人工智能为衰弱的水疱疾病提供更快的诊断

在大疱性表皮松解症患者中，皮肤层脱落，导致大水泡。有不同形式的水疱疾病影响皮肤的不同层。其中之一，大疱性表皮松解症 (EBA)，是一种自身免疫性疾病，患者自身的抗体通过该疾病攻击皮肤。它通常在中年左右开始，水泡会形成疤痕。皮肤上的疤痕可能会导致关节活动受限，但疤痕也会在粘膜中形成。例如，当这种情况发生在眼睛中时，可能会导致失明。需要早期诊断以防止疤痕造成的损害。

图案

“目前，确认 EBA 的诊断可能需要数月到数年的时间”，格罗宁根大学医学中心的皮肤科医生、该论文的联合第一作者 Joost Meijer 解释说。诊断 EBA 是通过皮肤活检进行的，其中荧光标记物附着在表皮基底层的自身抗体上。这会产生锯齿状的 U 形图案，这是 EBA 的典型特征。“但是，您需要在相对较大的显微载玻片中找到并识别这种模式”，Meijer 继续说道。该模式可能只出现在幻灯片的一小部分。为了了解它有多小，如果将显微图像数字化为 20,000 x 12,000 像素的图片，则该图案只能占用 30 x 30 像素的空间。

Meijer 撰写了关于诊断技术的硕士论文以识别这种模式。然后，他继续在他的博士研究中研究这个问题，他与格罗宁根大学伯努利数学、计算机科学和人工智能研究所的博士生 Astone Shi 合作。该论文的另一位联合第一作者 Shi 与卷积神经网络 (CNN) 合作，这是一种与深度学习一起工作并且特别适用于模式识别的系统。

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