚型进行了分级。结果显示，该模型与3位病理学家的表现旗鼓相当。这项研究发表在了《Scientific Reports》上。图片来源：123RF 肺腺癌（lung adenocarcinoma）是肺癌的一种，属于非小细胞肺癌。目前，肺腺癌的诊断方式主要为病理学家肉眼对肺叶切片图像进行检查，从而确定肿瘤模式和亚型。这种诊断方式对肺癌的预后以及确定治疗方案有着非常重要的作用，但是这一过程通常比较困难，且病理学家的判断往往有一定的主观性。 针对这一情况，来自Norris Cotton Cancer Center的研究人员开发并训练了一种新的机器学习模型，并将病理学家识别的肺癌组织学样本全切片图像与该模型识别出的图像进行比较。根据计算机模型生成的结果，研......阅读全文
机器学习识别肿瘤模式及亚型，表现已和病理学家相当
随着机器学习技术的不断发展，其在医学图像分析领域已经取得了飞速进步。近日，来自Norris Cotton Cancer Center的研究人员利用机器学习模型，对肺腺癌的肿瘤模式和亚型进行了分级。结果显示，该模型与3位病理学家的表现旗鼓相当。这项研究发表在了《Scientific Reports
机器学习模型可识别乳房病变风险
美国研究人员近日在《放射学》杂志线上版发表文章称，他们开发出一种机器学习工具，可以确定哪些高危乳房病变可能会变成癌症，从而帮助医生作出正确的治疗决策，减少不必要的手术。 乳房病变是一种女性常见疾病，而高危乳房病变有很大几率转变成癌症。正是由于这种风险，手术切除病变组织通常被认为是首选治疗方案。
新型相机精准识别肿瘤组织
通过外科手术切除肿瘤组织是重要的癌症治疗手段，但如何精准地找到癌变组织却不是一件容易的事。美国研究人员在最新一期《Optica》杂志上发表研究报告称，他们通过模仿蝴蝶视觉系统研发出的微型照相机或可给医生提供帮助，让其能在明亮的手术照明下清晰看到荧光标记的肿瘤组织。 在目前的肿瘤切除手术中，外
生物标记物：识别肿瘤侵袭
早期结肠癌患者将来可以从特定额基因测试中获益，并帮助他们在化疗方面做出正确的决定。其中两种生物标记物是MACC1基因，高水平促进肿瘤的生长和肿瘤的转移，以及一种有缺陷的DNA不匹配修复(dMMR)系统，它在肿瘤的形成中起着重要的作用。患有dMMR肿瘤和低MACC1基因活性的患者的预期寿命更长。
分析肿瘤样本的新方法可能使病理学家事业？
确定细胞物理属性的变化对于诊断和治疗某些疾病（如癌症）至关重要。但诊断需要病理学家的专业知识。一个科学家小组已经开发出一种快速而简单的癌症组织活检分析方法，可能会使病理学家成为过去。当一个癌症肿瘤被活检后，需要一个专业的病理学家来分析样本并对组织的健康状况进行评估。这是一个需要快速和准确的过程，因为
新款机器人能从噪音中识别人声
日本日立制作所日前向媒体公开了类人型机器人“EMIEW2”的改良版，新款机器人能够排除其他声音的干扰，正确识别人的声音。 改良版“EMIEW2”机器人身高80厘米，体重14公斤，脚掌下装有轮子，能够以每小时6公里的速度自律行走，这个速度相当于人快步走的速度。机器人的头部装有
一图教你识别肿瘤的良恶性
众所周知，肿瘤有良恶性之分。如果是良性，大可不必担心，治疗后一般可以痊愈。但如果是恶性，治疗起来就会麻烦得多！那么，良性肿瘤与恶性肿瘤之间到底有何区别呢？
人肿瘤抗原的识别与鉴定实验
实验材料 肿瘤细胞试剂、试剂盒 PBS生理盐水裂解液蛋白酶抑制剂仪器、耗材 培养瓶细胞刮棒离心管低温离心机-80℃冰箱探针型超声波恒温水浴锅实验步骤 一、 裂解细胞1. 方向刮取细胞。将细胞悬液转移到离心管，离心取沉淀，-80℃ 保存。（收集细胞要迅速，低温下进行，以减弱蛋白酶的作用）2. 裂解
智能识别新模型可减少机器采摘菠萝损伤率
近日，中国热带农业科学院南亚热带作物研究所旱作农业工程团队在基于混合监督学习的菠萝智能识别算法方面取得新进展。该团队设计了一个基于混合监督学习（MIset）的掩蔽自关注实例分割网络，以快速提取菠萝的位置和几何信息，有效降低了机器人手臂抓取过程中的果实损伤率。相关研究成果发表于《人工智能工程应用》（E
“分子机器”提供肿瘤复合治疗新策略
癌症以高发病率和高死亡率严重威胁着人们的生命健康。因此，寻找肿瘤治疗新原理、新方法，提高治疗效果，并降低副作用，是当前生命化学和医学领域亟待解决的科学问题。近日，华东理工大学化学与分子工程学院副教授钱若灿与美国伊利诺伊大学香槟分校教授陆艺合作，设计了一种基于DNAzyme分子机器的肿瘤复合治疗策略，
