2022-10-28 美国 来源：其他 作者：张芮晴 领域：生物
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据生物谷网10月24日消息，美国布莱根妇女医院等机构的研究团队基于自监督深度学习开发出快速和可扩展的病理图像搜索工具“SISH”。该系统不需注释和大型数据库的监督训练，实现对千兆病理图像中类似形态模式病例的恒定速度的搜索，可从2.2万个病例及56种疾病亚型中检索出50多种不同疾病类型及十几个解剖部位。SISH的算法可不依赖于数据库的大小和类型提供病理图像的高效检索能力，或有望改善病理学的训练、疾病亚型划分、肿瘤的鉴定仪及罕见形态学的鉴定，为疾病诊断、预后和分析提供帮助。相关研究成果发表Nature Biomedical Engineering期刊。
