美國研究員 Andrew Zhou 近期開發了一種創新的解決方案，該方案結合了機器學習模型和混合現實（MR）技術，旨在提高腦腫瘤手術的準確性。這一突破性的技術通過精確分割 MRI 掃描中的腦轉移，並為術前手術計劃創建腫瘤的 3D 模型，為外科醫生提供了前所未有的可視化工具。
該解決方案的核心是一個基於 block-based 3D U-Net 架構的機器學習模型。這一模型能夠更精確地描繪腫瘤邊緣，使得癌變組織與周圍健康的大腦結構之間的區分變得更為容易。通過這一技術，醫生可以更加準確地識別腫瘤的位置和形態，為手術計劃的制定提供了有力支持。
為了進一步簡化從原始 MRI 數據到術前使用的流程，研究人員將機器學習模型與微軟 HoloLens 技術進行了集成。這一集成將分割的大腦圖像轉換為交互式 3D 模型，使得外科醫生能夠在手術前通過增強現實（AR）技術可視化腦腫瘤。這一創新不僅提高了手術計劃的準確性，還增強了醫生對手術過程的信心和把握。
Andrew Zhou 表示：「我一直對編程、機器人和人工智慧充滿熱情，我希望能夠將這種熱情轉化為解決影響人類的現實問題的力量。神經網路和 MR 技術的結合有望徹底改變醫療保健領域，使治療更加精確，降低手術風險，並為更多患者提供救生技術的機會。」
這一研究的進一步發展有望為外科醫生提供更加準確、高效的手術工具，特別是在處理複雜的腦部手術時。通過提高手術的精確性和安全性，這一創新技術有望為腦腫瘤患者帶來更好的治療效果和生活質量。
