科技日报北京11月13日电 （记者张佳欣）美国密歇根大年夜学和加利福尼亚大年夜学旧金山分校引导的研究人员开辟出一款名为FastGlioma的人工智能（AI）模型。在脑手术中，该模型仅用10秒就断定出是否还有残留的癌性肿瘤。在辨认肿瘤残留方面，FastGlioma的表示远超传统办法，有望给神经外科范畴带来变革。研究成果揭橥在最新一期《天然》杂志上。

　　在脑瘤切除手术中，很少能切除完全。有些残留部分与健康脑组织十分类似，经常成为“漏网之鱼”，而今朝大夫用于定位肿瘤残留的办法，均有必定的局限性。

　　FastGlioma将显微光学成像与一种称为基本模型的AI相结合。研究人员应用跨越11000份手术样本和400万个显微图像对视觉基本模型进行了预练习。这些肿瘤样本经由过程受激拉曼组织成像拍摄，这是一种由密歇根大年夜学开辟的快速、高分辨率光学成像办法。

　　经由练习，FastGlioma可以在缺乏大年夜型标记数据集的情况下检测肿瘤残存组织。由FastGlioma猜测指导的手术仅在3.8%的情况下漏掉了高风险肿瘤残存，而应用图像和荧光引导的手术漏掉率接近25%。

　　应用受激拉曼组织成像获取全分辨率图像大年夜约须要100秒；而“快速模式”下的低分辨率图像则仅需10秒。成果显示，FastGlioma以平均约92%的精确率检测并计算了肿瘤残存量。

　　研究人员表示，这意味着今后可以在几秒钟内以极高的精确率检测到肿瘤浸润，赞助外科大夫断定手术中是否须要进一步切除。

　　与当前肿瘤检测的标准治疗办法比拟，FastGlioma应用AI快速辨认微不雅分辨率下的肿瘤浸润，从而大年夜大年夜降低了在切除区域漏掉肿瘤残存的风险。应用该模型还能最大年夜程度削减对放射成像、比较加强或荧光标记的依附，并推广到其他脑肿瘤诊断中。

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