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病理分析耗时长?AI脑瘤术中诊断编制150秒识别常见肿瘤

202001月11日

病理分析耗时长?AI脑瘤术中诊断编制150秒识别常见肿瘤

1月6日,国际医学科研期刊《自然医学》(Nature Medicine)在线刊登纽约大学朗格尼医学中央最新钻研收获:一款在大脑手术中诊断常见脑肿瘤的人造智能模型,诊断能力与病理大夫相等。

这篇论文题为《操纵受激拉曼机关学和深度神经网络进走近实时术中脑肿瘤诊断》(Near real-time intraoperative brain tumor diagnosis using stimulated Raman histology and deep neural networks)。

在一些脑肿瘤手术中,术中切除的肿瘤机关会被送去病理学实验室,由病理学大夫对其进走切片、染色、不都雅察和分析。大约需期待30至40分钟,手术室里的神经外科大夫才能得到病理学分析首先,据此决定下一步手术流程。以美国为例,每年有超过110万份肿瘤样本必要活检,但病理大夫的人手却不足。

为挑高术中诊断速度、弥补大夫人手不能,Daniel A. Orringer团队致力于脑瘤的术中迅速诊断。

2017岁始,《自然-生物医学工程》(Nature Biomedical Engineering)期刊报道了Orringer那时所属的密休根大学医学院率先在手术室中操纵受激拉曼机关学手段挑高肿瘤诊断速度和效果。

受激拉曼机关学背后的技术是受激拉曼散射显微镜,开发于2008年,可迅速、精准探测脑瘤机关,从而协助外科大夫更添坦然、有效地实走切除手术。这一新式成像技术是一栽无标记技术,两性不必要引入染料、荧光分子或荧光蛋白等标记物,能够直接探测样品自己的光谱信号。密休根大学操纵的受激拉曼散射显微镜是通过改良的临床版本。

那时的方案结相符机器学习,能在30个患者样本中以90%的实在率判定脑肿瘤亚型。钻研第一作者Orringer称,该方案“将术中诊断过程从30分钟削减至约3分钟”。

三年后,在《自然医学》的这项最新钻研中,Daniel A. Orringer及其同事升级的人造智能算法能够对10栽最常见脑癌手术样本进走分类,诊断时间缩幼至150秒。他们在250众万张图像上训练人造智能模型,结相符激光光学成像技术推出新一代脑瘤术中迅速诊断方案。作者外示,在一项涉及三家医院共278名脑瘤患者的临床试验中,用该模型做出的诊断和病理大夫的诊断相通实在。

据此,作者认为这一模型可为外科大夫挑供近实时的行家级诊断信休,为更坦然、更正确的癌症手术开辟一条新路径。(本文来自澎湃信休,更众原创资讯请下载“澎湃信休”APP)

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