西医只需要机器，不需要大夫，现阶段培养出来的西医也只是【自苯夹】的工具，完全可以用机器来替代，这里用一套标准数据来对血常规的数据进行分析，匹配西医的病例结果。
近年来，严重疾病的全球发病率如急性白血病等显著上升。这些疾病的初级诊断工具是常规血液测试，医生需要使用显微镜检查患者的血涂片显微图像。诊断基于白细胞的不同类型和比例。自动化白细胞分类通常作为血液学分析技术，用于对血液图像中的白细胞进行分类。这种技术通常通过检查形态、大小、色素和核仁特征等属性，准确地划分不同的白细胞类型。然而，白细胞分类模型的应用通常需要经验丰富的医生手动从患者的血液显微图像中分离白细胞，这是一个劳动密集且耗时的过程，容易出错。
全血细胞 (CBC) 计数是医疗专业人员经常要求评估健康状况的重要测试。血液主要是三种细胞：红细胞（RBC）、白细胞（WBC）和血小板。红细胞是最常见的血细胞类型，占血细胞的 40-45% 。血小板在血液中也大量存在。白细胞，仅占血细胞总数的 1%。红细胞将氧气输送到身体组织，组织接收的氧气量受到红细胞数量的影响。白细胞可以抵抗感染，血小板可以帮助凝血。由于这些血细胞数量巨大，使用血细胞计数板的传统手动血细胞计数系统非常耗时且容易出错，并且大多数情况下的准确性在很大程度上取决于临床实验室分析人员的技能。因此，从涂片图像中计数不同血细胞的自动化过程将极大地促进整个计数过程。
转移性肿瘤，即癌细胞脱离其原始组织，通过循环或淋巴系统穿过身体，并在身体的其他部位形成新的肿瘤，很难检测。2009年在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，四分之一的患者受到护理过程失败的影响，例如身体检查不充分和诊断检查不完整。
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别，这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
💡💡💡本文独家改进：高层筛选特征金字塔网络（HS-FPN），能够刷选出大小目标，增强模型表达不同尺度特征的能力，助力小目标检测
在医院陪护老婆已经一周了，与医生、化验、护士相处一周以后，发现这不就是数据分析、数据挖掘、数据运营间的关系吗！特此mark，让新同学快速理解一下。
在国家癌症中心发布的《2017年中国肿瘤的现状和趋势》报告中显示，乳腺癌的发病率已经位列女性恶性肿瘤之首。
YOLOv8对象检测模型基于自定义数据集训练红白细胞检测模型，然后通过工具导出模型为ONNX，基于OpenVINO实现模型推理，完成细胞检测识别，根据检测到的细胞类别与数目，统计，在PyQT5打造的界面上显示输出检测结果。
今天和大家分享的是2020年发表在 Aging（IF：4.831) 上的一篇文章，“Elevated lymphocyte specific protein 1 expression is involved in the regulation of leukocyte migration and immunosuppressive microenvironment in glioblastoma ”。作者使用CGGA和TCGA的数据，分析GBM中白细胞迁移相关基因的表达，发现LSP1不仅表达升高，而且还作为GBM的独立预测因子，在临床肿瘤样本中进一步验证了该结果。此外，通过KM生存分析得：LSP1的表达与GBM肿瘤对放疗和化疗的反应密切相关；并通过功能基因富集分析和MCP-counter分析得：LSP1有助于GBM的肿瘤免疫抑制微环境。
摘要：本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例：神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。 📷 搜索/寻路算法 搜索算法本质上是一个程序，旨在找到到达目标的最佳或最短路径。例如，旅行商问题（TSP）就是一个典型的搜索优化问题：给出城市列表以及城市之间的距离，寻找可以遍历每个城市，并花费最少的时间和开支的最佳路线。送货卡车就是这个问题的一个实际应用，假设在伦敦有100个人提交了网络订单，所有箱子都装进了一个货车里， 现在快递公司（比方说DPD）必须计算出最有效的路线（平衡距离/所花
