人工智能成像研究使疾病诊断更容易

最近在滑铁卢大学的显微镜成像技术的进步可能很快使疾病诊断更容易和负担得起的。

的进步，研究人员Farnoud Kazemzadeh和Alexander Wong开发的“滑铁卢”，导致了一个新的光谱光显微镜捕捉融合形成彩色光场图像。全彩色图像在病理上是必要的，因为它使显微镜用户分析的行为和相互作用的不同生物体的规模远远大于传统的显微镜。

病理学是一门以体液和组织实验室分析为基础的疾病诊断学。

几百美元的显微镜没有镜头，并使用人工智能和数学模型的光，以开发三维图像大规模。这是一个过程，目前需要一个技术人员“缝合”一起从传统的显微镜图像的多个图像，以获得相同的效果，需要一台机器，成本几十万美元。

Alex Wong（右）和Farnoud Kazemzadeh利用人工智能研究医学图像。

“在医学上，我们知道病理学是帮助分析和诊断病人的金标准，但是这个标准在那些负担不起的领域是很难获得的，”Wong说，他是滑铁卢大学的副教授，也是加拿大医学影像的研究主席。“这项技术有可能使病理实验室更便宜的社区，目前没有获得常规设备。”

目前的光谱光融合显微镜代表第二代技术专利，他去年kazemzadeh。

显微镜捕获光场，并允许3D图像约100倍大于2D图像捕获由更传统的显微镜。

“目前，需要操作一个病理学实验室的技术是相当昂贵的，在很大程度上制约了诸如欧洲和北美国的地方，可以买得起，”Kazemzadeh说，一个在滑铁卢系统工程副教授。“这将是有趣的，看看什么更实惠，移动病理实验室可以实现。”

第一代的显微镜的kazemzadeh和Wong发明的细节被去年发表在自然科学报告。