11 月 14 日消息,美国研究人员开发出一种名为 FastGlioma 的人工智能模型,能够在短短 10 秒内准确识别脑瘤手术后残留的肿瘤组织。这一突破性的技术有望显著提高脑瘤手术的成功率,减少术后并发症。
据了解,传统的脑瘤手术中,由于正常脑组织和肿瘤组织的界限非常模糊,外科医生难以完全切除肿瘤。残留的肿瘤组织可能会导致一系列并发症,包括癫痫、感染、头痛、认知功能障碍和运动功能障碍。虽然磁共振成像(MRI)和荧光造影剂可以帮助定位残留肿瘤,但这些方法并不总是适用于所有类型的肿瘤,且在手术过程中不一定可行。
密歇根大学和加州大学旧金山分校的研究人员开发了一种名为 FastGlioma 的 AI 模型,该模型通过对超过 11000 个手术样本和 400 万个独特的显微图像进行预训练,能够以 92% 的准确率在 100 秒内检测出全分辨率图像中的肿瘤浸润。当使用低分辨率图像时,FastGlioma 可以以 90% 的准确率在 10 秒内实现检测。
这项技术有潜力显著改善患者的术后生活质量,并减少后续昂贵的矫正手术的需要。未来,研究人员计划将 FastGlioma 模型扩展到其他类型的癌症,如肺癌、前列腺癌、乳腺癌和头颈癌,以提高这些癌症的诊断和治疗效果。