Nat Med：150秒内！人工智能术中快准狠诊疗脑部肿瘤

导 语：忍术之中迅速冰块的分析方法很大程度上提高了忍术之中对政府，提高了手忍术命中率，但与忍术后病症相比，依然存在一定的差异。确切的有组织法医学病患对于提供最佳的癫痫手忍术治疗至关重要。忍术之中对政府和手忍术目标因癌病症而异，而原先的忍术之中有病症学检查方法有耗时、费力，且受人工因素影响，受限了病症分析。对于诊断医生来说，寻找精准而迅速的忍术之中病患方法有是要务。昨日，宾夕法尼亚大学博拉尼医学之中心刊登在Nature medicine的一篇短文给诊断医生以原先的曙光：深入研究其他部门发掘出了一种迅速而又确切的忍术之中病患方法有：人工智能建立联系反射镜核磁共振可在150秒内迅速进行时脑部癌的病患，且确切率高达94.6%，精准率最少忍术后病症病患（93.9%）！ 这项原先技忍术是由受激阿格拉有病症学（SRH）建立联系无标记反射镜核磁共振和深度滤波数学模型进行时的，而SRH是在受激阿格拉衍射电子显微镜的基础上进行时的，该电子显微镜开发于2008年，可迅速、精准光谱仪癫痫有组织，从而帮助牙医更加必需、有效地实施切除手忍术。这一原先型核磁共振技忍术是一种无标记技忍术，不需要带入染料、荧光分子或荧光蛋白等标记物，可以直接光谱仪试样本身的星体信号。它来进行脂质、蛋白质和核酸的固有振动特性来归因于图像对比度，揭示了忍术后病症难以可视化的病患电子显微镜特征和有病症学发掘出，同时消除了冰块或涂片有组织制剂之中固有的伪影。在本次深入研究之中，密西根大学的深入研究其他部门常用的受激阿格拉衍射电子显微镜是经过改进型的诊断版本。为了实现深入研究之中常用的人工智能工具，深入研究其他部门建立联系常用了无标记反射镜核磁共振和深度滤波数学模型（CNN），该网络包含来自415名患者的10万多份样本，可将有组织细分13个有病症学类别，代表最常见的脑癌，包括恶性胶质瘤、淋巴瘤、转移性癌和脑膜瘤。原先技忍术的病患流程为了进一步验证CNN的确切性，深入研究其他部门动员了278名接受脑癌切除或癫痫手忍术的患者，分别在三个大学医学之中心进行时前瞻性诊断试验。对这些患者的脑癌标本进行时活检，忍术之中进行时标本分离，并随机分配到对照组或CDC，CDC使用原先技忍术进行时病患，在忍术之中进行时，从图像捕获、处理到通过CNN进行时病患计算。而对照组则使用常规有组织法医学方法有进行时病患。最终在250万张图像上进行时了原先技忍术的操练常用，结果发掘出，两者的病患结果竟基本有别。基于有组织病症的病患确切率为93.9％，而基于AI的病患确切率为94.6％！该原先系统的实施，是NYU Langone将人工智能整合到诊断实践之中以提高癌症病患的质的有所突破。SRH是全面的外科核磁共振技忍术套件的前沿技忍术，可与忍术之中MRI和荧光引导手忍术协同工作，为世界牙医提供高分辨率的精确忍术之中指导，提高癌切除率与稳定性。相信假以时日，该技忍术将造福于更多的癌症患者。许多现代出处：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