Inferring tumour purity and stromal and immune cell admixture from expression data
来源：DeepHub IMBA本文约4000字，建议阅读10+分钟本文介绍一种对红细胞和白细胞图像分类任务的主动学习端到端工作流程。 通过细胞图像的标签对模型性能的影响，为数据设置优先级和权重。 许多机器学习任务的主要障碍之一是缺乏标记数据。而标记数据可能会耗费很长的时间，并且很昂贵，因此很多时候尝试使用机器学习方法来解决问题是不合理的。 为了解决这个问题，机器学习领域出现了一个叫做主动学习的领域。主动学习是机器学习中的一种方法，它提供了一个框架，根据模型已经看到的标记数据对未标记的数据样本进行优先排序。
摘要： 本文主要讲解了受自然启发的五类AI算法以及各自的实际用例：神经网络、遗传算法、群集集体智慧、强化学习、人体免疫。 搜索/寻路算法 搜索算法本质上是一个程序，旨在找到到达目标的最佳或最短
大家好，今天小编分享的是今年3月份发表在Diagnostics (Basel)(IF：3.1)的一篇非肿瘤纯生信文章，本文作者通过挖掘GEO数据库中骨关节炎相关数据集，经差异分析，用LASSO回归和支持向量机法构建预测模型筛选出标志分子，此外还分析了OA中的免疫细胞浸润情况。文章思路简单，快来学习吧！
白细胞家族里有一种特殊的存在，叫做肿瘤浸润淋巴细胞 (TIL)。当人体内有了肿瘤，它们就会从血液中出发，前往肿瘤所在的地方，并在那里浴血奋战。
深度学习三巨头之一、图灵奖获得者 Yann LeCun 看完之后一脸认真地说，「卷积网络正在马桶上落地，为人类谋福祉。」
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
显微图像中的血细胞分析通过识别不同的细胞对象在疾病识别领域中起着至关重要的作用。在血细胞领域，血液中有三种重要成分：白细胞（WBC）、红细胞（RBC）和血小板。这些血细胞的比例和数量严重影响医生对疾病的判断。因此，找到一种基于深度卷积神经网络的目标检测算法来准确高效地检测血细胞，可以提高医疗系统的效率。
免疫是由各种白细胞带来的，包括巨噬细胞（macrophages）和淋巴细胞（lymphocytes），所有这些都是由骨髓中未分化的干细胞发育而来的。白细胞可以离开血液并在组织中“巡逻”，每个细胞都会产生一种或多种蛋白质，这些蛋白质能够识别并结合可能发出感染信号的分子。
许多机器学习任务的主要障碍之一是缺乏标记数据。而标记数据可能会耗费很长的时间，并且很昂贵，因此很多时候尝试使用机器学习方法来解决问题是不合理的。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
癌症仍然是美国死亡率最高的疾病之一，每年导致的死亡人数超过60万人。形成实体肿瘤的癌症，如乳房、大脑或皮肤肿瘤，尤其难以治疗。外科手术通常是对抗实体肿瘤的第一道防线。但是，手术可能无法完全清除癌细胞，残留的细胞可能发生突变并在体内扩散。一种更有针对性和整体化的治疗方法可以取代外科手术，利用我们自己的细胞从体内消除癌症。
病毒的爆发并不单单只有中国这人口大国，纵观整个地球，2020 年，还有很多国家也在“水深火热”中努力进行着“自救”。美国，近几个月来爆发了非常致命的流感--乙型流感病毒，据相关数据统计，到目前为止全美范围已经有超 1300 万人感染了该病毒， 12 万人住院治疗，死亡人数可能高达 6600 多人；波兰，2019 年 12 月 31 日至 2020 年 1 月 4 日，该国卢布林省和大波兰省发生 8 起 H5N8 亚型高致病性禽流感，此次疫情可能导致多达 4 万只禽类被宰杀，方圆3公里多达 35 万只家禽受到威胁；中国，农业农村新闻办公室 2 月 1 日发布，湖南省邵阳市双清区发生一起家禽 H5N1 亚型高致病性禽流感疫情，养殖户存栏肉鸡 7850 只，发病死亡 4500 只，疫情发生后，当地按照有关预案和防治技术规范要求切实做好疫情处置工作，已扑杀家禽 17828 只，全部病死和扑杀家禽均已无害化处理......
