11月14日最新科技报道,一项由美国密歇根大学和加州大学旧金山分校研究人员共同开发的名为FastGlioma的人工智能模型,正引领脑瘤手术进入前所未有的精准时代。该模型能在惊人的10秒内,准确识别脑瘤手术后残留的肿瘤组织,为提升手术成功率、降低术后并发症开辟了新路径。
传统脑瘤手术中,肿瘤与正常脑组织的边界模糊,使得外科医生难以彻底清除肿瘤,导致术后残留,进而可能引发癫痫、感染、头痛、认知及运动功能障碍等一系列问题。尽管磁共振成像(MRI)和荧光造影剂等辅助手段有助于定位肿瘤,但它们的适用性和手术中的实用性仍有待提升。
FastGlioma模型通过深度学习超过11000个手术样本和400万张显微图像,实现了对肿瘤浸润的高精度检测。在全分辨率图像下,其检测准确率高达92%,耗时仅100秒;而在低分辨率图像中,FastGlioma更是能在10秒内以90%的准确率完成检测,展现了其卓越的性能。
这一技术突破不仅有望显著提升脑瘤患者的术后生活质量,还可能减少后续昂贵的二次手术需求,为患者和家庭带来福音。研究人员展望未来,计划将FastGlioma模型的应用范围扩展至肺癌、前列腺癌、乳腺癌和头颈癌等其他癌症类型,以进一步推动癌症诊断和治疗的精准化进程。
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