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基於Lasertha娛樂城的成像系統與識別腦腫瘤的算法合作

一項新的研究發現,一種將先進的光學成像與人工智能算法相結合的新穎方法可以對腦腫瘤進行準確,實時的術中診斷。

該研究檢查了腦腫瘤圖像分類的診斷準確性 耀發娛樂城通過機器學習,與病理學家解釋傳統組織學圖像的準確性相比。兩種方法的結果均具有可比性:基於人工智能的診斷準確率為94.6%,而基於病理學家的解釋為93.9%。

該成像技術是受激拉曼組織學(SRH)刺激的,它通過收集散射的激光來揭示人體組織中的腫瘤浸潤,從而照亮了標準組織學圖像中通常看不到的基本特徵。

顯微圖像然後通過人539計算公式工智能,娛樂城體驗金500在不到兩分半鐘的時間內,外科醫生就能看到預期的腦腫瘤診斷。使用相同的技術,在切除後,他們能夠準確地檢測並清除原本無法檢測到的腫瘤。

“作為外科醫生,我們只能根據自己所看到的採取行動;這項技術使我們能夠看到原本不可見的事物,從而提高了OR的速線上麻將現金ptt度和準確性,並減少了淘金娛樂城存在誤診的風險。”紐約大學朗格神經外科副教授Daniel A. Orringer博士說,他幫助開發了SRH,並與密歇根大學的同事共同領導了這項研究。 “借助這種成像技術,癌症手術將比以往更安全,更有效。”

研究如何進行

為了構建研究中使用的人工智能工具,研究人員用來自415位患者的250萬個樣本訓練了深度卷積神經網絡(CNN),將組織分為代表最常見腦腫瘤的13種組織學類別,包括惡性神經膠質瘤,淋巴瘤,轉移性腫瘤和腦膜瘤。

為了驗證CNN,在前瞻性臨床試驗中,研究人員在3個大學醫學中心招募了278例接受腦腫瘤切除術或癲癇手術的患者。對患者的腦腫瘤標本進行活檢,術中分為姐妹標本,並隨機分配至對照組或實驗組。

通過控制臂傳送的標本-當前的標準做法-被運送到病理實驗室,並進行標本處理,技術人員的載玻片製備和病理學家的解釋,此過程需要20到30分鐘。實驗組在術中進行,從圖像採集和處理到診斷準備王者娛樂城通過CNN。

值得注意的是,實驗組的診斷錯誤與對照組的錯誤是唯一的,這表明使用新技術的病理學家可以達到接近100%的準確度。該系統的精確診斷能力也可能對缺乏專家神經病理學家聯繫的中心有益。

NYU Langone病理學系副教授Matija Snuderl博士說:“ SRH將通過改善手術過程中的決策並在沒有受過訓練的神經病理學家的醫院提供專家水平的評估,從而革新神經病理學領域。”該研究的合著者。

參考

霍隆 (2020)使用受激拉曼組織學六合彩金額算法和深層神經網絡進行近實時術中腦腫瘤診斷。 自然醫學DOI:https://doi.org/10.1038/s41591-019-0715-9

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