AI اور دنیا کے مشکل مسائل · طب اور دوا کی دریافت · Nature (computational biology) · 2026-10-21

سیلف کنفیگرنگ ڈیپ لرننگ پائپ لائن کے ذریعے چوہے کی ڈسٹریکشن اوسٹیوجینیسس میں ہسٹولوجیکل زونز کی خودکار سیگمنٹیشن

اصل عنوان: Automatic segmentation of histological zones in rat distraction osteogenesis using a self-configuring deep learning pipeline

ڈسٹریکشن اوسٹیوجینیسس میں ٹشو کی پختگی کا اندازہ لگانے کے لیے ریجنریٹ کی ساخت کا ہسٹولوجک جائزہ ضروری ہے، لیکن ٹشو کمپارٹمنٹس کی دستی حد بندی محنت طلب ہوتی ہے اور مبصر کی تغییرات کا شکار ہوتی ہے۔ مطالعے نے ایک ڈیپ لرننگ ورک فلو کا جائزہ لیا جو چوہے کے ڈسٹریکشن اوسٹیوجینیسس ماڈل میں تین ہسٹولوجک زونز کی خودکار سیگمنٹیشن کرتا ہے: فائبرس انٹرزون، مائیکرو کالم تشکیل زون، اور رموڈلنگ زون۔ سیگمنٹیشن فائبرس انٹرزون کے لیے سب سے زیادہ قابل اعتماد تھی (H&E میں Dice 0.76; پینٹاکروم میں 0.75) اور رموڈلنگ زون کے لیے سب سے مشکل (Dice 0.29; 0.44); کمی و کیفی جائزوں کے امتزاج نے پینٹاکروم ملٹی کلاس کنفیگریشن کو ترجیح دی، اور 3D Slicer میں نفاذ اس پائپ لائن کو ٹرانس لیشنل ریسرچ کے لیے عملی بنا دیتا ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →