Nat Med：150秒内！人工智能绝技中快准狠诊断脑部

导 语：奥义之前短时间内冰块的领域较大程度上缓解了奥义之前决策者，提高了开刀成功部将，但与奥义后组织学远比，仍然存有一定的歧异。准确的有组织组织学学临床对于发放最佳的脑瘤开刀放射治疗至关重要。奥义之前决策者和开刀目的因组织学而异，而整体的奥义之前解剖核查步骤耗时、费时，且受人工因素阻碍，限制了组织学数据分析。对于组织学内科医生来说，寻找高效部将而短时间内的奥义之前临床步骤是当务之急。近日，纽约大学朗格尼医学之前心刊登在Nature medicine的一篇文章给组织学内科医生以从新的黎明：数据分析医护人员发掘出了一种短时间内而又准确的奥义之前临床步骤：计算机建立联系成像高分辨部将可在150秒内短时间内进行时脑部的临床，且对照组高达94.6%，高效部将部将超过奥义后组织学临床（93.9%）！ 这项从新从新科技是由受激拉曼解剖（SRH）建立联系无表单成像高分辨部将和深度卷积神经局域网进行时的，而SRH是在受激拉曼折射镜片的思路进行时的，该镜片建立联系开发于2008年，可短时间内、高效部将光谱仪脑瘤有组织，从而帮助外科内科医生越发安全、有效地实施手奥义开刀。这一从新型高分辨部将从新科技是一种无标记从新科技，不必须引入染料、红光分子或红光受体等标记物，可以反之亦然光谱仪材料本身的光谱信号。它利用脂表层、核糖体和核酸的固有电磁场特性来造成了图像清晰度，揭示了奥义后组织学难以可视化的临床镜片特征和解剖发掘出，同时减轻了冰块或涂片有组织药剂之前固有的伪影。在本次数据分析之前，弗吉尼亚大学大学的数据分析医护人员采用的受激拉曼折射镜片是经过改良版的组织学旧版。为了构建数据分析之前采用的计算机工具，数据分析医护人员建立联系采用了无表单成像高分辨部将和深度卷积神经局域网（CNN），该局域网包涵来自415名症状的10万多份样本，可将有组织分为13个解剖子类，亦然最常见的脑，包括恶性胶表层瘤、失智症、转移性和脑膜瘤。从新从新科技的临床工序为了进一步验证CNN的可信度，数据分析医护人员招集了278名遵从脑手奥义或脑瘤开刀的症状，分别在三个大学医学之前心进行时前瞻性组织学试验。对这些症状的脑骨骸进行时解剖，奥义之前进行时骨骸分离，并随机分配到对照组或研究小组，研究小组采用从新从新科技进行时临床，在奥义之前进行时，从图像采集、处理到通过CNN进行时临床预测。而对照组则采用常规有组织组织学学步骤进行时临床。最终在250万张图像上进行时了从新从新科技的锻炼采用，结果发掘出，两者的临床结果竟基本无异。基于有组织组织学的临床对照组为93.9％，而基于AI的临床对照组为94.6％！该从新管理系统的实施，是NYU Langone将计算机整合到组织学实践之前以缓解肝癌临床的表层的突破。SRH是全面的神经外科高分辨部将从新科技组件的前沿从新科技，可与奥义之前MRI和红光随时随地开刀协同工作，为在世界上神经外科内科医生发放高分辨部将的可靠奥义之前指导，提高手奥义部将与安全性。显然假以时日，该从新科技将慈爱于更多的肝癌症状。原始典故：Todd C. Hollon?, Balaji Pandian, Arjun R. Adapa. et.al. Near real-time intraoperative brain tumor diagnosis using stimulated Raman histology and deep neural networks. Nature Medicine 06 January 2020