Google entwickelt ein AR-Mikroskop zur schnellen Krebserkennung

Viele Telekommunikationsunternehmen unserer Zeit entwickeln sich in einem der derzeit beliebten Bereiche: künstliche Intelligenz, Augmented oder Virtual Reality, Roboter, IoT. Riesen wie Google interessieren sich nicht nur für ein Thema, sondern für viele, die in einigen Fällen eine ganze Einheit hervorheben, die in einem bestimmten Bereich arbeiten soll. Im Falle des Unternehmens beschäftigt sich Waymo mit Roboterfahrzeugen, Deepmind, künstlicher Intelligenz und neuronalen Netzen. Es gibt andere Tochtergesellschaften und viele.

In einigen Fällen erstellt das Unternehmen Hybridprojekte, die Entwicklungen aus verschiedenen Bereichen nutzen. Das neue Google-Projekt nutzt beispielsweise die Errungenschaften von Wissenschaft und Technologie aus Bereichen wie künstliche Intelligenz, Augmented Reality, Optik, maschinelles Lernen und Medizin. Das Unternehmen entschied sich, all dies zu nutzen, um ein Mikroskop mit Augmented Reality zu erstellen. Laut den Entwicklern hilft das System bei der Identifizierung von Krebs. Nicht alle, aber mit hoher Geschwindigkeit und Genauigkeit.

Ein Forscherteam präsentierte die Ergebnisse ihrer Arbeit auf einem Treffen der American Association for Cancer Research . Jährlich finden Treffen statt, bei denen die größten Experten auf diesem Gebiet ihre Erfahrungen teilen, die etwas zu erzählen haben, obwohl es ihnen auch nichts ausmacht, zuzuhören. Die Forscher veröffentlichten einen Artikel zum Thema der Rede, in dem sie ausführlich über die Schaffung eines „Augmented-Reality-Mikroskops“ berichteten .

Laut Wissenschaftlern wird ihre Entwicklung Ärzten helfen, das Vorhandensein von Krebs schnell und genau zu diagnostizieren. Eine weitere Aufgabe des Projekts besteht darin, die Einführung neuer Technologien durch traditionelle wissenschaftliche Gemeinschaften zu fördern. In diesem Fall handelt es sich um tiefes maschinelles Lernen.

Das betreffende System besteht aus einem modifizierten Lichtmikroskop, mit dem Sie das sichtbare Bild in Echtzeit analysieren können. Darüber hinaus ist es nicht erforderlich, ein neues Mikroskop zu erstellen. Bestehende Lösungen können ebenfalls geändert werden. Das Design besteht aus relativ kostengünstigen Komponenten, die eine lange Lebensdauer haben. Gleichzeitig müssen Sie keine teuren digitalen Geräte kaufen, die für Forschungs- und medizinische Organisationen sehr teuer sind.


Das Mikroskop vergrößert nicht nur das Sichtfeld, sondern hilft einer Person auch dabei, festzustellen, was genau sich im Okular befindet. Soweit Sie verstehen, basiert dieses Objektidentifikationssystem auf TensorFlow . Durch das Training eines neuronalen Netzwerks (das Teil des gesamten Systems ist) erhalten Sie eine sehr effektive Mischung aus einem herkömmlichen Mikroskop und einem digitalen System. Darüber hinaus werden die Arbeiten in Echtzeit ausgeführt.


Allgemeines Schema des Systems und seines Fotos. Ein Element des Mikroskopdesigns ist eine Digitalkamera mit einem Sichtfeld wie ein menschliches Auge. Das Bild wird an einen Computer übertragen, wo es über ein neuronales Netzwerk verarbeitet wird. Die Ergebnisse werden mit einem speziellen AR-Bildschirm auf dem Okular angezeigt. Infolgedessen scheint die Person das Objekt selbst mit vorgefertigten Erklärungen zu betrachten, was genau in die Hände des Forschers gefallen ist

Das System hebt die wichtigen Elemente des Bildes mit Pfeilen, Konturen, Text hervor, es gibt auch eine visuelle Rückmeldung. Derzeit arbeitet das Mikroskop mit zwei Algorithmen zur Krebserkennung: Der erste erkennt Metastasen bei Brustkrebs, der zweite versucht, Prostatakrebs zu erkennen. Diese Modelle arbeiten mit einer 4- bis 40-fachen Steigerung. Wenn ein Problem festgestellt wird, zeichnet das Mikroskop einen grünen Umriss um den Problembereich.



Die Genauigkeit der Krebsbestimmung ist ziemlich hoch - 98% für Brustkrebs und 96% für Prostatakrebs. Dies ist höher als bei der herkömmlichen Analyse.

Laut Vertretern von Google kann dies alles für Ärzte jedes Landes nützlich sein. Jetzt ist die Krebserkennung keine leichte Aufgabe, aber die Hardware- und Softwareplattform ermöglicht eine problemlose Lösung. Wenn Technologie auf der ganzen Welt eingesetzt wird, kann die Anzahl erfolgreich erkannter Krebserkrankungen in einem frühen Stadium zunehmen, was die Lebenserwartung der Menschen erhöht.