安妮 一璞 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
检测号称人类健康头号杀手癌症，现在实现了质的飞跃。
一个偏远小镇的乡村诊所，现在也有机会用AI，采用人机结合的方式，筛查出难度极高的淋巴结转移的乳腺癌、前列腺癌了。
谷歌这项潜力无限的研究，登上了Nature Medicine。
和人类费时费力取材切片固定染色找癌细胞不同，这台智能显微镜能从海量细胞中自动寻找癌细胞病灶，完成实时检测。
并且，这台显微镜加入AR技术，可将诊断结果直接叠加到显微镜原来的图像中。
此前观察癌细胞，效果是繁杂累眼的：
而谷歌的显微镜，开挂了：
层层锁定，一招制敌！
相比从前天荒地老的显微镜下地毯式搜查，AI能瞬间抓捕癌细胞，堪比生物界的安防摄像头。
而需要这样大的运算量，竟然还能在本地完成。无需联网、无需接入云端，在终端即可完成。
是不是需要很高大上的设备？
nonono，只需将普通光学显微镜略加改装，加入摄像头连接计算机，就能完成乳腺癌、前列腺癌的识别。设备简单，能够快速复制。
可离线，可实时，而且算法模型稳定、硬件成本兼具性价比，整个工作高度自动化……在一个医疗AI普遍处于大哥大的时代，谷歌AI迈出了类似安卓智能机的一步。
甚至有网友直言：
比起人类我更信任这个机器。
这是台能救命的显微镜。
准确率超90%
在这台显微镜下，以淋巴结和前列腺结节的样本，分别在10倍放大和20倍放大下做实验，发现可以成功的标注出有癌细胞的地方。
从ROC曲线图上可以看出，10倍显微镜下淋巴结检测AUC达到了0.92，20倍显微镜下淋巴结检测AUC达到了0.97，10倍显微镜下前列腺结节检测AUC达到了0.93，20倍显微镜下前列腺结节检测AUC达到了0.92。
最后，无论是追求准确率、精确率还是召回率，四个实验中所有数值结果都超过了0.9。
另外，除了癌症之外，各种其他的也能显示出来，比如黄体酮受体染色计数、有丝分裂计数、细胞计数、微生物检测……等等。
而这，也意味着除了诊断疾病之外，这项成果还能用在生物学研究、法医鉴定等多个领域。
显微镜构造
整个AR显微镜包含三个部分：显微镜本体、深度学习算法、跑算法的计算机。
先来看显微镜本体。本体就是一个普通的明场光学显微镜，这里用到的是Nikon Eclipse Ni-U。
△ Nikon Eclipse Ni-U显微镜
看起来跟中学生物课堂上用的差不多是不是？现在，给这台显微镜加装两个模块。
一个模块是摄像头，可以捕捉当前显微镜视野内的高分辨率图像。
另一个模块是为显示器，可以为摄像头捕捉到的原始图像增加数字信息，进行叠加。
摄像头模块拍下的图像，在经过深度学习算法处理后，就可以不算自动筛查、找到病灶，交给显示器。
计算机方面，AR显微镜包含一块高速图像采集卡BitFlow CYT，还有一块英伟达Titan Xp GPU。
针对每张显微镜视野图像，需要经过几个过程：先把当前视野拍下来，之后将图像转换为RGB像素值，在图像上运行深度学习算法，之后找到病灶。
实时不卡顿
因为最大限度的利用到了不同的硬件来完成不同的任务，所以，这个过程成本更低，比传统的全片扫描仪（whole slide scanners）成本低一两个数量级。
并且，整套系统可以方便的迁移到各种普通显微镜上。
神经网络使用的是1000×1000的尺寸，但显微镜视野更大，达到了5120×5120，因此，需要滑动窗口来逐步处理整张大图。
为了提高速度，研究团队将完全卷积网络（FCN）应用到了InceptionV3深度学习构架中，组成了InceptionV3-FCN，减少了75%的计算量。
△ InceptionV3-FCN
△ 修改InceptionV3
并且，改造之后，延迟也降低了，从2126ms降到了296ms，FPS从0.94提高到了6.84。之后，再用其他软件方法优化，延迟最终降为了37ms，FPS也高达27，基本上不卡了。
谷歌AI大手笔
这一次，是Google Brain团队的又一次大手笔研究，谷歌AI总负责人、深度学习大牛Jeff Dean也位列作者行列。
共同一作共三位，分别为：
Po-Hsuan Cameron Chen，博士毕业于普林斯顿大学神经科学研究所，此前还在国立台湾大学获得了电子工程学学士学士，主要研究大脑工作原理。
Krishna Gadepalli，毕业美国北开来罗纳大学，入职谷歌12年。
此外，还有Google Health部门的研究人员Robert MacDonald。
这篇论文是今年6月19日向Nature提交的，7月2日确定被接收了，从提交到接收只经历了18天，接收速度令网友感叹了一把。
此前，也不是没有过智能显微镜的研究。
Global Good基金会投资的中国显微镜制造公司Motic，曾经推出过一款智能显微镜EasyScan Go，可用于诊断疟疾。但其样本检测需要20分钟，在向缩短至10分钟迈进。
在去年的腾讯全球合作伙伴大会上，腾讯AI Lab也发布了一款智能显微镜，医生不能从显微镜中实时看到AI反馈，需要与电脑连接后，从电脑显示屏中读取显微镜中的图像和AI辅诊意见。
但即便是在国内走在前列的腾讯觅影，目前也还处在顶级定点医院的合作状态，还达不到谷歌AI这样的端到端、可复制，开箱即用。
所以具备实时诊断、AI+AR可在显微镜视野中直接叠加、还能诊断转移病灶的能力……谷歌的这台显微镜当前看起来已经万事俱备，只欠FDA批准的东风了。
先别走，拿上代码！
先别走，谷歌智能显微镜，你也有机会自己动手DIY一个，官方已经放出了其中的模型架构和工具代码。
深度学习架构代码可获取：
https://github.com/google-research/google-research/tree/master/nopad_inception_v3_fcn
相机抓取器驱动程序BitFlow：
此外，还需要用到TensorFlow、OpenCV、Scipy等基础工具，这里就不提供了。
最后，附上Nature论文地址：
https://www.nature.com/articles/s41591-019-0539-7.epdf?author_access_token=BI9AOTsesmNoV2lSdpucn9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0PDGU3ZwysZtsN41a2fOgaoj4PRxjTvAHjSFrKF_S_mq4QNNV8dNoxAjytIQuVz9vdjplLQHUSEPiIo392MzIJY8fqxLKHC5vIwNpLLEoXMnA%3D%3D
— 完 —
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