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经过训练，FastGlioma可以在缺乏大型标记数据集的情况下检测肿瘤残余组织。由FastGlioma预测指导的手术仅在3.8%的情况下遗漏了高风险肿瘤残余，而利用图像和荧光引导的手术遗漏率接近25%。
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FastGlioma将显微光学成像与一种称为基础模型的AI相结合。研究人员使用超过11000份手术样本和400万个显微图像对视觉基础模型进行了预训练。这些肿瘤样本通过受激拉曼组织成像拍摄，这是一种由密歇根大学开发的快速、高分辨率光学成像方法。
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