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为解决传统病理学方法检测辐射诱导骨髓细微变化的难题，研究人员开展了利用人工智能（AI）图像分析评估全身照射（WBI）对小鼠血液参数、骨髓密度和细胞凋亡影响的研究。结果显示 WBI 会诱导相关改变，AI 分析为量化这些变化提供了有效工具，推动辐射生物学和病理学研究。
辐射暴露会对骨髓产生深远影响，即使是低剂量的辐射也会引发显著的生物学变化。传统的病理学方法在检测细微变化时往往面临挑战。然而，人工智能（AI）具有更高的灵敏度和精度，能够进行更详细的分析。本研究旨在评估全身照射（WBI）对小鼠血液参数、骨髓密度和细胞凋亡的影响，利用基于 AI 的图像分析精确且高效地量化细胞密度和细胞凋亡。将 120 只雌性 C57BL/6 小鼠分为四组：对照组（第 1 组）和三个受照射组（第 2、3、4 组），分别接受 0.5 Gy、1 Gy 和 2 Gy 的全身照射（WBI）。在照射后第 1、3 和 7 天处死小鼠进行分析。对血液样本进行血液学变化评估，并对胸骨进行组织病理学评估。尽管小鼠体重保持稳定，但全身照射（WBI）显著改变了血液参数，使白细胞和红细胞计数减少，而血小板计数增加。组织病理学检查显示，在照射后第 1 天，第 3 和 4 组的骨髓细胞密度明显降低；不过，这些组的骨髓细胞密度在第 3 天和第 7 天似乎有所恢复。基于 AI 的胸骨图像分析提供了精确的量化结果，证实第 3 和 4 组在照射后第 1 天的骨髓细胞密度与第 1 组相比显著降低（
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