Nat Med：150秒内！人工智能术中快准狠临床脑部

导 语：奥义中都短时间内经年累月的应用太大某种程度上提高了奥义中都议程，减低了手奥义稳定度，但与奥义后流行病学相比，始终存在一定的差异。可靠的其组织流行病学学诊疗对于包括最佳的脑癌手奥义病患至关重要。奥义中都议程和手奥义目标因流行病学而异，而现阶段的奥义中都病毒学检查步骤耗时、费力，且受人工因素影响，允许了流行病学分析。对于病理医生来说，寻找精细而短时间内的奥义中都诊疗步骤是当务之急。近日，纽约所大学朗格尼医学中都心刊登在Nature medicine的一篇文章给病理医生以新的火鸟：深入研究医护人员注意到了一种短时间内而又可靠的奥义中都诊疗步骤：机器学习为首透镜激光可在150秒内短时间内开展脑部的诊疗，且可靠率高达94.6%，精细率最多奥义后流行病学诊疗（93.9%）！ 这项新技奥义是由受激莱昂病毒学（SRH）为首无标签透镜激光和高度变换神经在线开展的，而SRH是在受激莱昂电磁辐射全像的基础上开展的，该全像开发于2008年，可短时间内、精细侦测脑癌其组织，从而帮助外科医生变得确保、有效地施行外科手奥义手奥义。这一新型激光技奥义是一种无标记技奥义，不需要导入染料、电子显微镜分子结构或电子显微镜蛋白等标记物，可以直接侦测样本本身的光谱信号。它能用脂材、蛋白材和核苷酸的固有振动特性来产生缩放对比度，推断出了奥义后流行病学不足以可视化的诊疗全像形态和病毒学注意到，同时抵消了经年累月或涂片其组织杀菌剂中都固有的伪影。在本次深入研究中都，密歇根所大学的深入研究医护人员用作的受激莱昂电磁辐射全像是经过加以改进的病理版。为了构建深入研究中都用作的机器学习工具，深入研究医护人员为首用作了无标签透镜激光和高度变换神经在线（CNN），该在线涵盖来自415名病症的10万多份样本，可将其组织分为13个病毒学大类，代表最常用的脑，包括恶性胶材瘤、淋巴瘤、冠心病和脑膜瘤。新技奥义的诊疗流程为了进一步验证CNN的可靠性，深入研究医护人员招募了278名给与脑外科手奥义或癫痫手奥义的病症，分别在三个所大学医学中都心开展前瞻性病理试验。对这些病症的脑标本开展活检，奥义中都开展标本分离，并随机调配到实验组或实验者，实验者转用新技奥义开展诊疗，在奥义中都开展，从缩放野外、处理到通过CNN开展诊疗得出。而实验组则转用常规其组织流行病学学步骤开展诊疗。就此在250万张缩放上开展了新技奥义的训练用作，结果注意到，两者的诊疗结果无可奈何基本皆。基于其组织流行病学的诊疗可靠率为93.9％，而基于AI的诊疗可靠率为94.6％！该新系统的施行，是NYU Langone将机器学习结合到病理实践中都以提高癌症诊疗的材的突破。SRH是进一步的儿科激光技奥义桌面环境的前沿技奥义，可与奥义中都MRI和电子显微镜为了让手奥义协同工作，为世界儿科医生包括高分辨率的精确奥义中都个人兴趣，减低外科手奥义率与确保性。确信假以时日，该技奥义将扶助于更为多的癌症病症。原始记事：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