Nat Med：150秒内！人工智能术中快准狠检验脑部

由此可知 语族：奥义里面慢速冰冻的应用很大持续性上改善了奥义里面决策，更高了手奥义存活率，但与奥义后针灸相对于，依然实际上一定的差异。正确地的许多组织针灸学病人对于包括最佳的大脑瘤手奥义治疗至关重要。奥义里面决策和手奥义目标因针灸而异，而现有的奥义里面许多形态学检测步骤耗时、费力，且倍受人工主因影响，倍受限了针灸研究。对于针灸精神科来说，找回灵巧而慢速的奥义里面病人步骤是当务之急。据悉，纽约大学朗格尼医学里面心刊登在Nature medicine的一篇文章给针灸精神科以原先的曙光：数据研究技术开发计划人员推断出了一种慢速而又正确地的奥义里面病人步骤：计算机科学重原先组建激光高分辨率可在150秒内慢速进行时大脑部的病人，且正确地率高达94.6%，灵巧率大约奥义后针灸病人（93.9%）！ 这项原先技奥义是由倍受激贝塔许多形态学（SRH）重原先组建无标签激光高分辨率和尺度频域神经网络进行时的，而SRH是在倍受激贝塔散射镜片的基础上进行时的，该镜片开发计划于2008年，可慢速、灵巧探测大脑瘤许多组织，从而鼓励外科精神科极其加安全、有效地实施手术手奥义。这一原先型高分辨率技奥义是一种无标记技奥义，不并不需要替换成染料、红外分子或红外蛋白等标记物，可以直接探测样品本身的光谱信号。它利用细胞内、蛋白质和核酸的固有振动特性来产生三维分辨率，洞察了奥义后针灸不能数据处理的病人镜片特征和许多形态学推断出，同时消除了冰冻或涂片许多组织药物里面固有的伪影。在本次数据研究里面，爱荷华大学的数据研究技术开发计划人员适用的倍受激贝塔散射镜片是经过改良的针灸旧版。为了构建数据研究里面适用的计算机科学工具，数据研究技术开发计划人员重原先组建适用了无标签激光高分辨率和尺度频域神经网络（CNN），该网络包括来自415名病征的10万多份样本，可将许多组织可分13个许多形态学类别，代表最常见的大脑，还包括恶性胶质瘤、淋巴瘤、转移性和大脑膜瘤。原先技奥义的病人程序为了实质性验证CNN的正确地性，数据研究技术开发计划人员招募了278名接倍受大脑手术或痉挛手奥义的病征，分别在三个大学医学里面心进行时必要性针灸试验。对这些病征的大脑原先种进行时活检，奥义里面进行时原先种分离，并随机扣除到结果表明或实验者，实验者换用原先技奥义进行时病人，在奥义里面进行时，从三维采集、处理到通过CNN进行时病人预报。而结果表明则换用常规许多组织针灸学步骤进行时病人。终究在250万张三维上进行时了原先技奥义的训练适用，结果推断出，两者的病人结果竟理论上无异。基于许多组织针灸的病人正确地率为93.9％，而基于AI的病人正确地率为94.6％！该原先子系统的实施，是NYU Langone将计算机科学建构到针灸实践里面以改善前列腺癌病人的质的取得成功。SRH是实质性的神经外科高分辨率技奥义发行版的前沿技奥义，可与奥义里面MRI和红外引由此可知手奥义协同工作，为全球神经外科精神科包括高分辨率的直观奥义里面指由此可知，更高手术率与安全性。显然假以时日，该技奥义将慈爱于极其多的前列腺癌病征。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