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急性髓系白血病（AML）是一種致命的髓系惡性腫瘤。骨髓涂片的細胞形態檢測是髓系惡性腫瘤的臨床診斷重要標準之一。

當前，從骨髓涂片圖像診斷和鑒別AML不同亞型繁瑣且耗時。浙江大學研究團隊揭示了一種利用骨髓涂片診斷和分型不同亞型AML的深度學習算法。該研究成果于近日發表在《Journal of Hematology & Oncology》雜志上，題為：AMLnet, A deep-learning pipeline for the differential diagnosis of acute myeloid leukemia from bone marrow smears。

研究人員建立了由651名患者的8245張骨髓涂片圖像數據庫，用于深度學習模型（AMLnet）的訓練和測試。該深度學習模型不僅可以區分健康人群與AML患者，還可以準確識別各種AML亞型。經與病理閱片醫師對比，該深度學習模型診斷能力與高級醫師相當。此外，研究團隊開發還提供了一個交互式演示網站，可視化突出計算結果，輔助臨床醫師進行診斷。

綜上，該研究訓練的深度學習模型可能在AML篩查和早期診斷中起到輔助決策作用，為醫療資源匱乏的農村地區提供支撐。

注：此研究成果摘自《Journal of Hematology & Oncology》雜志，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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責任編輯：Rex_19