論文の概要: Surface-Enhanced Raman Spectroscopy and Transfer Learning Toward
Accurate Reconstruction of the Surgical Zone
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08821v1
- Date: Tue, 16 Jan 2024 20:47:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 17:48:08.639730
- Title: Surface-Enhanced Raman Spectroscopy and Transfer Learning Toward
Accurate Reconstruction of the Surgical Zone
- Title（参考訳）: 外科領域の精密再構成に向けた表面増強ラマン分光と転写学習
- Authors: Ashutosh Raman, Ren A. Odion, Kent K. Yamamoto, Weston Ross, Tuan
Vo-Dinh, Patrick J. Codd
- Abstract要約: 我々は、健康な組織に埋め込まれた腫瘍の位置と境界を確実に特定できるロボットラマンシステムを開発した。
我々は10.2分で30×60mmの外科的部位を再建し,98.2%の精度でファントムの特徴を保存した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9507070656654631
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Raman spectroscopy, a photonic modality based on the inelastic backscattering
of coherent light, is a valuable asset to the intraoperative sensing space,
offering non-ionizing potential and highly-specific molecular fingerprint-like
spectroscopic signatures that can be used for diagnosis of pathological tissue
in the dynamic surgical field. Though Raman suffers from weakness in intensity,
Surface-Enhanced Raman Spectroscopy (SERS), which uses metal nanostructures to
amplify Raman signals, can achieve detection sensitivities that rival
traditional photonic modalities. In this study, we outline a robotic Raman
system that can reliably pinpoint the location and boundaries of a tumor
embedded in healthy tissue, modeled here as a tissue-mimicking phantom with
selectively infused Gold Nanostar regions. Further, due to the relative dearth
of collected biological SERS or Raman data, we implement transfer learning to
achieve 100% validation classification accuracy for Gold Nanostars compared to
Control Agarose, thus providing a proof-of-concept for Raman-based deep
learning training pipelines. We reconstruct a surgical field of 30x60mm in 10.2
minutes, and achieve 98.2% accuracy, preserving relative measurements between
features in the phantom. We also achieve an 84.3% Intersection-over-Union
score, which is the extent of overlap between the ground truth and predicted
reconstructions. Lastly, we also demonstrate that the Raman system and
classification algorithm do not discern based on sample color, but instead on
presence of SERS agents. This study provides a crucial step in the translation
of intelligent Raman systems in intraoperative oncological spaces.
- Abstract（参考訳）: ラマン分光法(raman spectroscopy)は、コヒーレント光の非弾性後方散乱に基づくフォトニックモダリティであり、術中センシング空間に有用であり、非イオン化電位と高特異な分子指紋様の分光信号を提供し、ダイナミックな外科領域における病理組織の診断に使用できる。
ラマンの強度は弱いが、金属ナノ構造を用いてラマン信号を増幅する表面強化ラマン分光法(sers)は、従来のフォトニックモダリティに匹敵する検出感度を達成することができる。
本研究では, 金ナノスター領域を選択的に注入した組織模倣ファントムとしてモデル化した, 健康な組織に埋め込まれた腫瘍の位置と境界を確実に特定できるロボットramanシステムについて概説する。
さらに,収集された生物SERSやラーマンデータの相対的変形により,制御アガロースと比較してゴールドナノスターの100%の検証精度を達成し,ラマンに基づく深層学習訓練パイプラインの概念実証を行う。
10.2分で30×60mmの外科的部位を再建し,98.2%の精度でファントムの特徴の相対的測定を行った。
また84.3%のクロスオーバー・ユニオンスコアを達成し,基底的真理と予測的再構成の重なりの程度を示した。
最後に、Ramanシステムと分類アルゴリズムはサンプル色に基づいて識別せず、SERSエージェントの存在によって識別することを示した。
本研究は術中腫瘍学空間におけるインテリジェントラマン系の翻訳において重要なステップを提供する。
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