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AI实时筛查癌细胞,谷歌新突破登上Nature子刊

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  安妮?一璞?发自?凹非寺
量子位?出品?公众号 QbitAI

  检测号称人类健康头号杀手癌症,现在实现了质的飞跃。

  一个偏远小镇的乡村诊所,现在也有机会用 AI,采用人机结合的方式,筛查出难度极高的淋巴结转移的乳腺癌、前列腺癌了。

  谷歌这项潜力无限的研究,登上了 Nature Medicine。

  和人类费时费力取材切片固定染色找癌细胞不同,这台智能显微镜能从海量细胞中自动寻找癌细胞病灶,完成实时检测

  并且,这台显微镜加入 AR 技术,可将诊断结果直接叠加到显微镜原来的图像中。

  此前观察癌细胞,效果是繁杂累眼的:

  而谷歌的显微镜,开挂了:

  层层锁定,一招制敌!

  相比从前天荒地老的显微镜下地毯式搜查,AI 能瞬间抓捕癌细胞,堪比生物界的安防摄像头

  而需要这样大的运算量,竟然还能在本地完成。无需联网、无需接入云端,在终端即可完成。

  是不是需要很高大上的设备?

  nonono,只需将普通光学显微镜略加改装,加入摄像头连接计算机,就能完成乳腺癌、前列腺癌的识别。设备简单,能够快速复制。

  可离线,可实时,而且算法模型稳定、硬件成本兼具性价比,整个工作高度自动化……在一个医疗 AI 普遍处于大哥大的时代,谷歌 AI 迈出了类似安卓智能机的一步。

  甚至有网友直言:

  比起人类我更信任这个机器。

  这是台能救命的显微镜。

  准确率超 90%

  在这台显微镜下,以淋巴结和前列腺结节的样本,分别在 10 倍放大和 20 倍放大下做实验,发现可以成功的标注出有癌细胞的地方。

  从 ROC 曲线图上可以看出,10 倍显微镜下淋巴结检测 AUC 达到了 0.92,20 倍显微镜下淋巴结检测 AUC 达到了 0.97,10 倍显微镜下前列腺结节检测 AUC 达到了 0.93,20 倍显微镜下前列腺结节检测 AUC 达到了 0.92。

  最后,无论是追求准确率、精确率还是召回率,四个实验中所有数值结果都超过了 0.9。

  另外,除了癌症之外,各种其他的也能显示出来,比如黄体酮受体染色计数、有丝分裂计数、细胞计数、微生物检测……等等。

  而这,也意味着除了诊断疾病之外,这项成果还能用在生物学研究、法医鉴定等多个领域。

  显微镜构造

  整个 AR 显微镜包含三个部分:显微镜本体、深度学习算法、跑算法的计算机。

  先来看显微镜本体。本体就是一个普通的明场光学显微镜,这里用到的是 Nikon Eclipse Ni-U。


Nikon Eclipse Ni-U 显微镜

  看起来跟中学生物课堂上用的差不多是不是?现在,给这台显微镜加装两个模块。

  一个模块是摄像头,可以捕捉当前显微镜视野内的高分辨率图像。

  另一个模块是为显示器,可以为摄像头捕捉到的原始图像增加数字信息,进行叠加。

  摄像头模块拍下的图像,在经过深度学习算法处理后,就可以不算自动筛查、找到病灶,交给显示器。

  计算机方面,AR 显微镜包含一块高速图像采集卡 BitFlow CYT,还有一块英伟达 Titan Xp GPU。

  针对每张显微镜视野图像,需要经过几个过程:先把当前视野拍下来,之后将图像转换为 RGB 像素值,在图像上运行深度学习算法,之后找到病灶。

  实时不卡顿

  因为最大限度的利用到了不同的硬件来完成不同的任务,所以,这个过程成本更低,比传统的全片扫描仪(whole slide scanners)成本低一两个数量级。

  并且,整套系统可以方便的迁移到各种普通显微镜上。

  神经网络使用的是 1000×1000 的尺寸,但显微镜视野更大,达到了 5120×5120,因此,需要滑动窗口来逐步处理整张大图。

  为了提高速度,研究团队将完全卷积网络(FCN)应用到了 InceptionV3 深度学习构架中,组成了 InceptionV3-FCN,减少了 75% 的计算量。


InceptionV3-FCN


修改 InceptionV3

  并且,改造之后,延迟也降低了,从 2126ms 降到了 296ms,FPS 从 0.94 提高到了 6.84。之后,再用其他软件方法优化,延迟最终降为了 37ms,FPS 也高达 27,基本上不卡了。

  谷歌 AI 大手笔

  这一次,是 Google Brain 团队的又一次大手笔研究,谷歌 AI 总负责人、深度学习大牛 Jeff Dean 也位列作者行列。

  共同一作共三位,分别为:

  Po-Hsuan Cameron Chen,博士毕业于普林斯顿大学神经科学研究所,此前还在国立台湾大学获得了电子工程学学士学士,主要研究大脑工作原理。

  Krishna Gadepalli,毕业美国北开来罗纳大学,入职谷歌 12 年。

  此外,还有 Google Health 部门的研究人员 Robert MacDonald。

  这篇论文是今年 6 月 19 日向 Nature 提交的,7 月 2 日确定被接收了,从提交到接收只经历了18 天,接收速度令网友感叹了一把。

  此前,也不是没有过智能显微镜的研究。

  Global Good 基金会投资的中国显微镜制造公司 Motic,曾经推出过一款智能显微镜 EasyScan Go,可用于诊断疟疾。但其样本检测需要 20 分钟,在向缩短至 10 分钟迈进。

  在去年的腾讯全球合作伙伴大会上,腾讯 AI Lab 也发布了一款智能显微镜,医生不能从显微镜中实时看到 AI 反馈,需要与电脑连接后,从电脑显示屏中读取显微镜中的图像和 AI 辅诊意见。

  但即便是在国内走在前列的腾讯觅影,目前也还处在顶级定点医院的合作状态,还达不到谷歌 AI 这样的端到端、可复制,开箱即用。

  所以具备实时诊断、AI+AR 可在显微镜视野中直接叠加、还能诊断转移病灶的能力……谷歌的这台显微镜当前看起来已经万事俱备,只欠 FDA 批准的东风了。

  先别走,拿上代码!

  先别走,谷歌智能显微镜,你也有机会自己动手 DIY 一个,官方已经放出了其中的模型架构和工具代码。

  深度学习架构代码可获取:

  https://github.com/google-research/google-research/tree/master/nopad_inception_v3_fcn

  相机抓取器驱动程序 BitFlow:

  http://www.bitflow.com/

  此外,还需要用到 TensorFlow、OpenCV、Scipy 等基础工具,这里就不提供了。

  最后,附上 Nature 论文地址:

  https://www.nature.com/articles/s41591-019-0539-7.epdf?author_access_token=BI9AOTsesmNoV2lSdpucn9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0PDGU3ZwysZtsN41a2fOgaoj4PRxjTvAHjSFrKF_S_mq4QNNV8dNoxAjytIQuVz9vdjplLQHUSEPiIo392MzIJY8fqxLKHC5vIwNpLLEoXMnA%3D%3D

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发布时间:01:47:17


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