Publication:
Artificial Intelligence Technologies in the Diagnosis of Acute Lymphoblastic Leukemia and Minimal Residual Disease

Дата
2021
Авторы
Tupitsyn, N. N.
Chernysheva, O. A.
Serebryakova, I. N.
Palladina, A. D.
Nikitaev, V. G.
Pronichev, A. N.
Polyakov, E. V.
Dmitrieva, V. V.
Показать ещё 2
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Инженерно-физический институт биомедицины
Цель ИФИБ и стратегия развития – это подготовка высококвалифицированных кадров на базе передовых исследований и разработок новых перспективных методов и материалов в области инженерно-физической биомедицины. Занятие лидерских позиций в биомедицинских технологиях XXI века и внедрение их в образовательный процесс, что отвечает решению практикоориентированной задачи мирового уровня – диагностике и терапии на клеточном уровне социально-значимых заболеваний человека.
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт лазерных и плазменных технологий
Стратегическая цель Института ЛаПлаз – стать ведущей научной школой и ядром развития инноваций по лазерным, плазменным, радиационным и ускорительным технологиям, с уникальными образовательными программами, востребованными на российском и мировом рынке образовательных услуг.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2021, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.The possibilities of using artificial intelligence technologies based on computer microscopy in the diagnosis of acute lymphoblastic leukemia and minimal residual disease have been investigated. The diagnosis “acute lymphoblastic leukemia” is made on the basis of a set of diagnostic studies. Among them, microscopy of bone marrow preparations (morphology) is mandatory. Laser flow cytofluorometry is also among the main techniques used to diagnose acute lymphoblastic leukemia. We propose a procedure for microscopy of bone marrow preparations based on the use of artificial intelligence technologies. The composition of the antibody panel for laser flow cyto-fluorometry is determined from the results of bone marrow preparation microscopy. The system for recognizing bone marrow cells in a microscopic image of a bone marrow preparation is based on the description of the texture features of cells and classification using the support vector method. A reference knowledge base required to analyze the capabilities of the bone marrow cell recognition system has been compiled. The knowledge base includes two sets of images of bone marrow cells. The first is used to establish the possibilities of classifying bone marrow cells in the diagnosis of acute lymphoblastic leukemia. The second is used for differential (clarifying) diagnosis of T- and B-cell acute lymphoblastic leukemias. The conducted experiments have confirmed the high efficiency of the computer microscopy method based on the use of artificial intelligence technologies. The proposed approach can be used as a means of supporting medical decision-making in the diagnosis of acute lymphoblastic leukemia and minimal residual disease.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Artificial Intelligence Technologies in the Diagnosis of Acute Lymphoblastic Leukemia and Minimal Residual Disease / Tupitsyn, N.N. [et al.] // Biomedical Engineering. - 2021. - 10.1007/s10527-021-10038-6
URI
https://www.doi.org/10.1007/s10527-021-10038-6
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85099056331&origin=resultslist
 http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=WOS_CPL&DestLinkType=FullRecord&UT=WOS:000748264500013
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/23567
Коллекции
Публикации