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[ar]AR显微镜,超级瞄准已部署

2018-08-08 15:20

阿K酱 嗯嗯,我又回来了 翻翻朋友圈,父母长辈们没少转发这样的谣言: 不要点赞,要转发!马桶里的蓝色洁厕块致癌! 震惊!微波炉加热竟会产生致癌物! Wifi致癌!还能愉快的玩手机吗? 癌癌癌!ε=(′ο`*)))唉 光是听到这个字眼就已经挺可怕了,被确诊更是感觉天都快要塌下来,然而乌龙的是每年都会有不少患者被误诊为癌症等重大疾病。 是人就会犯错误,医生也不是总是能正确的做出诊断,例如脑癌,误诊率就为12%。 在医学中,切片、活检作为检测癌症的金标准在诊断中自然是必不可少的了。可是目前的切片、活检还依赖于医生在显微镜下的肉眼观察。 趴在显微镜前,一片一片仔细的看过去,看的久了,任谁也容易头晕目眩、双眼昏花。 并且在一些经济体欠发达地区,很多疾病的患病以及死亡率出奇的高,很大因素就医这些地区的专业疾病诊断人员的缺失。 今日,一款可以帮助医生“自动锁敌”的显微镜出现在我们的视线中。 我们且称它为增强现实显微镜(ARM)。顾名思义,这是一款运用了AR+AI技术的显微镜。经AI算法分析后,可以进行实时投影,在视觉上将分析结果叠加在原始图像上。 需要注意的是,ARM并非是一整台显微镜,而是一块可以改装到大多数光学显微镜上的AR部件。这大大降低了ARM的使用成本。 如图,被蠕动的绿圈包围的便是癌细胞了。 不仅于此,ARM还可以用于投影其他辅助信息,例如病例数据或注释之类云云。 那么增强现实显微镜(ARM)是如何令医生一眼就揪出混迹于正常细胞间的癌细胞的呢? 这种性命攸关的大事,怎么能够因为成像误差而冤枉好细胞,放跑癌细胞呢。所以首先就是要有高精度的光学成像。 样本的图像通过分光镜(S1)一束继续射向分光镜2(S2)另一束射向可进行AI分析的C端,分析完毕后,输出图像(PI)再由P端射出,与先前的样品像(SI)在分光镜2(BS2)处重合。 将显微镜显示器与反光镜2(BS2)之间的距离调整为最适合显示尺寸的22mm,辅以中继光学器件,从而使得显微镜显示器位于样本的虚拟焦平面内。通过这种方式,便可以最小化绿圈与癌细胞实际位置的偏差。 为了提高响应速度,实现实时投影,显微镜的分析系统被高度优化,采用多线程、流水线式流程。一条龙地获取图像帧并debayer它(将原始传感器输出图像转换成彩色图像)、测量数据、运行算法、处理结果,最后显示输出图像。 这些步骤并排运行在一个连续帧的序列,例如当第n帧显示时,n+1帧的热图已形成,并且第n+2帧的算法刚刚运行完毕。因此,可以实现每秒10帧的刷新率,足以实时揪出癌细胞的位置所在。 即便我们放大缩小目镜的倍数,绿圈也会一如既往的牢牢锁在癌细胞边缘,绝不跑偏。 只有理论的高大上当然不行,ARM的实战数据同样出彩。 对于淋巴结转移检测算法,ARM在测试数据上达到了98%的视野AUC。对于前列腺癌检测算法,ARM在测试数据集上也实现了96%的视野AUC。精度可以说是很高了。 对于某些经济欠发达的发展中国家,医疗器械和医生水平的欠缺时常令他们难以及时发现和招架疟疾、结核病的肆虐。若是将ARM的细胞识别范围扩展到更多领域,经济实惠的ARM组件和简易的操作或许会为那些地区带来更多的帮助。