【摘 要】
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目的:基于肿瘤细胞的形态建立判断多发性骨髓瘤患者预后的经典机器学习模型及深度学习模型,旨在通过肿瘤细胞形态识别出早期死亡的高风险多发性骨髓瘤患者,为骨髓瘤分层治疗提供依据。资料方法:收集吉林大学中日联谊医院于2011年至2020年期间收治的20例早期死亡的多发性骨髓瘤患者的骨髓涂片及同时期收治的20例非早期死亡患者的骨髓图片作为对照,将40张骨髓涂片进行全片图像扫描;由骨髓病理形态诊断医师分割出两
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目的:基于肿瘤细胞的形态建立判断多发性骨髓瘤患者预后的经典机器学习模型及深度学习模型,旨在通过肿瘤细胞形态识别出早期死亡的高风险多发性骨髓瘤患者,为骨髓瘤分层治疗提供依据。资料方法:收集吉林大学中日联谊医院于2011年至2020年期间收治的20例早期死亡的多发性骨髓瘤患者的骨髓涂片及同时期收治的20例非早期死亡患者的骨髓图片作为对照,将40张骨髓涂片进行全片图像扫描;由骨髓病理形态诊断医师分割出两组的骨髓瘤细胞;构建基于骨髓瘤细胞形态建立经典机器学习模型及迁移学习模型,对两组患者的骨髓瘤细胞进行训练,根据得到的混淆矩阵及受试者特征曲线,评估两种模型判断多发性骨髓瘤患者预后的准确性。结果:1.获得20例早期死亡患者和20例非早期死亡患者骨髓涂片的WSI数据2.由骨髓病理形态诊断医师分割出早期死亡患者骨髓瘤细胞2535个,非早期死亡患者骨髓瘤细胞1608个3.构建基于骨髓瘤细胞核形态识别多发性骨髓瘤患者预后的经典机器学习模型:3.1混淆矩阵准确率为76.9%,ROC曲线AUC值为0.87。3.2经典机器学习模型可以在一定程度上基于细胞核形态判断多发性骨髓瘤患者的预后。4.构建基于骨髓瘤细胞形态识别多发性骨髓瘤患者预后的深度学习模型:4.1基于迁移学习,完成了根据肿瘤细胞的形态判断多发性骨髓瘤患者预后的深度学习模型。4.2基于骨髓瘤细胞形态判断骨髓瘤患者预后的深度学习模型评价:混淆矩阵的准确率为89.7%;ROC曲线AUC值为0.868。结论:1.基于肿瘤细胞核的形态建立的判断多发性骨髓瘤患者预后的经典机器学习可以在一定程度上判断患者预后。2.迁移学习模型浆细胞形态可以实现预测骨髓瘤患者早期死亡。
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