npj Precision Oncology· 2026Q1
Derin öğrenme, kemik iliği yaymalarından akut miyeloid lösemide IDH1 mutasyon durumunu tahmin ediyor
Deep learning predicts IDH1 mutation status in acute myeloid leukemia from bone marrow smears
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Dikkat tabanlı çoklu örnek öğrenme modeli, kemik iliği yayma görüntülerinden akut miyeloid lösemide (AML) IDH1 mutasyon durumunu %0.81 ROC-AUC ile tahmin ediyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- AML'de IDH1 mutasyon durumunu tahmin etmek için dikkat tabanlı çoklu örnek öğrenme modeli geliştirildi.
- Model, 436 AML hastasından alınan kemik iliği yayma tam slayt görüntülerini kullanıyor.
- Model, ortalama %0.81 ROC-AUC elde etti.
- Model tahminleri, en iyi karo analizinde olgunlaşmamış lösemi fenotipleri ile ilişkilendirildi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract Acute myeloid leukemia (AML) with IDH1 mutations is amenable to targeted therapy, highlighting the need for reliable identification. We developed an attention-based multiple-instance learning model to predict IDH1 mutation status using bone marrow smear whole-slide images from 436 AML patients across four centers in Germany and the US, achieving a mean single pooled ROC-AUC of 0.81. In top tile analysis, model predictions for IDH1 were associated with immature leukemia phenotypes.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. npj Precision Oncology, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma
Computer Vision and Pattern RecognitionComputer Science