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‘AG视讯’谷歌这个AI+AR插件能在显微镜中画出肿瘤轮廓,全世界医生都能用

发布时间:2021-09-27 丨 浏览次数:485

本文摘要:大家都听到过AR(增强现实技术)、VR(虚拟现实技术),影片《头号玩家》也展览了将来VR手机游戏的巨大发展潜力。

大家都听到过AR(增强现实技术)、VR(虚拟现实技术),影片《头号玩家》也展览了将来VR手机游戏的巨大发展潜力。可是假如把AR和机器学习融合呢?今日,GoogleResearch精英团队在AI+AR+诊疗融合的行业又迈入了一步:她们在一般的光学显微镜移动式了一个AR部件。原理是那样的:用机器学习的方式动态变化显微镜视线下的图象,并动态性键入模型的結果,根据AR部件,在本来的图象上绘图出有潜在性恶性肿瘤的边沿。换句话说,医师在看显微镜的情况下,看到的某种意义是组织细胞,也有机器学习模型的結果:一条“癌病中心线”。

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最激动人心的地区取决于,这一部件的成本费极低,能够必需被改装到一般的光学显微镜上,这将让全球全国各地的医师、病理学家都是有机遇了解到深层通过自学。深层通过自学在骨科、皮肤美容、急诊科和病理生理学等医药学课程的运用于,进一步提高了保健医疗的精确性与易用性,给世界各国的病人带来了福利。

例如,Google的最近科学研究强调卷积和神经元网络在检验乳癌移往层面,具有与技术专业病理学家相提并论的精确度。殊不知,运用添充光显微镜必需观察否不会有肿瘤的机构仍然是病理学家临床医学病症的关键方式。因而,在病理生理学中广泛应用深层通过自学的一个重要阻碍是对外部经济的机构进行智能化答复。

在4月17号举办的英国癌病科学研究研究会本年度大会上,Google的生物学家公布了这篇名为“AnAugmentedRealityMicroscopeforReal-timeAutomatedDetectionofCancer”的毕业论文,描述了增强现实技术显微镜(AugmentedRealityMicroscope,ARM)服务平台。ARM增强现实技术显微镜服务平台由改进的光学显微镜组成,抵制动态图像剖析,而且能将机器学习优化算法的結果必需图型。最重要的是,Google的ARM服务平台部件能够必需被取下每个医院门诊和医院门诊中目前的光学显微镜中,低成本且更非常容易用以。根据当代推算出来部件和深层通过自学模型,比如建立在TensorFlow上的模型,大家将能在这里服务平台上经营很多实训炼模型。

用以方法和传统式的显微镜类似,客户根据目镜认真观察样版,机器学习优化算法将只不过是时键入投射到显微镜的激光光路中。这种数字投射被转换在样版的详细图象上,以帮助收看者精准定位或剖析很感兴趣的特点。

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最重要的是,推算出来和视觉效果系统对重做迅速——现阶段,模型以每秒钟大概10帧的速率经营,因而当客户在显微镜盖玻片上挪动或变化放大率时,模型键入能够无缝拼接重做。左图:ARM的平面图。

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数码照相机捕获与客户完全一致的视场(FoV),并将图象传送到必须经营机器学习模型的动态性推断的可选择推算出来模块。結果被系统对到一个自定的AR显示器中,该显示器与目镜平齐,并将模型键入投射到装片所属的平面图上。下图:原型设计,由典型性的临床医学级光学显微镜改成。

ARM能够获得多种多样视觉效果系统对,还包含文字、箭头符号、轮廊、热点图或动漫,而且必须经营各种类型的机器学习优化算法,目地解决困难各有不同的难题,如目标检测、剖析或归类。为了更好地展览ARM的潜在性主要用途,Google在其上经营了二种各有不同的癌症检测优化算法:一种检验淋巴结节标本采集中的乳癌移往,另一种检验前列腺手术标本采集中的前列腺肿瘤。

这种模型能够在4-40倍的放缩倍率下经营。下图中的翠绿色轮廊是检验到的恶性肿瘤地区,也就是模型键入的結果。这种轮廊有利于将病理学家的专注力更直达很感兴趣的地区,而会掩盖潜在性的肿瘤干细胞外型。

ARM摄像镜头的实例主视图:4x、10x、20x和40x显微镜下的淋巴结节移往模型(翠绿色轮廊的地区是模型识别出带的恶性肿瘤地区)尽管这二种癌病模型最开始全是在扫描机的图象以上训炼,且扫描机的电子光学配置明显各有不同,但这种模型在ARM上执行得十分好,必须附加新的训炼。比如,淋巴结节移往模型的曲线图下总面积(AUC)为0.98,而在ARM上经营时,前列腺肿瘤模型在视场中的癌症检测(FoV)的AUC为0.96,特性仅有略低WSI。

根据必需从ARM自身出示的彩色图像中训炼能够进一步提高这种模型的特性。Google强调,增强现实技术显微镜有发展潜力对全世界身心健康造成全局性危害,且在保健医疗、生物科学科学研究和管理科学等行业具备广泛的运用于,尤其是对发达国家传染性疾病(还包含结核病和登革热病)的临床医学。除此之外,即便 在即将应用数据病理学工作内容的医院门诊中,ARM还可以与数据工作内容结合用以,应急处置扫描机务必比较慢资金周转或是没法非常好地检验难题的状况(如细胞学、莹光电子光学或手术中的冷冻一部分)。


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