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癌症的診斷特別累人。
取材切片固定染色都還好， 最耗時費神的要數看片了。
病理學家們要想從一團密密麻麻的組織細胞裡， 找到空間排列奇怪， 細胞核形狀詭異的癌細胞， 就得守在顯微鏡後頭， 一張一張活檢切片看過去， 看到天荒地老， 海枯石爛。
雖說得益於AI近期的發展， 已經有相應演算法可以快速處理切片的染色圖像了。
但穀歌大腦團隊發現， AI技術下鋪到臨床醫院時還面臨一個麻煩：得先獲取切片的數位圖像。
原來， 醫生直接看切片就好了。 給AI看反而還要多加一步：先拍下來， 再傳給AI分析。 這麼麻煩， 醫生當然不樂意了。 沒辦法， 習慣的慣性就這樣拖慢了AI下沉的腳步。
是否有其他技術可以一步到位， 將演算法的分析結果直接在顯微鏡裡？
有。 AR， 增強現實。
不僅可以直接投在目鏡上， 速度上還快得讓人難以置信。
只要0.0758秒。 就給你揪出來癌細胞。
穀歌AR顯微鏡今天， 在美國癌症研究協會年度會議（AACR）上， 穀歌大腦團隊提交了一篇論文An Augmented Reality Microscope for Real-time Automated Detection of Cancer， 提出了一個AR顯微鏡的原型。 目前該論文還在待審核中。
這套神奇的AR顯微鏡平臺是怎麼工作的？
首先， 目鏡的圖像會傳給帶深度學習模型的計算單元。 然後AI模型將分析結果即時投到目鏡的視野裡。
該平臺原型長這樣。
要知道， 鋪開技術的關鍵， 是低成本。
實際診斷效果怎麼樣？目前， 穀歌大腦團隊已經成功地在這套AI+AR顯微鏡平臺原型系統裡運行了兩套不同的癌症檢測演算法。
一個是看淋巴結組織有沒有乳腺癌細胞；另外一個， 是找前列腺組織裡的癌變區域。
△ 4倍鏡到40倍鏡下的影像feed， 分析起來統統無壓力。
可疑的癌細胞， 會被一個螢光綠圈框起來。
在定位、定性癌細胞的準確率方面， 這套平臺都有相當優秀的表現。 找出乳腺癌細胞的準確值可達0.96， 位置判斷精准值可達0.98。
理論上，除了畫圈，AR技術可直接上文本標注，打箭頭，出熱點圖，給段動畫。只要覺得能説明病理學家診斷，什麼方式打標記都行。除此之外，AR顯微鏡還完成做細胞計數，細胞分類等任務。
論文中還指出，這套AR顯微鏡的刷新率是10FPS（幀每秒），基本上可以滿足病理學家看片的需求，不管是轉換40倍鏡還是上下移片子，都可以做到低時延輸出分析結果。時間上能做到0.0758秒，可以說是完美了。
除了癌症診斷，這套AR顯微鏡設備將來還可以分析CSI實驗室裡那些證據上沾了什麼類型的人體細胞，又或者可以看看培養皿裡的心肌細胞具體長了多少。
凡是原來和顯微鏡搭上邊的，都用得到這套神器。
△ 這下破案更快了
最後，附AI+AR顯微鏡研究論文：
http://sina.lt/fzhr
理論上，除了畫圈，AR技術可直接上文本標注，打箭頭，出熱點圖，給段動畫。只要覺得能説明病理學家診斷，什麼方式打標記都行。除此之外，AR顯微鏡還完成做細胞計數，細胞分類等任務。
論文中還指出，這套AR顯微鏡的刷新率是10FPS（幀每秒），基本上可以滿足病理學家看片的需求，不管是轉換40倍鏡還是上下移片子，都可以做到低時延輸出分析結果。時間上能做到0.0758秒，可以說是完美了。
除了癌症診斷，這套AR顯微鏡設備將來還可以分析CSI實驗室裡那些證據上沾了什麼類型的人體細胞，又或者可以看看培養皿裡的心肌細胞具體長了多少。
凡是原來和顯微鏡搭上邊的，都用得到這套神器。
△ 這下破案更快了
最後，附AI+AR顯微鏡研究論文：
http://sina.lt/fzhr