科研人员报告了一种通过使用机器学习分析收集自尿液的细胞的纳米尺度分辨率的图像从而检测膀胱癌的非侵入式方法;对来自25名膀胱癌病人和43名无膀胱癌个体的尿样的分析表明了这种方法可以提供94%的准确性,这是相对于临床标准的膀胱镜检查的一个在统计上具有显著性的改善。
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Journal
Proceedings of the National Academy of Sciences
Proceedings of the National Academy of Sciences
科研人员报告了一种通过使用机器学习分析收集自尿液的细胞的纳米尺度分辨率的图像从而检测膀胱癌的非侵入式方法;对来自25名膀胱癌病人和43名无膀胱癌个体的尿样的分析表明了这种方法可以提供94%的准确性,这是相对于临床标准的膀胱镜检查的一个在统计上具有显著性的改善。
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