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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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利用队列中的样本，研究人员追踪了不同种类的生物分子。他们所研究的不同分子包括核糖核酸、蛋白质、脂质、肠道、皮肤、鼻腔和口腔微生物组，共有135239个生物学特征。每个参与者在626天内平均提交了47份样本，其中时间最长的参与者提交了367份样本。这些丰富的数据生成了超过2460亿个数据点，研究人员随后进行了处理，以寻找这些变化中的模式。
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