基于深度学习的高光谱图像纠正与分光 技术在脑肿瘤手术中的应用

通过高光谱成像评估了184名脑肿瘤患者的891个高光谱测量，使用5-ALA辅助荧光引导训练了四个机器学习模型进行肿瘤分类和辨别。结果显示不同组织类型中的五个发光物质丰度存在差异，具有潜在的光学生物标志物价值，为神经外科手术中的围手术期分类系统提供了新机遇。