显微镜下的雾霾AI医疗突破，谷歌推出AR显微镜平

大家好，这里是老上光显微镜知识课堂，在这里你可以学到所有关于显微镜知识，好的，请看下面文章： 技术改变了生活。每个人都听说过AR（增强现实）、VR（虚拟现实），电影Top Player也显示了未来VR游戏的巨大潜力。目前，非常流行的人工智能很可能在未来几年内为数字游戏提供强有力的支持。谷歌目前正致力于不可治愈的人类癌症的研究，当然也不缺乏人工智能支持。
    
     今天，在美国癌症协会的年会上，Google透露它正在通过添加AR和AI技术的显微镜对正常癌细胞进行实时观察。
    
     其工作原理是：利用机器学习方法对显微图像进行实时分析，并实时输出模型结果，通过AR分量，绘制出潜在肿瘤边缘的原始图像，整个过程实时、快速。ErsNeNER可以移动检测到的细胞，得到最新的结果，可以说是显微镜下的AR图像。
    
     更重要的是，Google的ARM平台组件可以直接加载到医院和诊所的现有光学显微镜中，成本低，使用方便。
    
     有了现代化的计算组件和深入的学习模型，比如那些建立在TensorFlow上的，人们可以在这个平台上运行大量的预训练模型。RITHM将其实时输出投射到显微镜的光路上。
    
     该数字投影叠加在样本的原始图像上，以帮助观察者定位或量化感兴趣的特征。重要的是，计算和视觉反馈更新都很快——目前，模型以每秒约10帧的速度运行，因此模型的输出可以是无缝的。当用户移动或改变显微镜幻灯片上的放大倍数时，SLY更新。
    
     左图：ARM的示意图。数码相机捕获与用户相同的视场（FoV），并将图像传送到能够运行机器学习模型的实时推理的附加计算单元。目镜和投影模型输出到幻灯片所在的平面上。右图：原型图是从一个典型的临床光学显微镜改编的。
    
     ARM可以提供各种视觉反馈，包括文本、箭头、轮廓、热图或动画，并且可以运行各种机器学习算法来解决不同的问题，例如目标检测、量化或分类。
    
     为了证明ARM的潜力，Google在其上运行了两种不同的癌症检测算法：一种检测淋巴结样本中的乳腺癌转移，另一种检测前列腺癌在前列腺切除的样本中。这些模型可以放大4-40倍。下面是检测到的肿瘤区域，即模型的输出。这些轮廓有助于将病理学家的注意力吸引到感兴趣的区域，而不会模糊潜在的肿瘤细胞的外观。
    
     尽管两种癌症模型最初都是根据扫描仪的图像和扫描仪的光学配置进行训练的，但是它们没有经过额外的再训练，在ARM上表现良好。
    
     Google相信ARM在全球卫生领域具有潜在的积极作用，特别是在发展中结核病和疟疾等传染病的诊断方面。此外，ARM还可以在采用数字病理学的医院中发挥重要作用。RKFLASH，但其扫描仪仍然面临重大挑战或需要快速的结果。
    
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