人工智能工具模型是癌症治疗的有力工具。然而,除非这些算法得到适当的校准,否则它们有时会做出不准确或有偏差的预测。
使用一种特殊的染料,细胞根据其pH值着色,机器学习算法可以检测出癌症导致的光谱颜色变化。
人工智能正以惊人的速度发展,智能仪器将深刻地改变外科手术和医疗干预。
多亏了智能软件,医生们很快就能检测出所谓的巴雷特食道患者的早期食道癌迹象。
通过将红外功能添加到无处不在的标准光学显微镜上,研究人员希望将癌症诊断带入数字时代。
研究人员测试了专用水凝胶的有效性。
研究人员已经开发了一系列人造器官幻象,作为外科医生的培训平台。
一种基于深度学习的技术可以用来消除人类组织技术学家准备特殊染色剂的需要。
一个在芯片平台上的类器官稳健地模拟人类胰腺发育的关键特征。这是为早期胰腺癌提供可靠诊断方案的踏脚石。
临床医生正在使用患者特异性肿瘤“类器官”模型作为临床前同伴平台,以更好地评估阑尾癌的免疫治疗。
现代医学需要比传统活检针提供更好质量的样本,超声振荡针可以改善治疗和减少不适。
Jan Stallkamp博士有一个愿景:机器人可以比人类医生更有效、更精确地治疗病人。
工程师们已经开发了一种基于核磁共振的诊断工具,可以用来检测脂肪肝和肝纤维化。
双器官系统可以测量乳腺癌化疗引起的心脏毒性。
科学家们在开发半自主结肠镜检查方面取得了突破,利用机器人引导医疗设备进入人体。
研究人员展示了他们如何让人工智能显示它是如何工作的,以及让它的诊断更像医生,从而使人工智能系统与临床实践更相关。
病理学家检查了计算染色的图像,无法将其与传统染色的幻灯片区分开来。
在未来的几年里,脑癌患者可能不需要动手术来帮助医生确定肿瘤的最佳治疗方法。
增强现实超声首次使超声图像的地形图直接叠加在患者身上成为可能,检查人员可以通过增强现实眼镜看到断层图像。
研究人员开发了一种人工智能系统,可以有效地评估溃疡性结肠炎患者的内镜粘膜检查结果,而不需要收集活检。
各种3d打印活检机器人原型可以减轻患者的痛苦,使乳腺癌检测更加准确和高效。
一种将先进光学成像与人工智能算法相结合的新方法可以在术中对脑瘤进行准确、实时的诊断。
在从x射线图像中发现乳腺癌方面,一种计算机算法已经被证明与人类放射学家一样有效。
一种人工智能工具与放射科医生的分析相结合,识别乳腺癌的准确率约为90%。
研究人员将纳米级成像技术与虚拟现实技术相结合,创造出一种让研究人员“进入”他们的生物数据的方法。
研究人员利用病人自己的细胞和生物材料“打印”出了世界上第一个3D血管化工程心脏。
科学家发明了一种移动皮肤生物打印系统,可以将双层皮肤直接打印到伤口上。
研究人员分析了100多名不同年龄的人的皮肤细胞,以发现随着年龄增长而变化的分子特征。
将MRI扫描的肿瘤信息叠加到超声图像上的医疗软件可以帮助指导外科医生进行活组织检查,并提高前列腺癌的检测。
Murab项目正在开发一种技术,这种技术将使更精确的活组织检查和更快地诊断癌症和其他疾病成为可能。
一名学生正致力于3D打印真实大小的乳腺癌肿瘤,她的研究目标是更快、更有效地治疗这种疾病的女性。
一位工程师设计了第一个神经外科机器人系统,能够在核磁共振扫描仪内进行双侧立体定向神经外科手术。
机器人入路协助三部分,为期两天的复杂手术切除罕见肿瘤。
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