Исследователи Google разработали микроскоп AR для обнаружения рака

0
230


Команда исследователей Google разработала микроскоп для машинного обучения (ML) и расширенной реальности (AR), который может помочь в обнаружении рака, в режиме реального времени и спасти миллионы жизней.

На ежегодном собрании Американской ассоциации исследователей рака (AACR) в Чикаго, штат Иллинойс, в понедельник, Google описал прототип платформы Augmented Reality Microscope (ARM), которая может помочь ускорить и демократизировать принятие глубоких инструментов обучения, для патологов во всем мире.

Платформа состоит из модифицированного светового микроскопа, который позволяет в реальном масштабе времени анализировать изображение и представлять результаты алгоритмов ML, непосредственно в поле зрения.

ARM можно дооснастить существующими световыми микроскопами по всему миру, используя недорогие, легкодоступные компоненты и без необходимости использования целочисленных, цифровых версий анализируемой ткани.

«В принципе, ARM может предоставлять широкий спектр визуальной обратной связи, включая текст, контуры, тепловые карты или анимацию и может запускать множество типов алгоритмов машинного обучения, направленных на решение различных задач, таких как обнаружение объектов, количественное определение или классификация» — заявили Мартин Штампе — технический руководитель и Крейг Мермель — менеджер по продуктам Google Brain Team, в своем блоге.

Применение глубокого обучения медицинским дисциплинам, включая офтальмологию, дерматологию, радиологию и патологию, показало большие перспективы.

«»В Google, мы также опубликовали результаты, показывающие, что сверхточная нейронная сеть способна обнаруживать метастазы рака молочной железы в лимфатических узлах на уровне точности, сопоставимой с обученным специалистом — патологом» — говорится в сообщении.

Однако, поскольку прямая визуализация тканей, с использованием сложного светового микроскопа остается преобладающим средством, с помощью которого патологоанатом диагностирует болезнь, критический барьер для широкого внедрения глубокого обучения в патологии — это зависимость от цифрового представления микроскопической ткани.

Современные вычислительные компоненты и модели глубокого обучения, например, созданные на основе программного обеспечения с открытым исходным кодом «TensorFlow», позволят использовать на этой платформе широкий спектр, предварительно подготовленных моделей.

Команда Google сконфигурировала ARM, для запуска двух разных алгоритмов обнаружения рака: первая, которая обнаруживает метастазы рака молочной железы в образцах лимфатических узлов, а вторая, которая обнаруживает рак предстательной железы в образцах простатэктомии.

В то время, как обе модели рака, первоначально изучались на изображениях со сканера со слайдером и со значительно отличающейся оптической конфигурацией, модели отлично работали на ARM, без дополнительной переподготовки, как отметила команда Google Brain Team.

«Мы считаем, что ARM имеет потенциал для значительного воздействия на глобальное состояние здоровья, особенно для диагностики инфекционных заболеваний, включая туберкулез и малярию, в развивающихся странах» — отметили в Google.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here