术中快速冰冻的应用很大程度上改善了术中决策，提高了手术成功率，但与术后病理相比，仍然存在一定的差异。准确的组织病理学诊断对于提供最佳的脑瘤手术治疗至关重要。术中决策和手术目标因肿瘤病理而异，而现有的术中组织学检查方法耗时、费力，且受人工因素影响，限制了病理分析。对于临床医生来说，寻找精准而快速的术中诊断方法是当务之急。

　　近日，纽约大学朗格尼医学中心刊登在Nature medicine的一篇文章给临床医生以新的曙光：研究人员发现了一种快速而又准确的术中诊断方法：人工智能联合光学成像可在150秒内快速进行脑部肿瘤的诊断，且准确率高达94.6%，精准率超过术后病理诊断（93.9%）！

　　这项新技术是由受激拉曼组织学（SRH）联合无标签光学成像和深度卷积神经网络进行的，而SRH是在受激拉曼散射显微镜的基础上进行的，该显微镜开发于2008年，可快速、精准探测脑瘤组织，从而帮助外科医生更加安全、有效地实施切除手术。

　　这一新型成像技术是一种无标记技术，不需要引入染料、荧光分子或荧光蛋白等标记物，可以直接探测样品本身的光谱信号。它利用脂质、蛋白质和核酸的固有振动特性来产生图像对比度，揭示了术后病理难以可视化的诊断显微镜特征和组织学发现，同时消除了冰冻或涂片组织制剂中固有的伪影。

　　在本次研究中，密歇根大学的研究人员使用的受激拉曼散射显微镜是经过改良的临床版本。

　　为了构建研究中使用的人工智能工具，研究人员联合使用了无标签光学成像和深度卷积神经网络（CNN），该网络包含来自415名患者的10万多份样本，可将组织分为13个组织学类别，代表最常见的脑肿瘤，包括恶性胶质瘤、淋巴瘤、转移性肿瘤和脑膜瘤。