Искусственный интеллект в гистологии: микроскоп дополненной реальности
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор материала описывает, как искусственный интеллект может помогать при гистологическом исследовании с помощью микроскопа дополненной реальности. Камера непрерывно передаёт изображения поля зрения нейронной сети, которая анализирует ткань и отмечает предполагаемые патологические участки подсветкой поверх изображения, не закрывая его. По описанию автора, такой подход позволяет избежать затрат на оцифровку и обслуживание дорогостоящего оборудования и не требует дополнительного обучения персонала.
В качестве нейронной сети Чен выбрал InceptionV3 компании Google. После запуска в 2014 году сеть показывала 4,2 % классификационных ошибок на ImageNet; её эффективность также продемонстрировали при выявлении метастазов рака молочной железы в лимфатических узлах и при анализе рака простаты. Автор перечисляет и другие возможные задачи: оценку прогестероновых рецепторов, подсчёт митозов и клеток, обнаружение Mycobacterium tuberculosis и Helicobacter pylori, а также классификацию ткани по шкале Глисона.
Главное
- Автор описывает микроскоп дополненной реальности, который выделяет предполагаемые патологические участки ткани поверх изображения.
- В описанной системе камера передаёт изображение нейронной сети для анализа без оцифровки всего поля исследования.
- InceptionV3 компании Google показывала 4,2 % классификационных ошибок на ImageNet.
- Эффективность InceptionV3 продемонстрировали при выявлении метастазов рака молочной железы в лимфатических узлах и при анализе рака простаты.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация