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彼时RUSH系统仍然面临一系列瓶颈,包括如何利用二维传感器实现高速三维成像、如何避免激光长时间照射所引起的细胞损伤(即光毒性)从而实现长时程高速观测、如何克服复杂成像环境导致的光学像差与背景干扰、如何提升弱光条件下的成像信噪比、如何高效处理大规模介观数据等。“每一项技术瓶颈本身都是生物医学成像领域的国际难题,而如何在同一系统上同时解决这些活体成像壁垒,是一个更为艰巨的挑战。”戴琼海介绍。
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AI模型的训练不仅依赖医生标注,还需要完整的临床周期数据。吕乐举例说:“PANDA模型训练过程中,医生不仅要提供病理图片、病理报告、CT影像等多模态数据,还需要手动确认病灶位置,并在增强CT上准确勾勒出来。接着,工程师通过三维图像配准技术,将病灶的三维勾画映射到平扫CT上,最终让AI学会识别早期胰腺肿瘤在平扫CT影像中的表现。”
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