Artificial intelligence in cell analysis for disease identification
| Author | Affiliation | |||
|---|---|---|---|---|
LT | Kauno technologijos universitetas | LT | ||
Degutytė, Rūta | Kauno technologijos universitetas | LT |
Apžvalga / Review
Šiame straipsnyje nagrinėjamas tradicinių mašininio mokymo algoritmų ir dirbtinių neuroninių tinklų taikymas ląstelių morfologinių savybių, viduląstelinių struktūrų, dauginimosi procesų ir mobilumo pokyčių identifikavimui. Aptariama, kaip šie metodai gali būti naudojami nustatant įvairių ligų pradžią ar pažengusias jų formas. Be to, analizuojami trūkumai ir iššūkiai, kurie riboja dirbtinio intelekto taikymą ląstelių atpažinime ir medicinoje.
This paper presents a review of traditional machine learning algorithms and artificial neural networks for identifying cellular morphological features, subcellular structures, changes in cell division, and viability. It also discusses their applications in predicting and diagnosing various diseases. Finally, it addresses the limitations and challenges that still persist in cell imaging analysis and the restrictions on the broader use of artificial intelligence in medicine.