Berta Sándor
Kiterjesztett valóság mikroszkópot készített a Google
A megalkotott új algoritmusok közvetlenül a készített felvételeken emelik ki a gyanús sejteket.
A Google AI Healthcare központjának munkatársai (Po-Hsuan (Cameron) Chen, Krishna Gadepalli, Robert MacDonald, Yun Liu, Kunal Nagpal, Timo Kohlberger, Greg S. Corrado, Jason D. Hipp, Martin C. Stumpe) fejlesztették ki a Kiterjesztett Valóság Mikroszkóp (ARM) nevű platformot, amely a mesterséges intelligenciát használja a valós idejű képelemzésekhez. Az alkalmazott algoritmusok például képesek színes kontúrokkal kiemelni a készített képeken a vélt vagy valós tumorokat. A kutatók közölték, hogy a kórházakban és a klinikákon lévő meglévő mikroszkópok olcsón átalakíthatók ARM-eszközökké.
Az Amerikai Rákkutató Szövetség (AACR) éves találkozója alkalmából bemutatott új platform a gépi tanulásra épít az algoritmusok edzésében. Az egyes algoritmusok - igény alapján - különböző problémákra és feladatokra (objektumfelismerés, a rák számszerűsítése vagy osztályozása) vannak specializálva. Két algoritmus felismerte a mellrákra, illetve a prosztatarákra utaló mintákat, s minimum 4-szeres, maximum 40-szeres nagyítás mellett voltak alkalmazhatók.
Az aktuális prototípusok másodpercenként körülbelül 10 felvételt tudnak feldolgozni. Ez elegendő akkor is, hogy például egy patológus új optikai perspektívákat kapjon ha mondjuk egy mintát egy mikroszkóp alatt mozgatni kell vagy meg kell változtatni a nagyítást. Az ARM előnye még az is, hogy más optikai jelölések is alkalmazhatók, például szövegek, nyilak vagy animációk.
A szakemberek prototípusként egy módosított laboratóriumi mikroszkópot használtak. Az ARM használatához nincs szükség új felszerelésre, hanem a már meglévő optikai mikroszkópokat lehet olcsó és könnyen elérhető alkatrészekkel felszerelni. A minták teljes digitalizálásra szintén nincs szükség. A kutatók hiszik, hogy az ARM hosszú távon nem csupán a rákkutatást szolgálhatja, a platformban ugyanis komoly potenciál van arra, hogy nagy mértékben hasson a globális egészségre, különös tekintettel a fejlődő országokban lévő fertőző betegségek, a tuberkulózis és a malária diagnosztizálására.
A Google AI Healthcare központjának munkatársai (Po-Hsuan (Cameron) Chen, Krishna Gadepalli, Robert MacDonald, Yun Liu, Kunal Nagpal, Timo Kohlberger, Greg S. Corrado, Jason D. Hipp, Martin C. Stumpe) fejlesztették ki a Kiterjesztett Valóság Mikroszkóp (ARM) nevű platformot, amely a mesterséges intelligenciát használja a valós idejű képelemzésekhez. Az alkalmazott algoritmusok például képesek színes kontúrokkal kiemelni a készített képeken a vélt vagy valós tumorokat. A kutatók közölték, hogy a kórházakban és a klinikákon lévő meglévő mikroszkópok olcsón átalakíthatók ARM-eszközökké.
Az Amerikai Rákkutató Szövetség (AACR) éves találkozója alkalmából bemutatott új platform a gépi tanulásra épít az algoritmusok edzésében. Az egyes algoritmusok - igény alapján - különböző problémákra és feladatokra (objektumfelismerés, a rák számszerűsítése vagy osztályozása) vannak specializálva. Két algoritmus felismerte a mellrákra, illetve a prosztatarákra utaló mintákat, s minimum 4-szeres, maximum 40-szeres nagyítás mellett voltak alkalmazhatók.
Az aktuális prototípusok másodpercenként körülbelül 10 felvételt tudnak feldolgozni. Ez elegendő akkor is, hogy például egy patológus új optikai perspektívákat kapjon ha mondjuk egy mintát egy mikroszkóp alatt mozgatni kell vagy meg kell változtatni a nagyítást. Az ARM előnye még az is, hogy más optikai jelölések is alkalmazhatók, például szövegek, nyilak vagy animációk.
A szakemberek prototípusként egy módosított laboratóriumi mikroszkópot használtak. Az ARM használatához nincs szükség új felszerelésre, hanem a már meglévő optikai mikroszkópokat lehet olcsó és könnyen elérhető alkatrészekkel felszerelni. A minták teljes digitalizálásra szintén nincs szükség. A kutatók hiszik, hogy az ARM hosszú távon nem csupán a rákkutatást szolgálhatja, a platformban ugyanis komoly potenciál van arra, hogy nagy mértékben hasson a globális egészségre, különös tekintettel a fejlődő országokban lévő fertőző betegségek, a tuberkulózis és a malária diagnosztizálására.