“分子机器”提供肿瘤复合治疗新策略
癌症以高发病率和高死亡率严重威胁着人们的生命健康。因此，寻找肿瘤治疗新原理、新方法，提高治疗效果，并降低副作用，是当前生命化学和医学领域亟待解决的科学问题。 近日，华东理工大学化学与分子工程学院副教授钱若灿与美国伊利诺伊大学香槟分校教授陆艺合作，设计了一种基于DNAzyme分子机器的肿瘤复合治
真正无创！“透视眼”识别隐藏的肿瘤
肿瘤，即使是良性的，也会损害周围的血管和组织。如果是恶性的，就是侵略性和鬼鬼祟祟，往往不可挽回的损害。在后一种情况下，早期发现是治疗和康复的关键。但是，这种检测有时需要先进的成像技术，而不是目前商业上可以买到的技术。 日本东国立癌症中心医院的Daiki Sato、Hiroaki Ikema
实锤！纳米颗粒靶向可有效识别肿瘤
在纳米颗粒上装载识别配体，对肿瘤进行主动识别，从而实现靶向治疗是肿瘤治疗的重要研究方向，然而近年来这种方式的有效性越发受到质疑。我国科研人员最新研究表明，利用纳米颗粒靶向识别肿瘤是有效的，但其效果受靶向修饰模式影响明显。 开展这一研究的科研人员为中国科学院武汉病毒研究所李峰研究员与中国科学院生
天猫无人超市微笑打折－机器如何识别人类情绪？
12月3日，第四届世界物联网大会在浙江乌镇举行，本届大会汇集400余家全球知名互联网及科技创新企业代表，共同就互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术进行探讨，大佬云集的本届大会上，黑科技自然不会缺席。 这不，马云的天猫无人超市作为唯一独立参展项目在本届大会亮相，阿里可能觉得无人超市
地质地球所提出油源的机器识别模型
油源识别（即油源对比）是石油地质科学研究的重要内容，也是制定油气勘探战略的重要依据，因此世界主要沉积盆地均进行过油源对比。但是，通常使用的方法，如图谱法和散点图法，不能同时处理大量样品与多个有机地化变量，造成了多解性，甚至失败。以在渤海湾盆地歧口凹陷斜坡带为例，沙三（Es3）和沙一（Es1）段主
再创纪录！AI系统可诊断近100种脑癌
今日，《自然》杂志再出人工智能重磅成果。来自美国、德国、意大利等100多个实验室的近150位科学家通力合作，联合在顶级期刊《自然》发表了这篇文章，他们开发了一个超级AI系统，该系统基于肿瘤组织DNA的甲基化数据，可以准确区分近100种不同的中枢神经系统肿瘤。更厉害的是，这个AI系统还能自学成才，发现
纳米机器人将膀胱肿瘤缩小90％
据新一期《自然·纳米技术》报道，西班牙加泰罗尼亚生物工程研究所研究团队通过单剂量尿素驱动的纳米机器人，成功地将小鼠膀胱肿瘤体积缩小了90%。 虽然目前直接将药物施用到膀胱的治疗方法显示出良好的生存率，但其治疗效率仍然很低。一种有前途的替代方案是使用能将治疗剂直接递送至肿瘤的纳米颗粒，特别是能在
谷歌AI诊病新进展，转移性乳腺癌检测准确率达99％
据VentureBeat报道，转移性肿瘤是一种非常难以检测的肿瘤，这种疾病的癌细胞会从其起源组织中分离出来，通过循环系统或淋巴系统在体内传播，并在身体其他部位形成新的肿瘤。2009年，美国波士顿两家医疗中心对102名乳腺癌患者进行的一项研究发现，1/4患者受到“护理过程失败”的影响，比如体检不充分和
机器学习“万里挑一”识别高性能化合物
美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室与多家合作机构共同演示了一种机器学习技术，旨在发现适用于薄膜电容器的新型材料。这一进展对于电气化和可再生能源技术来说至关重要，因为薄膜电容器是这些领域中不可或缺的组件。研究团队使用这项技术从接近5万种化学结构中筛选出了一种性能破纪录的化合物。研究成果发表在最新的《自然
安徽医疗版“人机大战”－医生“机器人”比赛识别超声影像
“89名医生提交了答题，平均准确率80%，机器答错5题，准确率83%，机器的准确率高于医生的平均分。但是第一名是医生，只答错了一题，准确率超过96%。”12月2日，安徽医科大学第二附属医院主办“发现共同语言——乳腺临床超声高端研讨会”。研讨会现场，来自我省的89名超声医生与AI(人工智能)展开了
芬兰研制新型机器人能从垃圾中识别可回收物
