基于术中红外热映射数据的脑肿瘤自动检测深度学习算法实现

深度机器学习用于肿瘤区域自动勾画的效率已在采用主动红外映射并结合冷测试的术中神经导航中得到证明。所提出的方法采用矩阵红外成像仪远程记录表面温度模式的时空分布，该分布由局部脑血流动力学决定。该技术的优点是无创性、对患者和医务人员健康零风险、实现和运营成本低下、使用便捷快速。传统红外诊断技术有一个关键局限——它需要诊断医生确定肿瘤区域的边界，这引起了相当大的不确定性，可导致难以控制的诊断错误。当前研究证明，实现深度学习算法可消除上述缺点。