Pengembangan Algoritma Deep Learning untuk Membedakan Tumor Sel Raksasa Tulang dari Jaringan Normal Berdekatan dengan Spektroskopi Raman Confocal
Breaking News

Pengembangan Algoritma Deep Learning untuk Membedakan Tumor Sel Raksasa Tulang dari Jaringan Normal Berdekatan dengan Spektroskopi Raman Confocal

Spektroskopi Raman adalah teknik analisis non-destruktif yang memberikan informasi rinci tentang struktur kimia tumor. Spektrum Raman dari 52 sel tumor tulang raksasa (GCTB), dan 21 jaringan normal yang berdekatan dari parafin tertanam formalin (FFPE) dan spesimen beku diukur dengan spektrometer Raman confocal dan dianalisis dengan pembelajaran mesin dan algoritma pembelajaran mendalam. Kami menemukan karakteristik pergeseran Raman dalam spesimen GCTB. Mereka ditugaskan sebagai fenilalanin dan tirosin. Berdasarkan data spektroskopi, algoritma klasifikasi termasuk mesin vektor pendukung, k-nearest neighbor dan long short-term memory (LSTM) berhasil diterapkan untuk membedakan GCTB dari jaringan normal yang berdekatan dari FFPE dan spesimen beku, dengan akurasi mulai dari 82,8 % hingga 94,5%. Yang penting, algoritma LSTM kami mencapai kinerja terbaik pada diskriminasi spesimen beku, dengan sensitivitas dan spesifisitas masing-masing 93,9% dan 95,1%, dan AUC adalah 0,97. Hasil penelitian kami menunjukkan bahwa spektroskopi Raman confocal yang dilakukan oleh jaringan LSTM dapat secara non-destruktif mengevaluasi margin tumor dengan spesifisitas biokimia yang melekat yang memungkinkan penilaian intraoperatif kecukupan pembersihan tumor.

Posted By : angka keluar hongkong