芬兰日前研制出一种机器人，它能在众多垃圾中识别出可回收利用的物品，并将其分类。 芬兰泽恩机器人公司的研发人员介绍说，这种机器人可根据安装在其手臂上的视觉传感器、金属探测器和重量测量仪所采集的综合数据和触觉反馈，从成堆的垃圾中分拣出可回收利用的材料，如金属、混凝土、木材和塑料等，并进行分类。
研究提出可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型
当前，全球癌症患者数量呈逐年上升趋势。癌症驱动基因识别在探讨癌症的发生机制中扮演着重要角色，能够为个性化精准治疗提供策略。而现有方法在泛化性和可解释性方面面临挑战。中国科学院新疆理化技术研究所科研团队与合作者，提出了可用于癌症驱动基因识别的图机器学习模型。这一模型融合人工智能与生物医学的优势，具备可
国际最新研究：机器学习方法可帮助识别人造毒品
施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-机器智能》发表一篇计算生物学研究论文称，科研人员发现一种自动化、生成式的机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型精神药物(又称人造毒品)的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。 该论文指，每年有大
国际最新研究：机器学习方法可帮助识别人造毒品
施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-机器智能》发表一篇计算生物学研究论文称，科研人员发现一种自动化、生成式的机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型精神药物(又称人造毒品)的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。 该论文指，每年有大
磁场导航－纳米机器人精准击杀肿瘤细胞
团队用靶向给药微纳米机器人在小鼠身上做了实验。他们用了乳腺癌细胞种植的皮下肿瘤模型，对30只小鼠跟踪了30天。团队发现，这种方法对小鼠肿瘤确有靶向杀伤作用，且对周围正常组织的影响最小。 上映于1966年的科幻电影《神奇旅程》，讲了这么一个故事：为给一名科学家实行高难度血管手术，5名医生被缩小成
引入机器学习技术－Berg书写肿瘤药物研发新定义
药物的临床研究一直是医药公司业务的重要组成部分。如何能够在成千上万的数据中分析出正确的结果也是每一个研究人员面临的重要问题。最近，一家成立于2006年的新型生物医药公司就计划将机器学习的技术引入到肿瘤药物的临床研究中，用于更精确确定其新药BPM31510的适用患者群体。 Berg生物医药公司是
机器人辅助下咽旁间隙肿瘤切除诊疗分析
达芬奇机器人辅助下手术是一项新兴且具有重大发展潜力的手术技术。自其在本世纪初被发明以来，已被成功应用于动物研究及临床前研究，并于近几年被国外学者越来越多的应用在临床中，且取得了巨大的成功，被认为是克服传统手术和单纯腔镜手术缺点的重大医学发明。其中，达芬奇经口入路机器人手术（TORS）也为美国学者应用
特异性识别肿瘤的适配子天然产物偶合物
肿瘤化疗药物的毒副作用是癌症临床治疗的严峻挑战，主要归因于这些化疗药物无法区分正常细胞和癌细胞，从而导致显著毒性，限制了化疗药物的临床依从性。 香港浸会大学精准医学与创新药物研究所（PMID）的张戈教授与香港浸会大学整合生物信息医学与转化科学研究所（IBTS）（http://ibts.hkb
机器学习算法赋能二维材料识别和检测方面取得进展
近日，中国科学院上海光学精密机械研究所研究员王俊团队在基于机器学习算法实现二维材料层数识别和物性检测方面取得进展，相关文章以Thickness Determination of Ultrathin 2D Materials Empowered by Machine Learning Algorit
机器学习方法可识别未上市人造毒品，包含十亿药物结构
11月15日发表一项研究获得突破！研究团队创造了一种机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型人造毒品的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。加拿大英属哥伦比亚大学研究人员迈克尔·斯金奈德及其同事，此次使用全球各地法医实验室众包的保密数据，训练了一个机器学习模型。他们所使