深度学习再发力可对微循环图像识别和分类,

来源:Nvidia编译:Kathy

医院死亡的病人中,有三分之一患有败血症。败血症是一种致命的疾病,宿主发生感染后引发炎症,从而引起多器官衰竭,最终造成死亡。败血症伴随着高死亡率,因此早期诊断非常重要。

为了实现早期诊断,麻省理工学院的研究人员正在探索一种基于深度学习的方法,这种方法有朝一日几乎可以实时地自动检测人类患者的病情。

毛细血管是心血管系统的最小元件,是氧气交换和维持系统稳态的重要部位,微循环是毛细血管中的血液流动。但败血症常常会导致这些系统发生病变,微环境功能障碍、毛细血管中的血流变化、毛细血管收缩等,都是败血症的早期病理特征。临床上用于评价微循环功能障碍的相对快速且无侵袭性的方法是暗场影像方法,已经被用于败血症的诊断和预后。目前科学家们已经将深度学习用于这些影像进行识别和区分,以便快速的筛查出病症的细







































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