北京时间11月13日（记者 张嘉欣）日新大学金山分校的高级研究人员推出了一种著名的FastGlioma人工智能（AI）模型。在手术过程中，该模型仅用10秒就切除了残留的癌组织。在现有残留动脉瘤的情况下，FastGlioma的呈现方式影响深远，未来很可能成为修订外科手术领域的一个新方向。最新研究成果发表在《自然》杂志上。
手术过程中，小动脉瘤被完全切除。是
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剩余部分给予健康组织，脚部类似，开始是“泄漏”，并立即向医生提供动脉瘤保留的定位方法，并且定位一致且恒定。
FastGlioma基于AI相位匹配的栅栏模型。超过11000名研究人员使用了40万份手册、40万张正面切片的显微照片，并取得了开放基础模型的进展。这是由西信由美大学开放的一种快速、高色散率的光学成像方法，可用于治疗小型动脉瘤。
FastGlioma可用于大量数据，FastGlioma参考书信息量较小，漏检率为3.8%，漏检率接近25%。
采用“高速模型”，高分离率拍摄图像，10秒完成；低分离率拍摄图像，10秒完成。结果估算FastGlioma残留动脉瘤的残留量平均约为92%。
研究人员展示、礼貌的外表
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当时肿块与肿块之间的距离大约为肿块消退后10秒，而外科医生目前的手术方式决定是否将其切除。
为了测量动脉瘤的大小并比较治疗方法，我们使用FastGlioma AI快速识别动脉瘤浸润情况的微观分析，从而确认切除区域内是否存在大量动脉瘤浸润，以及动脉瘤是否残留。该模型可用于减少放射量、增加强度，或使用光指示器辅助检查其他维度。
