Google रैपिड कैंसर डिटेक्शन के लिए AR माइक्रोस्कोप विकसित करता है

हमारे समय की कई दूरसंचार कंपनियां वर्तमान में लोकप्रिय क्षेत्रों में से किसी में विकसित हो रही हैं: कृत्रिम बुद्धिमत्ता, संवर्धित या आभासी वास्तविकता, रोबोट, IoT। Google जैसे दिग्गज केवल एक विषय में रुचि नहीं रखते हैं, लेकिन कई में, कुछ मामलों में एक निश्चित क्षेत्र में काम करने के लिए एक पूरी इकाई पर प्रकाश डाला गया है। निगम के मामले में, वेमो रोबोटिक वाहनों, डीपमाइंड, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और तंत्रिका नेटवर्क में लगी हुई है। अन्य सहायक कंपनियां हैं, और कई हैं।

कुछ मामलों में, निगम हाइब्रिड प्रोजेक्ट बनाता है जो विभिन्न क्षेत्रों के विकास का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, नई Google परियोजना कृत्रिम बुद्धिमत्ता, संवर्धित वास्तविकता, प्रकाशिकी, मशीन सीखने, चिकित्सा जैसे क्षेत्रों से विज्ञान और प्रौद्योगिकी की उपलब्धियों का उपयोग करती है। कंपनी ने संवर्धित वास्तविकता के साथ एक माइक्रोस्कोप बनाने के लिए यह सब उपयोग करने का निर्णय लिया। डेवलपर्स के अनुसार प्रणाली, कैंसर की पहचान करने में मदद करती है। सभी नहीं, लेकिन उच्च गति और सटीकता के साथ।

शोधकर्ताओं के एक दल ने अमेरिकन एसोसिएशन फॉर कैंसर रिसर्च की एक बैठक में अपने काम के परिणाम प्रस्तुत किए। बैठकें सालाना आयोजित की जाती हैं, इस क्षेत्र के सबसे बड़े विशेषज्ञ अपने अनुभव को साझा करते हैं, जिनके पास बताने के लिए कुछ है, हालांकि उन्हें सुनने में कोई आपत्ति नहीं है। शोधकर्ताओं ने भाषण के विषय पर एक लेख प्रकाशित किया, जिसमें "संवर्धित वास्तविकता माइक्रोस्कोप" के निर्माण के बारे में विस्तार से बताया गया।

वैज्ञानिकों के अनुसार, उनके विकास से डॉक्टरों को कैंसर की उपस्थिति का शीघ्र और सटीक निदान करने में मदद मिलेगी। परियोजना की एक अन्य भूमिका पारंपरिक वैज्ञानिक समुदायों द्वारा नई तकनीकों को अपनाने को प्रोत्साहित करना है। इस मामले में, हम गहरी मशीन सीखने के बारे में बात कर रहे हैं।

विचाराधीन प्रणाली में एक संशोधित प्रकाश सूक्ष्मदर्शी होता है, जो आपको वास्तविक समय में दृश्यमान चित्र का विश्लेषण करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, एक नया माइक्रोस्कोप बनाने के लिए आवश्यक नहीं है - मौजूदा समाधानों को भी संशोधित किया जा सकता है। डिजाइन अपेक्षाकृत सस्ती घटकों से इकट्ठा किया गया है जो काफी लंबे समय तक सेवा करने में सक्षम हैं। इसी समय, आपको महंगे डिजिटल उपकरण खरीदने की ज़रूरत नहीं है, जो अनुसंधान और चिकित्सा संगठनों के लिए बहुत महंगे हैं।


माइक्रोस्कोप न केवल दृष्टि के क्षेत्र में है जो बढ़ता है, बल्कि एक व्यक्ति को यह निर्धारित करने में मदद करता है कि वास्तव में क्या ऐपिस है। जहाँ तक आप समझ सकते हैं, यह वस्तु पहचान प्रणाली TensorFlow पर आधारित है। एक तंत्रिका नेटवर्क (यह पूरे सिस्टम का हिस्सा है) को प्रशिक्षित करके, आप एक पारंपरिक माइक्रोस्कोप और एक डिजिटल सिस्टम का एक बहुत प्रभावी हाइब्रिड प्राप्त कर सकते हैं। इसके अलावा, काम वास्तविक समय में किया जाता है।


सिस्टम की सामान्य योजना और इसकी फोटो। माइक्रोस्कोप डिज़ाइन का एक तत्व एक डिजिटल कैमरा है जो देखने के क्षेत्र के साथ एक मानवीय आंख की तरह है। छवि को कंप्यूटर पर स्थानांतरित किया जाता है, जहां इसे एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके संसाधित किया जाता है। परिणाम एक विशेष एआर-स्क्रीन का उपयोग करके ऐपिस पर प्रदर्शित किए जाते हैं। नतीजतन, ऐसा लगता है कि व्यक्ति खुद को तैयार किए गए स्पष्टीकरण के साथ वस्तु को देख रहा है जो शोधकर्ता के हाथों में गिर गया था

सिस्टम तीर, समोच्च, पाठ के साथ छवि के महत्वपूर्ण तत्वों को उजागर करता है, एक दृश्य प्रतिक्रिया भी है। फिलहाल, माइक्रोस्कोप दो कैंसर डिटेक्शन एल्गोरिदम के साथ काम कर रहा है: पहला स्तन कैंसर में मेटास्टेस का पता लगाता है, दूसरा प्रोस्टेट कैंसर का पता लगाने की कोशिश करता है। ये मॉडल 4-40 गुना की वृद्धि के साथ काम करते हैं। यदि किसी समस्या की पहचान की जाती है, तो माइक्रोस्कोप समस्या क्षेत्र के चारों ओर एक हरे रंग की रूपरेखा तैयार करता है।



कैंसर के निर्धारण की सटीकता काफी अधिक है - स्तन कैंसर के लिए 98% और प्रोस्टेट कैंसर के लिए 96%। यह पारंपरिक विश्लेषण की तुलना में अधिक है।

Google के प्रतिनिधियों के अनुसार, यह सब किसी भी देश के चिकित्सकों के लिए उपयोगी हो सकता है। अब कैंसर का पता लगाना आसान काम नहीं है, लेकिन हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म इसे बिना किसी समस्या के हल कर सकता है। अगर दुनिया भर में प्रौद्योगिकी को अपनाया जाता है, तो प्रारंभिक चरण में सफलतापूर्वक पता लगाए गए कैंसर की संख्या बढ़ सकती है, जिससे लोगों की जीवन प्रत्याशा बढ़ जाएगी।