基于图像数据的血液肿瘤分析诊断:血液肿瘤的图像数据主要涵盖外周血涂片、骨髓涂片和病理图像等。伴随AI的不断发展,基于深度学习的图像分析技术在血液肿瘤诊断中取得了显著进展,并正从单一模态图像数据诊断朝着多模态数据融合诊断的方向发展。Eckardt等[32]利用1 251例急性髓系白血病(AML)患者和236例健康骨髓捐献者的骨髓涂片图像数据,训练了一种深度学习模型。该模型能够自动且精确地分割骨髓图像中的细胞,较好地区分AML样本与健康对照组,预测NPM1基因的突变状态。模型平均受试者工作特征曲线下面积(AUROC)达到0.9699,说明模型分类性能较好。Miyoshi等[40]利用深度神经网络对388个全切片图像进行分析,构建了能够准确区分不同类型淋巴瘤的模型。该模型可对淋巴瘤的组织病理学图像进行分类,分类准确率高达97%。. This evidence concerns the gene NPM1 and acute myeloid leukemia.