使用受激拉曼組織成像獲取全分辨率圖像大約需要100秒；而“快速模式”下的模型秒內(nèi)低分辨率圖像則僅需10秒。這意味著以后可以在幾秒鐘內(nèi)以極高的檢出準(zhǔn)確率檢測(cè)到腫瘤浸潤(rùn)，F(xiàn)astGlioma以平均約92%的腦腫準(zhǔn)確率檢測(cè)并計(jì)算了腫瘤殘余量。

科技日?qǐng)?bào)北京11月13日電 （記者張佳欣）美國(guó)密歇根大學(xué)和加利福尼亞大學(xué)舊金山分校領(lǐng)導(dǎo)的瘤殘留研究人員開發(fā)出一款名為FastGlioma的人工智能（AI）模型。結(jié)果顯示，模型秒內(nèi)9 1短視頻安裝極速版研究人員使用超過(guò)11000份手術(shù)樣本和400萬(wàn)個(gè)顯微圖像對(duì)視覺(jué)基礎(chǔ)模型進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。檢出166fun吃瓜熱門爆料正能量

研究人員表示，腦腫均有一定的瘤殘留局限性。常常成為“漏網(wǎng)之魚”，模型秒內(nèi)并推廣到其他腦腫瘤診斷中。檢出從而大大降低了在切除區(qū)域遺漏腫瘤殘余的腦腫風(fēng)險(xiǎn)。在識(shí)別腫瘤殘留方面，瘤殘留該模型僅用10秒就判斷出是模型秒內(nèi)166fun吃瓜熱門爆料正能量否還有殘留的癌性腫瘤。而利用圖像和熒光引導(dǎo)的檢出手術(shù)遺漏率接近25%。

FastGlioma將顯微光學(xué)成像與一種稱為基礎(chǔ)模型的腦腫AI相結(jié)合。高分辨率光學(xué)成像方法。有些殘留部分與健康腦組織十分相似，研究成果發(fā)表在最新一期《自然》雜志上。

經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，利用該模型還能最大程度減少對(duì)放射成像、FastGlioma的表現(xiàn)遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法，

與當(dāng)前腫瘤檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)治療方法相比，F(xiàn)astGlioma利用AI快速識(shí)別微觀分辨率下的腫瘤浸潤(rùn)，F(xiàn)astGlioma可以在缺乏大型標(biāo)記數(shù)據(jù)集的情況下檢測(cè)腫瘤殘余組織。在腦手術(shù)中，由FastGlioma預(yù)測(cè)指導(dǎo)的手術(shù)僅在3.8%的情況下遺漏了高風(fēng)險(xiǎn)腫瘤殘余，有望給神經(jīng)外科領(lǐng)域帶來(lái)變革。很少能切除完全。

在腦瘤切除手術(shù)中，對(duì)比增強(qiáng)或熒光標(biāo)記的依賴，這是一種由密歇根大學(xué)開發(fā)的快速、