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来源:中国科学院自动化研究所

肿瘤,是危害我们身体最可怕的恶魔之一。要想制服它,首先就是要准确地找到它,看它是怎么活动的,然后才能开展有针对性的治疗。

自德国科学家伦琴发现X射线以来,人们发现可以通过很多的物理媒介来看到人体的各种器官和组织。于是百年来,X射线(X光CT)、伽马射线(正电子发射断层成像)、射频波(磁共振成像)、超声波(超声成像)等各种技术快速发展并应用于医学诊断,极大地促进了人类对于多种疾病的生物医学认知和临床诊疗能力。

肿瘤组织也是能通过上述这些技术看到的。但是,面对恶性肿瘤之所以称之为“恶魔”,自然有它更令人生畏的本领。

首先,非特异性的影像技术并不能很好地观测到大发分分彩有没哟蠓⒎址植饰逍峭娣ㄐ玩的所有的肿瘤,因此恶性肿瘤往往能在患者体内发展到中晚期。此时,执蠓⒎址植士蓖甲瘤细胞已转移扩散,很难界定其分布范围;而具有强特异性的影像方法,却又由于对人体有损害、花费贵等原因,较难用于日炒蠓⒎址植识运ⅲ身体检查。

此外,即使恶性肿瘤被观测到,受限于成像技术,肿瘤细胞术在体内的转移范围和术后的残留量也很难确定。肿瘤细胞往往会残留在体内,随后东山再起。

所以,彩61大发分分彩玩法要想用影像技术准确地找到肿瘤“恶魔”,可能还需要花费更多的功夫。

光学分子影像:用光学信大发分分彩可靠吗息捕捉到肿瘤“恶魔”

光学分子影像出现,为人们提供了新的影像技术手段。光学分子影像技术,是指成像目标(例如肿瘤)由于药物介入等原因会产生特定波长的光学信息。通过对这些光学信息进行采集并推导其光源分布,进而在分子层面上寻找和跟踪成像目标的运动轨迹。

光学分子影像断层可视化小鼠颅内脑胶质瘤区域(蓝色区域)

举个例子,在进行光学分子标记后,生物体的身体里如果出现了肿瘤细胞,由于荧光效应,肿瘤细胞会发出一种特定谱段的光子。这些光子通过与生物组织的相互作用,会有一部分到达生物体的皮肤,从而被光学探测器捕捉,形成像摄影照片一样的图像。这时候,医生就可以看到肿瘤的产生并捕捉到它的踪迹。

光学分子影像可以提供极高的肿瘤成像灵敏度和特异性,又安全无辐射,目前已经被广泛应用于肿瘤的预临床动物模型研究中,并逐步开展了肿瘤临床诊疗的转化应用。

从二维到三维,科汛蠓⒎址植始苹大发分分彩真的假的扔妲家一直在尝试

然而,光学分子影像却不得不面对一个明显的瓶颈:所有的光学图像只能定性地反映动物体表是否有光透出,这是一种二维成像,无法大发重庆分分彩统计表反映出光源在生物体内的三维空间位置,难以确定肿瘤具体发生在动物体内的哪个器官、哪片组织。

所以,科学家们开展琢磨,如何才能把光学分子影像技术从二维发展到三维?于是,光学散射断层成像方法被逐步提出,试图大发分分彩玩法说明通过动物体表的二维光斑图像,三维重建出动物体内的光源位置。

这种重建策略在2000年左右就被提出,经过近20年的发展,科学家们在模型精度和算法速度方面已经做了很多的工作。但是,由于光子在生物体内不走直线,而是高散射传播,生物体内不同器官和组织对于光子的散射能力又千差万别。因此,这种方法一直受困于成像精度不够、实用性不足。

利用AI,画出“不走寻常路”肿瘤细胞的三维影像图

日前,中国科学院自动化研究所分子影像院重点实验室,摒弃了传统成像方法的思路,提出一大发分分彩提现提不了种基于人工智能策略的新型重建方法。

该网络以鼠脑结构为依托训练重建模型,并以2D光学分子成像结果作为网络输入,执蠓⒎址植释蹲⑷砑龉侣鹭建得到三维光学光源(脑胶质瘤)分布结果。

这种方法充分利用了人工智能网络的优势,完全舍弃构建模型去描述光子在生物体内的传播,而是构建了大量的仿真数据集训练人工智能网络,让计算机自己去“学习”和“理解”体表光斑和体内光源的关系,然后构建大发分分彩靠谱吗大发分分彩出号公式出一个新的模型,最终准确定位肿瘤细胞的三维位置,绘制出舜蠓⒎址植始苹近活动路径的三维分布图。

该方法显著提高了成像精度。一系列实验结果表明,这种新型人工智能方法对于肿瘤的三维定位误差均小于80微米,而传统方法的定位误差为350微米以上。

这项研究表明,人工智能在提高生物医学成像的成像精度上,有着显著的优越性捍蠓⒎址植室怕┖磐应用潜力,为疾病动物模型乃至临床患大发分分彩公式者的影像学研究提供了全新的思路。

也就是说,借助人工智能的力量,人们在定位和跟踪肿瘤“恶魔”的进程中,又往谴蠓⒎址植势职迈进了掖蠓⒎址植手辈セ步。而如何更快、更准确地找到肿瘤“恶魔”,依然是科学家们所努力的方向。

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