急性髓系白血病（AML）是一种致命的髓系恶性肿瘤。。。骨髓涂片的细胞形态检测是髓系恶性肿瘤的临床诊断重要标准之一。。。

当前，，
，从骨髓涂片图像诊断和鉴别AML不同亚型繁琐且耗时
。
。浙江大学研究团队揭示了一种利用骨髓涂片诊断和分型不同亚型AML的深度学习算法。
。该研究成果于近日发表在《Journal of Hematology & Oncology》杂志上，
，，，题为：AMLnet, A deep-learning pipeline for the differential diagnosis of acute myeloid leukemia from bone marrow smears。。

研究人员建立了由651名患者的8245张骨髓涂片图像数据库，，，，用于深度学习模型（AMLnet）的训练和测试
。。该深度学习模型不仅可以区分健康人群与AML患者，，，还可以准确识别各种AML亚型。。。。经与病理阅片医师对比，，该深度学习模型诊断能力与高级医师相当。。。。此外，，研究团队开发还提供了一个交互式演示网站，，可视化突出计算结果
，
，，，辅助临床医师进行诊断。
。

综上，
，该研究训练的深度学习模型可能在AML筛查和早期诊断中起到辅助决策作用，，，为医疗资源匮乏的农村地区提供支撑。
。

注：此研究成果摘自《Journal of Hematology & Oncology》杂志
，
，，文章内容不代表本网站观点和立场，，，仅供参考。。。
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