作者：parpar
一项新的研究发现，一种将先进的光学成像与AI相结合的新颖方法可以对脑肿瘤进行准确，实时精确快速的术中诊断。
该研究于1月6日发表在《自然医学》上：一款在大脑手术中诊断常见脑肿瘤的人工智能系统，通过机器学习检查了脑肿瘤图像分类的诊断准确性，并与病理学家解释传统组织学图像的准确性进行了比较。两种方法的结果均具有可比性：基于AI的诊断准确率为94.6％，而基于病理学家的解释为93.9％。诊断能力与病理医生相当。
这种成像技术是受激拉曼组织学（SRH）刺激的，它通过收集散射的激光来揭示人体组织中的肿瘤浸润，从而照亮了标准组织学图像中通常看不到的基本特征。
显微图像然后用人工智能进行处理和分析，并且在不到两分半的时间内，外科医生就能看到预测的脑肿瘤诊断。使用相同的技术，在切除后，他们能够准确地检测并清除原本无法检测到的肿瘤。
这篇论文题为《使用受激拉曼组织学和深度神经网络进行近实时术中脑肿瘤诊断》（Near real-time intraoperative brain tumor diagnosis using stimulated Raman histology and deep neural networks）。
准确的组织病理学诊断对于提供最佳的脑瘤手术治疗至关重要。术中决策和手术目标因肿瘤病理而异。现有的术中组织学检查方法耗时、费力，且常引入人工因素，限制了病理分析。
在一些脑肿瘤手术中，术中切除的肿瘤组织会被送往病理学实验室，由病理学医生对其进行切片、染色、观察和分析。大约需等待30至40分钟，手术室里的神经外科医生才能得到病理学分析结果，据此决定下一步手术流程。以美国为例，每年有超过110万份肿瘤样本需要活检，但病理医生的人手却不够。
为提高术中诊断速度、弥补医生人手不足，研究人员致力于脑瘤的术中快速诊断。
2017年初，《自然-生物医学工程》（Nature Biomedical Engineering）期刊报道了Orringer当时所属的密歇根大学医学院率先在手术室中使用受激拉曼组织学方法提高肿瘤诊断速度和效率。
受激拉曼组织学（SRH）背后的技术是受激拉曼散射显微镜，开发于2008年，可快速、精准探测脑瘤组织，从而帮助外科医生更加安全、有效地实施切除手术。这一新型成像技术是一种无标记技术，不需要引入染料、荧光分子或荧光蛋白等标记物，可以直接探测样品本身的光谱信号。密歇根大学使用的受激拉曼散射显微镜是经过改良的临床版本。
当时的方案结合机器学习，能在30个患者样本中以90%的准确率判断脑肿瘤亚型。研究第一作者称，该方案“将术中诊断过程从30分钟减少至约3分钟”。(受激拉曼组织学应用示例，图1、图2)
图1：正常脑和小儿脑肿瘤的SRH组织病理学特征。A，正常新皮层显示大的锥体神经元，脂联素胞质内含物呈亮粉红色。轴突在新皮质中清晰地显示为白线。B，正常的皮层下白质显示少突胶质细胞嵌在粉红色的球状密集髓鞘轴突的背景中。C，尸体标本中的纹状体显示出具有条纹状白质束的深灰质神经元。D，上皮星形胶质细胞瘤显示出长而细密的小叶胶质细胞突。E，神经胶质瘤在胶质细胞背景中具有大的双核神经节细胞。F，多形性黄体星形细胞瘤，带有大量脂化肿瘤细胞（插图）。G，弥漫性中线神经胶质瘤显示微血管增生和发育不良。H和I，髓母细胞瘤（H）和其他胚胎肿瘤（I）表现出高细胞，小圆形蓝细胞形态和TAM浸润。
图2：SRH可以识别后颅窝的儿科手术损伤。显示了三个最常见的后颅窝手术损伤的磁共振图像（矢状T1加权矢状post后）：毛细胞星形细胞瘤（A），室管膜瘤（E）和髓母细胞瘤（I）。星形细胞星形细胞瘤SRH呈双相模式（黑色虚线；B），具有丰富的蛋白质胞浆突生过程（C）和罗森塔尔纤维（D）。室间隔膜瘤在横截面（G）和纵截面（H）中显示出玫瑰花结形成（F）和假玫瑰花结形成。髓母细胞瘤是在低密集细胞过多（?）和高倍率（K）。在整个SRH镶嵌图中都可以看到荷马-赖特玫瑰花结的形成（L）。
INC国际神经外科医生集团表示：SRH是全面的神经外科成像技术套件的前沿技术，可与术中MRI和荧光引导手术协同工作，为世界神经外科医生提供高分辨率的精确术中指导，提高肿瘤切除率与安全性。
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