UCLA和NantWorks的研究人員已經(jīng)開(kāi)發(fā)了一種由人工智能驅(qū)動(dòng)的設(shè)備，該設(shè)備可以在幾毫秒內(nèi)檢測(cè)癌細(xì)胞，比以前的方法快數(shù)百倍。以這種速度，本發(fā)明使得在檢測(cè)到癌細(xì)胞后立即從血液中提取癌細(xì)胞成為可能，這又可以幫助防止疾病在體內(nèi)傳播。

關(guān)于這一進(jìn)展的論文發(fā)表在《自然科學(xué)報(bào)告》雜志上。

該方法依賴于兩項(xiàng)核心技術(shù)：深度學(xué)習(xí)和光子時(shí)間拉伸。深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)，這是一種人工智能技術(shù)，其中對(duì)算法進(jìn)行“訓(xùn)練”以使用大量數(shù)據(jù)執(zhí)行任務(wù)。在深度學(xué)習(xí)中，根據(jù)人腦的工作原理對(duì)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法進(jìn)行建模。與其他類型的機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)已被證明在識(shí)別和生成圖像，語(yǔ)音，音樂(lè)和視頻方面特別有效。

光子時(shí)間拉伸是UCLA發(fā)明的一種超快速測(cè)量技術(shù)。光子時(shí)間拉伸儀器使用超短激光突發(fā)每秒捕獲數(shù)萬(wàn)億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，比當(dāng)今最快的微處理器快1000倍以上。該技術(shù)幫助科學(xué)家發(fā)現(xiàn)了激光物理學(xué)中的罕見(jiàn)現(xiàn)象，并發(fā)明了用于3D顯微鏡，光譜學(xué)和其他應(yīng)用的新型生物醫(yī)學(xué)儀器。

加州大學(xué)洛杉磯分校薩穆里分校工程學(xué)院電氣與計(jì)算機(jī)工程系教授加州大學(xué)洛杉磯分校加利福尼亞納米系統(tǒng)研究所的成員。

該系統(tǒng)還使用一種稱為成像流式細(xì)胞儀的技術(shù)。細(xì)胞計(jì)數(shù)法是測(cè)量細(xì)胞特征的科學(xué)。在成像流式細(xì)胞術(shù)中，這些測(cè)量是通過(guò)使用激光在細(xì)胞流過(guò)載體流體時(shí)一次對(duì)一個(gè)細(xì)胞進(jìn)行成像來(lái)獲得的。盡管在成像流式細(xì)胞術(shù)中已經(jīng)存在將細(xì)胞分類的技術(shù)，但是這些技術(shù)的處理步驟發(fā)生得如此緩慢，以至于設(shè)備沒(méi)有時(shí)間將細(xì)胞彼此物理分離。

Jalali和他的同事們?cè)谝郧暗墓ぷ鞯幕A(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了深度學(xué)習(xí)管道，可以通過(guò)直接對(duì)作為成像流式細(xì)胞儀過(guò)程一部分的激光信號(hào)進(jìn)行操作來(lái)解決該問(wèn)題，從而消除了其他技術(shù)的時(shí)間密集型處理步驟。

“我們優(yōu)化了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)，以處理由我們的時(shí)間拉伸成像流式細(xì)胞儀創(chuàng)建的大量數(shù)據(jù)，從而提高了軟件和儀器的性能，”客座博士生，論文的第一作者李月芹說(shuō)。作者。

加州大學(xué)洛杉磯分校的博士后研究員，論文的合著者Ata Mahjoubfar表示，該技術(shù)使儀器能夠幾乎瞬時(shí)地確定細(xì)胞是否癌變。

他說(shuō)：“我們不再需要提取細(xì)胞的生物物理參數(shù)。” “相反，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以非?？焖俚胤治鲈紨?shù)據(jù)本身。”