新算法将防止癌细胞的误认

肯特大学的研究人员已经开发出一种计算机算法可以识别不同的癌症细胞系基于显微图像,一种独特的细胞实验室的发展走向结束误认。

癌症细胞系细胞分离和种植吗细胞培养在实验室研究和开发抗癌药物。然而,许多细胞系被误判后与他人交换或污染,许多研究人员可能使用不正确的细胞。

这是一个持续的问题,因为一起工作癌症细胞系开始了。短串联重复序列(STR)分析通常用于识别癌症细胞系,但既昂贵又费时。此外,STR不能区分细胞相同的人或动物。

基于显微图像从一组飞行员的细胞系和利用计算机模型能够“深度学习”,研究人员从肯特学院的工程和数字艺术(EDA)和学校的计算(SoC)电脑通过一段时间的训练质量癌细胞的比较数据。由此,他们开发了一个算法允许电脑检查单独的细胞系显微数字图像和准确地识别和标签。

这一突破有可能提供一个易于使用的工具,就可以快速的识别所有细胞株没有专家在实验室设备和知识。

这项研究是由Chee(吉姆)和(SoC)博士和博士蒋禄卡Marcelli (EDA)与领先的癌症细胞系专家教授马丁·米歇利斯和马克Wass博士(生物科学学院)。

Ang博士,高级讲师在多媒体/数字系统中,说:“我们的合作已展示了惊人的结果在癌症研究实验室和潜在的未来实现。利用这一新的算法会产生进一步的结果,科学可以改变细胞识别的格式,让研究人员更好地正确地识别细胞,从而导致癌症研究和减少错误可能挽救生命。

“结果还表明,计算机模型可以分配的标准用来确定正确的细胞系,这意味着潜在的未来的研究人员被训练识别细胞准确可以极大地增强了。”