SnailShellVR 4月17日訊（微信號：SnailShellVR）
科技改變生活。 大家都聽說過AR（增強現實）、VR（虛擬實境）， 電影《頭號玩家》也展示了未來VR遊戲的巨大潛力。 而當前非常熱門的人工智慧非常有可能會在未來幾年的時間裡， 為無數領域的重大技術變革提供強有力的支撐。 而對於人類的不治之症癌症的研究自然也不會缺少人工智慧的支持， 穀歌公司目前就在這個領域裡潛心研究。
今天， 在美國癌症協會年會上， 穀歌披露了其正在通過加持了AR和AI技術的顯微鏡， 使得對普通癌細胞的病理學檢測可以實現即時觀測結果。
工作原理是這樣的：用機器學習的方法即時分析顯微鏡視野下的圖像， 並即時輸出模型的結果， 通過AR元件， 在原本的圖像上繪製出潛在腫瘤的邊緣。 整個過程都是即時和迅速完成的。 檢測人員可以邊移動被檢測的細胞， 邊得到最新的結果。 可以說是一種顯微鏡下的AR影像。
更重要的是， 穀歌的ARM平臺元件可以直接被裝入各個醫院和診所中現有的光學顯微鏡中， 成本低且易於使用。
通過現代計算元件和深度學習模型， 例如建立在TensorFlow上的模型， 人們將能在此平臺上運行大量預訓練模型。 使用方式和傳統的顯微鏡類似， 使用者通過目鏡觀察樣本， 機器學習演算法將其即時輸出投影到顯微鏡的光路中。
這種數位投影被疊加在樣本的原始圖像上， 以説明觀看者定位或量化感興趣的特徵。 重要的是， 計算和視覺回饋更新迅速——目前， 模型以每秒約10幀的速度運行， 因此當使用者在顯微鏡載玻片上移動或改變放大率時， 模型輸出可以無縫更新。
左圖：ARM的示意圖。 數碼相機捕獲與用戶相同的視場（FoV）， 並將圖像傳送到能夠運行機器學習模型的即時推斷的附加計算單元。 結果被回饋到一個自訂的AR顯示幕中， 該顯示幕與目鏡齊平， 並將模型輸出投影到玻片所在的平面上。 右圖：原型圖， 由典型的臨床級光學顯微鏡改裝。
ARM可以提供多種視覺回饋，
為了展示ARM的潛在用途， 穀歌在其上運行了兩種不同的癌症檢測演算法：一種檢測淋巴結標本中的乳腺癌轉移， 另一種檢測前列腺切除標本中的前列腺癌。 這些模型可以在4-40倍的放大倍數下運行。 下圖中的綠色輪廓是檢測到的腫瘤區域， 也就是模型輸出的結果。 這些輪廓有助於將病理學家的注意力吸引到感興趣的區域， 而不會掩蓋潛在的腫瘤細胞外觀。
雖然這兩種癌症模型最初都是在掃描器的圖像之上訓練， 且掃描器的光學配置明顯不同， 但這些模型在ARM上執行得非常好， 無需額外重新訓練。
穀歌認為， ARM有潛力對全球健康帶來重大的積極作用， 特別是對發展中國家中傳染病的診斷， 如肺結核和瘧疾。 另外， 對於正在採用數位病理工作流程， 但其掃描器仍然面臨重大挑戰或需要快速結果的醫院而言， ARM同樣能夠發揮重要的作用。
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