• 新しい顕微鏡であるDeepDOFは、人工知能を使用して、組織の大部分のすべての細胞を高解像度で最小限の準備で迅速かつ安価に画像化し（左）、スライドに薄い組織スライスを取り付けるための費用と時間のかかるプロセスを排除します。 （右）

用 典型的な顕微鏡では、空間分解能と被写界深度の間にトレードオフがあります。つまり、同じ距離にあるオブジェクトのみが から レンズは はっきりと焦点を合わせることができます。 数百万分の1メートル近くまたは遠く から 顕微鏡の対物レンズでは、特徴が ぼやけます。 結果として、 実験用顕微鏡サンプル通常は薄く、 スライドの間に取り付けられます。

現在、このセクションは腫瘍の縁を調べるために使用されており、 準備するのは簡単ではありません。 除去された組織は通常、病院の検査室に送られます。専門家はそれを凍結するか、化学薬品で準備し、次に非常に薄い切片を作り、 それらを取り付けます スライド へ これ プロセスには時間がかかり、特殊な機器と訓練を受けた 労働者が必要です。 病院が腫瘍の端にあるスライドを検査できることはめったにありません 手術、および世界の多くの地域の関連する医療機関には、必要な機器と 専門知識が不足しています。

DeepDOF ディープラーニングニューラルネットワークとエキスパートシステムを使用して、多数のデータを調査し、 人間 と同様の意思決定を行うことができます。研究者たちはそれを示した 1200 画像 から 組織のデータベース スライス。 から これ、 DeepDOF 学んだ 方法 特定のサンプルを画像化するのに最適な位相マスクを選択し、 方法 ぼけを取り除く から キャプチャされた画像 from 異なる 深さの細胞に焦点を合わせるためのサンプル。

リチャーズ-コルタム、 ライス マルコム ギリス 大学教授、生物工学の教授、米のディレクター 360° グローバルヘルス研究所は、 「A かどうか を調べるには臨床試験が必要です DeepDOF マージン評価の提案どおりに使用できます 中 手術。 私たち 来年に臨床検証を開始したいと考えています。」

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