2023年9月9日

Google医疗AI再出大招:实时分析病理切片变得更简单!

作者 admin

,取得了瞩目的成果。

它们被用来诊断眼底病变和癌症、辅助医生制定治疗计划或增加幸存患者的机会,如皮肤癌、肝癌、直肠癌和肺癌等疾病。

这些应用程序可以大大提高临床医学中的精度和效率。

例如,DeepMind在2018年的Nature卫生医学杂志上介绍了一种基于深度学习技术的结构细胞学自动化方法,可以在90%的情况下检测出眼底病变,与人类专家的检测结果不相上下。

增强现实显微镜平台,就能实现病理学上的数字化转型,使得医疗服务更加人性化、精准化、高效化。

当我们感叹这个时代越来越快速发展的同时,也不得不反思,应该如何更好地利用技术和科学创造更美好的世界。本次研究成果,将数字化技术与医疗健康相结合,为支援全球医疗行业作出了巨大的贡献。我们坚信,在未来的道路上,科技和医学的结合将走向日新月异的高峰,为我们带来更多的应用前景,推动整个社会所向披靡的发展步伐。

大家所见的不仅仅是元器件,更是医疗技术的进步。这款增强现实显微镜已经完成了从高科技到普及化的转型,将进入世界各地的医院和诊所。不仅如此,它的数字系统也无需进行全面升级。如今,我们拥有了现代计算组件和深度学习模型,这些经过预训练的模型可以在TensorFlow平台上运行。无论是使用传统显微镜的方法,还是这个增强现实显微镜平台,用户都可以通过目镜观察样品。但是,不同的是,机器学习算法可以输出实时的结果,并将其投射到光路中与原始图像叠加。这有助于观察者快速定位和量化感兴趣的特征。 这个平台反馈速度极快,达到了每秒10帧。这意味着用户可以流畅、无缝地观察组织并放大倍数进行更深入的观察。,另一种用于检测结肠切除术中的肿瘤标本。通过AR显示屏,用户能够看到标本中被检测出的恶性区域,同时也能够看到一些其他的信息,比如标记和测量结果。这种技术的应用将显著提高临床医生的实践能力,使其更加准确地诊断和治疗癌症患者。

经过精心设计和打造的增强现实显微镜,可以为医生提供丰富的视觉信息。与传统显微镜不同,它能够通过机器学习的算法实现癌症等各种疾病的检测和分类,将检测结果在AR显示屏上展现,同时也可以显示标本的各种特征。我们用增强现实显微镜进行了两种癌症的检测,一种是淋巴结标本中的乳腺癌转移,另一种是结肠切除术中的肿瘤标本。AR显示屏不仅展示出被检测出的癌症部位,还能够显示标本的大小、位置等测量结果。这种技术让临床医生的诊断更加准确,治疗更加科学,让更多的癌症患者得到更好的治疗。让医生们更准确地检测前列腺癌。它们使用先进的算法,可以在放大4-40倍的范围内快速而准确地检测肿瘤。所有的癌细胞被精确勾画出来,配以绿色轮廓,让医生看到感兴趣的区域,避免错过模糊的癌细胞。这些技术的发展,让我们可以更好地解决癌症检测过程中的诊断难题。我们相信,它们将为医学事业带来更加美好的未来。

注:这些图像是由增强现实显微镜显示的。它们展示了淋巴结标本在不同放大倍数下的视图。

用增强现实显微镜获取的图像,激起无限情感。只需简单训练,神奇的算法表现得如此出色。最初,他们是用完整标本扫描仪的图像训练而来,而现在在增强现实显微镜平台上,仍然能无需额外的训练,表现出色。淋巴结转移检测模型和前列腺癌检测模型,都曲线面积高达0.98和0.96,仅稍低于WSI得到的结果,这无疑是医疗领域的一大突破。

我们坚信这款增强现实显微镜,将会给全球卫生事业带来巨大影响,特别是在发展中国家的传染病诊断。此外,在数字病理工作流程即将普及的情况下,增强现实显微镜也可以与数字工作流程结合使用。在许多行业,光学显微镜已经证明了其价值,但在病理学等领域作用较小。而我们相信增强现实显微镜可以应用于医疗、生命科学研究和材料科学等众多领域,为人类的进步贡献力量。我们很高兴,能够继续探索这款增强现实显微镜,帮忙加速机器学习技术在医疗领域的发展。