تقنية مراجعة AI حسب: هذه المقالة مترجمة مدونة جوجل، مؤلف كتاب مدير المنتج كريغ Mermel غوغل والمدير الفني فريق الدماغ مارتن Stumpe.

في الآونة الأخيرة أظهرت عمق تعلم التكنولوجيا في مجال طب العيون والأمراض الجلدية والأشعة وقسم علم الأمراض والتخصصات الطبية الأخرى المبينة آفاق كبيرة، يمكن أن يساعد تزويد المرضى في جميع أنحاء العالم أكثر دقة، والخدمات الطبية المتاحة ذات جودة عالية. أصدرت جوجل مؤخرا نتائج دراسة، فقد بينت النتائج أن معدل دقة الشبكة العصبية سرطان الثدي النقيلي التفاف يكتشف الغدد الليمفاوية وقابلة للمقارنة إلى الطبيب الشرعي المدربين. ومع ذلك، حتى الآن، والملاحظة المباشرة للأنسجة المجهرية الطبيب الشرعي بصري مركب لا تزال الوسيلة الرئيسية لتشخيص المرض، وكيفية رقمنة يظهر أصبح المجهرية من التحديات الرئيسية تقنيات التعلم عميقة في تخصصات علم الأمراض على نطاق واسع.

اليوم، في كلمة ألقاها في الجمعية الأمريكية للسرطان الاجتماع السنوي للبحوث (AACR)، نمر مقالا بعنوان "المعزز الواقع المجهر في الوقت الحقيقي الكشف التلقائي من السرطان (تجري مراجعة)"، ويدخل رقة واقع المجهر المعزز (ARM) من منصة النموذج، ونحن نعتقد أن هذا يمكن أن تساعد المنتج تسريع تعميم وتطبيق التكنولوجيا في مجال علم الأمراض دراسة متعمقة العالمي.

المنصة، ويمكن تعديلها من خلال تحليل الوقت الحقيقي من تكوين صورة المجهر الضوئي وعرض النتائج على خوارزميات تعلم الآلة مباشرة في حقل المستخدم من عرض.

ومن الجدير بالذكر أن مجرد استخدام منخفضة التكلفة، وعناصر من الجرف، ويمكن أن تتحول إلى هذا المعزز المستشفيات الواقع المجهر والعيادات في جميع أنحاء العالم في المجهر الضوئي العادي الشائع، من دون الحاجة إلى وجود نظام رقمي سوف تكون قادرة على إجراء تطوير شامل التحليل التنظيمي.

مكونات الحوسبة الحديثة وعمق التعلم نموذج - مثال نموذجي، في TensorFlow منصة بنيت بحيث المعقم واقع منصة المجهر قادرة على تشغيل الكثير من نموذج ما قبل التدريب. واستخدام الأساليب التقليدية، مثل المجاهر، لوحظ عينة المستخدم من خلال العدسة، توقعت نتائج خوارزمية التعلم الآلي في الوقت الحقيقي الناتج من ضوء مسار، وفرضه على الصورة الأصلية للعينة، لمساعدة المشاهد لتحديد مكان بسرعة وميزات تحديد المصالح. وعلاوة على ذلك، منصة الحوسبة والمعلومات البصرية بسرعة جدا - وصلت السرعة الحالية 10 لقطة / ثانية، مما يعني أنه عندما ينتقل المستخدم أو الأنسجة لمزيد من التكبير الملاحظة يمكن الحصول على نحو سلس، تجربة بصرية سلس.

اليسار: لمحة عامة عن مبدأ المجهر الواقع المعزز. كاميرا رقمية لالتقاط نفس مجال الرؤية للمستخدم (من فوف)، ثم نقل إلى وحدة صورة حساب الإضافية التي يمكن أن تعمل في نماذج التعلم آلة الاستدلال في الوقت الحقيقي. ثم يتم تغذية نتيجة الاستدلال لAR تخصيص شاشة عرض المرتبطة العدسة، والعينة مع نتائج إخراج نموذج عرض على نفس الطائرة. اليمين: يبين الرسم تتحول لدينا النموذج إلى منصة مثل الصف السريرية المجهر الضوئي العادي.

