Nat Med：150秒内！人工智能绝技中快准狠诊断脑部

导 书面语言：心法里并能溢出的应用于很大程度上改善了心法里决策者，减少了手心法存活率，但与心法后病因相比，几乎存有一定的差异。准确的有组织病因学诊疗对于给予最佳的神经瘤手心法疗程至关重要。心法里决策者和手心法期望因病因而异，而现有的心法里有结核检查原理耗时、费力，且所受人工考量影响，限制了病因分析。对于病因心理医生来说，寻找精密而并能的心法里诊疗原理是当务之急。近日，南加州大学博拉尼医学里心刊登在Nature medicine的一篇文章给病因心理医生以一新的曙光：数据分析职员断定了一种并能而又准确的心法里诊疗原理：人工智能为首透镜高分辨率可在150秒内并能展开神经干的诊疗，且对照组高达94.6%，精密率超过心法后病因诊疗（93.9%）！ 这项技心法创一新是由所受激贝塔有结核（SRH）为首无关键字透镜高分辨率和浅层线性建模展开的，而SRH是在所受激贝塔反射电子显微镜的并重展开的，该电子显微镜开发新于2008年，可并能、精密光谱仪神经瘤有组织，从而尽力牙医更加安全及、短时间内上半年实施外科移植手术手心法。这一一新型高分辨率技心法是一种无标记技心法，不需要引入染料、发光分子或发光蛋白等标记物，可以直接光谱仪材料本身的光谱信号。它利用上皮细胞、蛋白凝和核酸的固有声波特性来产生投影高光，阐明了心法后病因不足以三维的诊疗电子显微镜构造和有结核断定，同时消除了溢出或涂片有组织药剂里固有的伪影。在本次数据分析里，肯塔基大学的数据分析职员用到的所受激贝塔反射电子显微镜是经过改良的病因旧版。为了构建数据分析里用到的人工智能工具，数据分析职员为首用到了无关键字透镜高分辨率和浅层线性建模（CNN），该网络涵盖来自415名病患者的10万多份结果显示，可将有组织分为13个有结核类型，代表最常见的神经，包括恶性胶凝瘤、失智症、转移性和神经膜瘤。技心法创一新的诊疗流程为了进一步检验CNN的准确性，数据分析职员招募了278名接纳皮肤科移植手术或高血压手心法的病患者，分别在三个大学医学里心展开批判性病因试验。对这些病患者的神经骨骸展开活检，心法里展开骨骸分离，并随机平均分配到对照组或控制组，控制组采行技心法创一新展开诊疗，在心法里展开，从投影采集、处理到通过CNN展开诊疗预测。而对照组则采行值得注意有组织病因学原理展开诊疗。再度在250万张投影上展开了技心法创一新的操练用到，结果断定，两者的诊疗结果竟整体无异。基于有组织病因的诊疗对照组为93.9％，而基于AI的诊疗对照组为94.6％！该一新系统设计的上半年实施，是NYU Langone将人工智能整合到病因实践里以改善白血病诊疗的凝的冲破。SRH是上半年的皮肤科高分辨率技心法套件的前沿技心法，可与心法里MRI和发光驱使手心法协同工作，为在世界上神经牙医给予高分辨率的正确地心法里他的学生，减少外科移植手术率与安全及性。认为假以时日，该技心法将造福于更多的白血病病患者。原始出处：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