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万博 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 想吃美食却担心长胖，那看一看满足一下眼睛的欲望，总无伤大雅吧？ 想必这是很多减肥人士的真实想法。 But！你可能想简单了，只看不吃，虽然能减少能量摄入，但依然对身体有害。 来自瑞士巴塞尔大学的最新研究显示，对于肥胖人群来说，减肥只看不吃，可能会让你的胰岛素分泌出现紊乱，对健康造成影响。 而造成这种结果的背后机制，就在你的大脑里： 只看不吃，能让大脑发炎 研究人员发现，控制餐前或者用餐之初胰岛素分泌的关键，是一种叫做白细胞介素1β的细胞因子，而这种细胞因
图像识别？的搜寻结果 百度百科 [最佳回答]图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术... 机器学习算法与Python学习 9999……999条好评 图像识别（image recognition）是现在的热门技术。文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级
随着技术进入成熟期，在最容易实现落地的B端市场，图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日，美国权威杂志《MIT科技评论》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技术，其中属于AI范畴有三项技术，分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中，值得我们注意的是，虽然同属于2017年的突破性技术，但在距离进入成熟期的时间上，相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间，刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
细胞因子可以调节细胞间相互作用，调控免疫应答。那些你听说过的“细胞因子风暴”，“致热与炎症病理损害”，“肿瘤发生及免疫逃逸”，
机器之心报道 编辑：维度、陈萍 上个月，哈工大微纳米技术研究中心首次实现游动微纳米机器人对脑胶质瘤的主动靶向治疗，相关科研成果发表在《科学机器人》（Science Robotics）期刊。 对于肿瘤和癌症而言，靶向治疗是最有效的方法。靶向治疗对于脑瘤而言更具挑战性，这是因为脑部手术非常危险。微型机器人的应用或许提供了一种更安全的治疗手段。 2021 年 3 月 24 日，哈工大微纳米技术研究中心贺强、吴志光教授团队在 Science Robotics 发表了一篇论文，通过设计一种游动微纳米机器人将药物输
【导读】1月15日，机器学习研究人员Luke James（简介见文末）发布一篇博文，介绍了5种受到生物启发的人工智能方法，包括人工神经网络（人脑神经元）、遗传算法（DNA染色体）、集群算法（蚁群优化和
原标题:Nature：科学家发现能有效编程癌症免疫疗法的关键开关蛋白！ 本文系生物谷原创编译，欢迎分享，转载须授权！ 在机体感染或肿瘤生长期间，一类名为CD8+ T细胞的特殊类型白细胞会在脾脏和淋巴结中快速增殖，并且获取杀灭疾病细胞的能力；随后某些杀伤性T细胞就会迁移到机体患处来消灭细菌或癌细胞。 📷 图片来源：The Scripps Research Institute 那么这些杀伤性T细胞如何学会离开“巢穴”后在特殊的组织部位（比如皮肤、倡导、实体瘤部位）积累的？长期以来研究人员并没有有效阐明到底是哪种
CIBERSORT 是基于线性支持向量回归（linear support vector regression）的原理对人类白细胞亚型的表达矩阵进行去卷积的一个网页版工具。多用于芯片表达矩阵，对未知混合物和含有相近的细胞类型的表达矩阵的去卷积分析优于其他方法 (LLSR,LLSR,PERT,RLR,MMAD,DSA) 。该方法仍然是基于已知参考集，提供了22种白细胞亚型的基因表达特征集—LM22. 网址链接：http://cibersort.stanford.edu/
本文检索并整理了世卫组织公布新冠病毒全球研究的九大重点：新冠病毒的自然史、传播模式和诊断方法；识别动物宿主；流行病学研究；临床特征和管理；疫情防控；候选疗法的研发；候选疫苗的研发；伦理评估；应对疫情相关的社会科学层面诸多问题的潜在驱动因素九个领域的新文献，共梳理出5篇文献，供参考。详情如下：
图像识别（image recognition）是现在的热门技术。 文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级应用，现在的技术已经发展到了这样一种地步：计算机可以识别出，这是一张狗的照
文字识别、车牌识别、人脸识别都是它的应用。但是，这些都算初级应用，现在的技术已经发展到了这样一种地步：计算机可以识别出，这是一张狗的照片，那是一张猫的照片。
干细胞——单身狗最后的福音 干细胞，被称为“万能细胞”，之前在 Science发布2016年度科学突破 里说过这个神奇的东西： 日本的科学家将小鼠的干细胞制作成成熟的受精卵细胞，然后这个受精卵成长成了健康的小鼠...... 太快了，我们慢放一下这个故事： 一只小鼠 → 从这只小鼠的体内获得干细胞 → 培养成受精卵 → 成长为另一只健康的小鼠 没有世纪佳缘、没有相亲、没有小蓝瓶、没有啪啪啪、更没有戒烟戒酒......一个单身的小鼠，通过干细胞，成功的得到了它百亿资产的继承人！干细胞到底是什么东西？ 干细
To define the cell populations that drive joint inflammation in rheumatoid arthritis (RA), we applied single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), mass cytometry, bulk RNA sequencing (RNA-seq) and flow cytometry to T cells, B cells, monocytes, and fibroblasts from 51 samples of synovial tissue from patients with RA or osteoarthritis (OA). Utilizing an integrated strategy based on canonical correlation analysis of 5,265 scRNA-seq profiles, we identified 18 unique cell populations. Combining mass cytometry and transcriptomics revealed cell states expanded in RA synovia: THY1(CD90)+HLA-DRAhi sublining fibroblasts, IL1B+ pro-inflammatory monocytes, ITGAX+TBX21+ autoimmune-associated B cells and PDCD1+ peripheral helper T (TPH) cells and follicular helper T (TFH) cells. We defined distinct subsets of CD8+ T cells characterized by GZMK+, GZMB+, and GNLY+ phenotypes. We mapped inflammatory mediators to their source cell populations; for example, we attributed IL6 expression to THY1+HLA-DRAhi fibroblasts and IL1B production to pro-inflammatory monocytes. These populations are potentially key mediators of RA pathogenesis.