من الناحية النظرية، يمكن زيادتها المجهر الواقع توفير مجموعة واسعة من ردود الفعل البصري، بما في ذلك النص، السهام، والخطوط العريضة، وخرائط الحرارة، والرسوم المتحركة، ويمكن تشغيل العديد من أنواع خوارزميات تعلم الآلة للتعامل مع مختلف المهام، مثل الكشف عن وجوه، الكمي و التصنيف.

وللتدليل على وظائف واقع المجهر المعزز، تركنا في اثنين من مختلف خوارزمية الكشف عن سرطان تشغيل: واحدة للكشف عن العينات الانبثاث سرطان الثدي العقدة الليمفاوية، والآخر للكشف عن عينات البروستاتا سرطان البروستاتا. يمكن تشغيل هذه الخوارزميات في التكبير من 4-40x، ويضع من كفاف الكشف عن منطقة الورم الأخضر. ويمكن لهذه الشخصية أن تساعد الأطباء أشار إلى أن مجال الاهتمام، ولكن لن يغيب طمس ظهور الخلايا السرطانية.

AI تقنية مراجعة ملاحظة: الواقع المعزز لاحظت من خلال وجهة نظر المجهر. تظهر هذه الصور 4X، 10X، 20X والعينات العقدة الليمفاوية في التكبير 40X.

على الرغم من كل نموذج الكشف عن السرطان ليس واقع المجهر مع تعزيز الصورة التي تم التقاطها مباشرة للتدريب، لكنهم لم بعمل عظيم على هذا الأخير، والتدريب لا إضافي. ونحن نعتقد أنه إذا حصلت الاستخدام المباشر لتعزيز صورة المجهر الواقع مزيد من التدريب، وأداء هذه الخوارزميات سوف تستمر في التحسن.

تدريب في البداية مع صورة ضوئية من بنية مختلفة تماما من العينات سليمة الماسح الضوئي، ولكن أداءها في المعزز منصة الواقع المجهر بشكل جيد للغاية، أي تدريب إضافي. على سبيل المثال، بلغ الكشف عن العقدة الليمفاوية يعمل نموذج الانبثاث على مجهر الواقع المعزز 0.98 AUC، ومنطقة تحت منحنى الكشف عن نموذج سرطان البروستاتا تصل إلى 0.96، فقط أقل قليلا من النتائج المحصلة على WSI.

ونحن نعتقد أن هذا الواقع المعزز المجهر سيكون له الصحة العالمية تأثير كبير، وخاصة في البلدان النامية، تشخيص الأمراض المعدية - بما في ذلك السل والملاريا. وبالإضافة إلى ذلك، المستشفى على وشك تبني سير العمل أمراض الرقمية، ويمكن أيضا زيادتها المجهر الواقع أن تقترن مع سير العمل الرقمية. وقد ثبت المجهر الضوئي تم في العديد من الصناعات قيمته، ولكن دور محدود في مجال علم الأمراض. ونحن نعتقد أن تضاف المجهر الواقع يمكن استخدامها في العديد من المجالات من الطب والعلوم والمواد علوم الحياة. نحن سعداء لمواصلة استكشاف هذا المجهر الواقع المعزز، وآلة التقنيات لمساعدة التعلم تسريع تأثير إيجابي في جميع أنحاء العالم.

العنوان الأصلي:

https://research.googleblog.com/2018/04/an-augmented-reality-microscope.html

نعم، نحن تجنيد الناس، لمعرفة؟

في AI أبريل الموسم البحث عن وظيفة

8 النجم الكبير المشاريع

حصة 10 مباراة العيد

20 ساعة فريدة من نوعها غش

4،10-4،19، ونحن نجتمع في الوقت المحدد!

(^ 0 ^) تقاسم ترحيب، أراك غدا!