Wissenschaftler haben ein neues Mikroskop entwickelt, mit dem dicke Gewebeproben mit zellulärer Auflösung schnell abgebildet werden können. So können Chirurgen die Ränder von Tumoren nur wenige Minuten nach ihrer chirurgischen Entfernung bestätigen. aktuelle Studie in der Zeitschrift veröffentlicht Verfahren der Nationalen Akademie der Wissenschaften .
VERBINDUNG: NANOBOTS FLIEGEN BIS 2030 DURCH IHREN KÖRPER
Neues AI-Mikroskop bestätigt Tumorentfernung in Minuten
"Das Hauptziel der Operation ist die Entfernung aller Krebszellen, aber der einzige Weg zu wissen, ob Sie alles haben oder nicht, besteht darin, den Tumor unter einem Mikroskop zu betrachten", sagte ein Doktorand in Computertechnik beiRice University Mary Jin, die auch Mitautorin der neuen Studie war.
"Heute können Sie dies nur tun, indem Sie zuerst das Gewebe in extrem dünne Schnitte schneiden und diese Schnitte dann separat abbilden", sagte Jin. "Dieser Schneidevorgang erfordert teure Geräte und die anschließende Abbildung mehrerer Schnitte ist zeitaufwändigDas Projekt versucht im Grunde, große Gewebeschnitte direkt und ohne Schneiden abzubilden. "
Die meisten Mikroskope tauschen Auflösung gegen Schärfentiefe
Wird als Deep-Learning-Tiefenschärfemikroskop oder DeepDOF, das AI-Gerät, bezeichnet. Züge Computeralgorithmen zur Optimierung sowohl der Bildnachbearbeitung als auch des anfänglichen Bilderfassungsprozesses.
Bei den meisten Mikroskopen handelt es sich um ein Nullsummenspiel zwischen räumlicher Auflösung und Schärfentiefe. Dies bedeutet, dass nur Objekte mit der gleichen Entfernung vom Objektiv mit klarem Fokus betrachtet werden können. Berichte Zukunft .
Heutzutage untersuchen Objektträger die Tumorränder, und ihre Vorbereitung ist keine einfache Aufgabe. Entferntes Gewebe wird normalerweise an ein Krankenhauslabor geschickt, wo Gesundheitsexperten es entweder einfrieren oder eine chemische Behandlung anwenden, bevor hauchdünne Scheiben zum Aufbringen und Studieren hergestellt werdenFolien.
DeepDOF könnte die Operationsergebnisse von Krebspatienten verbessern
Dieser Prozess nimmt jedoch übermäßig viel Zeit in Anspruch und erfordert spezielle Ausrüstung, ganz zu schweigen von Spezialisten die auch Geld kosten. Es ist nicht üblich, dass Krankenhäuser Objektträger während der Operation untersuchen, und vielen Krankenhäusern auf der ganzen Welt fehlt einfach dieerforderliche Werkzeuge, um zu versuchen, wenn sie könnten.
"Die derzeitigen Methoden zur Vorbereitung des Gewebes für die Bewertung des Randstatus während der Operation haben sich seit ihrer Einführung vor über 100 Jahren nicht wesentlich geändert", sagte die Co-Autorin Ann Gillenwater, Professorin für Kopf- und Halschirurgie an der University of Texas, MD AndersonDeepDOF bietet die Möglichkeit, den Margenstatus an mehr Behandlungsstellen genau zu bestimmen, und hat das Potenzial, die Ergebnisse für Krebspatienten zu verbessern, die operiert werden. "
DeepDOFs Design konzentriert sich auf den Nachbearbeitungsalgorithmus
Der mitkorrespondierende Autor Ashok Veeraraghavan, der auch Jins Berater für Doktorarbeiten ist, sagte, DeepDOF verwende ein optisches Standardmikroskop zusammen mit einer kostengünstigen optischen Phasenmaske, was den Preis von senkt. Bildgebung ganze Gewebestücke bis zu weniger als 10 US-Dollar. Dies öffnet die Tür zu Feldtiefen, die bis zu fünfmal so hoch sind wie bei heutigen Mikroskopen.
"Traditionell werden Bildgebungsgeräte wie Kameras und Mikroskope getrennt von Bildverarbeitungssoftware und -algorithmen entwickelt", sagte Yubo Tang, Co-Hauptautor und Postdoktorand im Labor der mitkorrespondierenden Autorin Rebecca Richards-Kortum. "DeepDOF isteines der ersten Mikroskope, das unter Berücksichtigung des Nachbearbeitungsalgorithmus entwickelt wurde. "
KI verändert die Zukunft der medizinischen Industrie
Die Phasenmaske befindet sich über dem Objektiv des Mikroskops, um das in das Mikroskop einfallende Licht zu verändern.
"Die Modulation ermöglicht eine bessere Kontrolle der tiefenabhängigen Unschärfe in den vom Mikroskop aufgenommenen Bildern", sagte Veeraghavan - Associate Professor für Computer- und Elektrotechnik Zukunft . "Diese Steuerung trägt dazu bei, dass die auf die aufgenommenen Bilder angewendeten Entgratungsalgorithmen hochfrequente Texturinformationen über einen viel größeren Tiefenbereich als herkömmliche Mikroskope originalgetreu wiederherstellen."
Künstliche Intelligenz bringt fast alle Industrie- und Wissenschaftsbereiche ins 21. Jahrhundert. Von der Spitze der Quantenchemie zu neuen und bahnbrechenden Methoden zur Diagnose gefährlicher Krebstumoren - maschinelles und tiefes Lernen sind weit gekommen. Der Mittelweg zwischen Diagnose und Behandlung öffnet sich jedoch allmählich für KI-Anwendungen und kann dank dieser neuen Studie der Rice University helfenChirurgen stellen fest, ob ihre Arbeit erfolgreich war, bevor sie den Körper des Patienten schließen.