Nat Med:150秒内!人工智能术中快准狠诊断脑部肿

导 语:术中快速冰冻的应用很大水平上改善了术中计划,提高了手术成功率,但与术后病理比拟,仍然存在必然的差别。正确的组织病理学诊断对于供给最佳的脑瘤手术治疗至关主要。术中决议和手术方针因肿瘤病理而异,而现有的术中组织学查抄方式耗时、辛苦,且受人工身分影响,限制了病理剖析。对于临床大夫来说,寻找精准而快速的术中诊断方式是当务之急。


近日,纽约大学朗格尼医学中心登载在Nature medicine的一篇文章给临床大夫以新的曙光:研究人员发现了一种快速而又正确的术中诊断方式:人工智能结合光学成像可在150秒内快速进行脑部肿瘤的诊断,且正确率高达94.6%,精准率高出术后病理诊断(93.9%)! 

这项新手艺是由受激拉曼组织学(SRH)结合无标签光学成像和深度卷积神经收集进行的,而SRH是在受激拉曼散射显微镜的根蒂长进行的,该显微镜开发于2008年,可快速、精准探测脑瘤组织,从而匡助外科大夫加倍平安、有效地实施切除手术。
这一新型成像手艺是一种无标记手艺,不需要引入染料、荧光分子或荧光卵白等标记物,能够直接探测样品自己的光谱旌旗。它使用脂质、卵白质和核酸的固有振动特征来发生图像对比度,揭示了术后病理难以可视化的诊断显微镜特征和组织学发现,同时消弭了冰冻或涂片组织制剂中固有的伪影。
在本次研究中,密歇根大学的研究人员使用的受激拉曼散射显微镜是颠末改良的临床版本。
为了构建研究中使用的人工智能对象,研究人员结合使用了无标签光学成像和深度卷积神经收集(CNN),该收集包含来自415名患者的10万多份样本,可将组织分为13个组织学类别,代表最常见的脑肿瘤,包罗恶性胶质瘤、淋巴瘤、转移性肿瘤和脑膜瘤。

新手艺的诊断流程
为了进一步验证CNN的精确性,研究人员招募了278名接管脑肿瘤切除或癫痫手术的患者,别离在三个大学医学中心进行前瞻性临床试验。对这些患者的脑肿瘤标本进行活检,术中进行标天职离,并随机分派到对照组或实验组,实验组采用新手艺进行诊断,在术中进行,从图像采集、处理到经由CNN进行诊断展望。而对照组则采用常规组织病理学方式进行诊断。最终在250万张图像长进行了新手艺的练习使用,成绩发现,两者的诊断成绩竟根基无异。
基于组织病理的诊断正确率为93.9%,而基于AI的诊断精确率为94.6%!
该新系统的实施,是NYU Langone将人工智能整合光临床实践中以改善癌症诊断的质的冲破。SRH是周全的神经外科成像手艺套件的前沿手艺,可与术中MRI和荧光指导手术协同工作,为世界神经外科大夫供应高分辨率的正确术中指导,提高肿瘤切除率与平安性。相信假以时日,该手艺将造福于更多的癌症患者。
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

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