Мы используем технологию cookie для понимания того, как вы пользуетесь нашим сайтом. Под этим подразумевается персонализированный контент и реклама. Для того, чтобы узнать больше - нажмите сюда. Пользуясь данным сайтом вы подтверждаете согласие с нашей политикой. Политика cookie.
Разделы Партнеры Информация LinkXpress
Вход
Реклама на сайте
ROCHE DIAGNOSTICS CORP

Искусственный интеллект на базе микроскопа точно идентифицирует бактерии

Редакция HospiMedica - Россия
Опубликовано 02 May 2018
Print article
Платформа сканирования и визуализации препаратов MetaFer Slide Scanning and Imaging с микроскопом Zeiss (фото любезно предоставлено MetaSystems Group).
Платформа сканирования и визуализации препаратов MetaFer Slide Scanning and Imaging с микроскопом Zeiss (фото любезно предоставлено MetaSystems Group).
Микроскопы с искусственным интеллектом (ИИ) могут помочь клиническим микробиологам диагностировать потенциально смертельные инфекции крови, что сможет улучшить шансы пациентов на выживание.

Ученые продемонстрировали, что автоматизированная система микроскопа, улучшенная искусственным интеллектом, является непревзойденной в быстром и точном определении изображений бактерий. Автоматизированная система может помочь уменьшить существующую нехватку высококвалифицированных микробиологов, которая, как ожидается, увеличится, поскольку в ближайшие пять лет 20% технологов достигнут пенсионного возраста.

Ученые, в сотрудничестве с отделением патологии при медицинском центре Бет Израел Диконесс (Beth Israel Deaconess Medical Center; Бостон, штат Массачусетс, США), использовали автоматизированный микроскоп, предназначенный для получения изображений микроскопических препаратов с высоким разрешением. В этом случае образцы крови, взятые у пациентов с подозрением на инфекцию крови, инкубировали для увеличения количества бактерий. Затем препараты подготавливали, помещая каплю крови на предметное стекло и окрашивая красителем, чтобы сделать структуры бактериальных клеток более заметными.

После этого исследователи подготовили свёрточную нейронную сеть (convolutional neural network), класс искусственного интеллекта, смоделированный на зрительной коре млекопитающих и используемый для анализа визуальных данных, для классификации бактерий на основе их формы и распределения. Эти характеристики были выбраны для моделирования бактерий, которые чаще всего вызывают инфекции крови, палочковидных бактерий, включая кишечную палочку, а также образцов круглых кластеров стафилококков и образцов пар или цепочек стрептококков. Все препараты сканировались без покровных стекол с использованием платформы MetaFer Slide Scanning and Imaging с автоматическим загрузчиком препаратов емкостью в 140 стекол, оснащенной объективом Plan-Neofluar с увеличением 40×.

Для машинного обучения ученые загрузили в необученную нейронную сеть более 25 000 изображений образцов крови, подготовленных во время обычных клинических исследований. Кадрируя эти изображения, в которых бактерии уже были идентифицированы клиническими микробиологами, ученые создали более 100 000 учебных образов. Машинный интеллект научился сортировать изображения по трем категориям бактерий (палочковидные, круглые кластеры и круглые цепочки или пары), в конечном итоге достигая почти 95% точности.

Команда бросила вызов алгоритму для сортировки новых изображений 189 препаратов без вмешательства человека. В целом алгоритм достиг более 93% точности во всех трех категориях. Чувствительность/специфичность составила 98,4/75,0% для грамположительных кокков в цепочках/парах, 93,2/97,2% для грамположительных кокков в кластерах и 96,3/98,1% для грамотрицательных палочек. Исследование было опубликовано 29 ноября 2017 года в “Журнале клинической микробиологии” (Journal of Clinical Microbiology).

Ссылки по теме:
Медицинский центр Бет Израел Диконесс


Print article

Каналы

Химия

посмотреть канал
Новое исследование показывает, что ожирение, которое влияет на печень, может сыграть определенную роль в развитии болезни Альцгеймера и деменции в отдаленном будущем (фото предоставлено Deposit Photos).

На риск развития болезни Альцгеймера влияет состояние печени и диета

Сниженные уровни плазмалогенов имеют связь с повышенным риском болезни Альцгеймера. Плазмалогены вырабатываются в печени... Читать дальше

Молекулярная диагностика

посмотреть канал
Тромбоз глубоких вен (фото предоставлено Wikimedia Commons).

Предложен быстрый метод диагностирования тромбоза глубоких вен

Простой анализ крови был предложен в качестве альтернативы довольно дорогостоящей и интенсивной ультразвуковой процедуре... Читать дальше

Гематология

посмотреть канал
Многомодовый планшет-ридер EnVision 2105 обеспечивает исключительную скорость, сверхвысокую пропускную способность и максимальную чувствительность по всем технологиям обнаружения (фото любезно предоставлено PerkinElmer).

Проведено гомогенное исследование степени заполнения BTK

Тирозинкиназа Брутона (Bruton tyrosine kinase - BTK), являющаяся членом тирозинкиназы, экспрессированной в семействе белков... Читать дальше

Иммунология

посмотреть канал
Принцип действия недорогой платформы Seq-Well для секвенирования РНК одиночных клеток (фото любезно предоставлено Shalek Lab).

Анализ полипов носовой полости позволяет сделать предположение о механизмах воспаления

Аллергическое воспаление может развиваться от устойчивой активации иммунитета 2-го типа в верхних дыхательных путях, что... Читать дальше

Патология

посмотреть канал
Oncotype DX анализирует 21 ген в опухоли, чтобы оценить риск рецидива рака после операции у женщин (фото любезно предоставлено Genomic Health).

Биомаркерные тесты способны помочь отдельным пациентам с онкологией

Биомаркерные тесты были повторно рассмотрены в качестве метода для поддержания решения в пользу или против адъювантной системной... Читать дальше

Лаб. технология

посмотреть канал
Простой бумажный тест может быстро идентифицировать поддельный или некачественный антибиотик (фото любезно предоставлено Джоном Эйзеле (John Eisele)).

Простой бумажный экспресс-тест обнаруживает поддельные или некачественные антибиотики

В развивающемся мире широко распространено производство и реализация некачественных и нелегальных лекарств.... Читать дальше

Индустрия

посмотреть канал
Ожидается, что к 2028 году рынок процессоров вестерн-блоттинга вырастет с 200 до 329 миллионов долларов США (фото любезно предоставлено Next Advance).

Рынок процессоров вестерн-блоттинга достигнет 329 млн долларов США к 2028 году

По прогнозам специалистов, рынок процессоров вестерн-блоттинга вырастет с совокупными темпами годового роста на уровне 5,1%,... Читать дальше
Copyright © 2000-2018 Globetech Media. All rights reserved.