SLC 家族成员 SLC7A11 转运蛋白在维持细胞内谷胱甘肽水平和保护细胞免受氧化应激诱导的细胞死亡方面具有重要作用，具有公认的促生存作用[3]。但有研究表明，胶质母细胞瘤细胞在葡萄糖剥夺条件下，通过 System Xc- (其中 SLC7A11 为催化亚基) 摄取胱氨酸会迅速诱导 NADPH 耗竭、活性氧物质积累和细胞死亡。
过去的十年中，深度学习(DeepLearning，DL)在各种人工智能研究领域取得了显着的成功。从以前对人工神经网络的研究演变而来，该技术在诸如图像和语音识别，自然语言处理等领域表现出优于其他机器学习（Machine Learning，ML）算法的性能。近年来，深度学习在医药研究中的第一波应用出现了，它的用途超出了生物活性预测的范围，并且在解决药物发现中的各种问题方面显示出了前景。
💡💡💡YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4zBP
感染新冠病毒但从未出现症状的人——所谓的"超级逃避者"——可能在他们的基因库中有一张王牌。加州大学旧金山分校的研究人员主持的一项新研究发现，“超级逃避者”体内携带一种特定的基因突变的可能性是出现症状者的两倍多，这种突变有助于他们消灭病毒。
粘膜相关不变T细胞（mucosal-associated invariant T cells，MAIT）是一种进化保守的T细胞亚群，通过T细胞受体 (T cell receptor, TCR)介导识别来自维生素B2生物合成途径的代谢产物来对大多数细菌发生反应。
卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN ) CNN 是针对图像领域任务提出的神经网络，经历数代人的发展，在2012年之后大部分图像任务被CNN统治，例如图像分类，图像分割，目标检测，图像检索等。
CTLA-4 和PD-1/PD-L1 的免疫检查点疗法已经彻底改变了许多实体瘤的治疗。然而，免疫检查点疗法的临床疗效仅限于具有特定肿瘤类型. 多项联合免疫检查点策略的临床试验正在进行中；然而，免疫检查点的肿瘤特异性靶向的机制原理是难以捉摸的。为了深入了解肿瘤特异性免疫调节靶点，我们分析了代表五种不同癌症类型的 94 名患者，包括对免疫检查点治疗反应相对较好的患者和对多形性胶质母细胞瘤、前列腺癌和结肠直肠癌反应不佳的患者。通过质谱流式细胞仪和单细胞 RNA 测序，我们确定了一个独特的 CD73 hi多形性胶质母细胞瘤中的巨噬细胞在抗 PD-1 治疗后持续存在。为了测试靶向CD73对于多形性胶质母细胞瘤的成功组合策略是否重要，我们使用CD73 -/-小鼠进行了研究。发现，在用抗 CTLA-4 和抗 PD-1 治疗的多形性胶质母细胞瘤小鼠模型中，CD73 的缺失提高了存活率。我们的数据将 CD73 确定为一种特异性免疫治疗靶点，可改善多形性胶质母细胞瘤对免疫检查点治疗的抗肿瘤免疫反应，并证明全面的人体和反向转化研究可用于合理设计组合免疫检查点策略。
该算法通过研究细胞的变化来进一步研究相关疾病的变化，获得了多项人类尚未发现的研究成果。 眼睛是心灵的窗口，但从去年开始，谷歌的研究团队就利用机器学习将眼睛转化为检查人体健康的“窗口”，他们通过算法分析人体的高精度3D视网膜照片发现，图像里面包含的信息可以用来判断出一个人的血压、年龄和吸烟状况。 近日，研究团队又获得了新的进展，利用算法分析其亚细胞结构（如线粒体、染色体、DNA链等）的变化后，发现了通过分析“眼睛”，我们可以判断一个人是否有患心脏病的风险。 不同于以往，这里的研究成果不断，背后的首要功臣是谷歌
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
最近发现的许多“新”中性粒细胞( Neutrophils)功能令人兴奋不已。人们逐渐认识到中性粒细胞具有比抗菌反应更多的功能，并且在不同的组织和病理条件下具有不同表型，这表明中性粒细胞确实有未被刻画的异质性。然而，在大多数已发表的文章中，证据往往是间接的，我们需要可靠的实验证明所描述的细胞实际上是新的中性粒细胞亚群。
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