美国研究员开发MR与机器学习结合方案，提升脑肿瘤手术精度

美国研究员 Andrew Zhou 近期开发了一种创新的解决方案，该方案结合了机器学习模型和混合现实（MR）技术，旨在提高脑肿瘤手术的准确性。这一突破性的技术通过精确分割 MRI 扫描中的脑转移，并为术前手术计划创建肿瘤的 3D 模型，为外科医生提供了前所未有的可视化工具。

该解决方案的核心是一个基于 block-based 3D U-Net 架构的机器学习模型。这一模型能够更精确地描绘肿瘤边缘，使得癌变组织与周围健康的大脑结构之间的区分变得更为容易。通过这一技术，医生可以更加准确地识别肿瘤的位置和形态，为手术计划的制定提供了有力支持。

为了进一步简化从原始 MRI 数据到术前使用的流程，研究人员将机器学习模型与微软 HoloLens 技术进行了集成。这一集成将分割的大脑图像转换为交互式 3D 模型，使得外科医生能够在手术前通过增强现实（AR）技术可视化脑肿瘤。这一创新不仅提高了手术计划的准确性，还增强了医生对手术过程的信心和把握。

Andrew Zhou 表示：“我一直对编程、机器人和人工智能充满热情，我希望能够将这种热情转化为解决影响人类的现实问题的力量。神经网络和 MR 技术的结合有望彻底改变医疗保健领域，使治疗更加精确，降低手术风险，并为更多患者提供救生技术的机会。”

这一研究的进一步发展有望为外科医生提供更加准确、高效的手术工具，特别是在处理复杂的脑部手术时。通过提高手术的精确性和安全性，这一创新技术有望为脑肿瘤患者带来更好的治疗效果和生活质量。