Fugu-MT 論文翻訳(概要): Intelligent Histology for Tumor Neurosurgery

論文の概要: Intelligent Histology for Tumor Neurosurgery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03037v1
Date: Thu, 03 Jul 2025 03:45:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.547527
Title: Intelligent Histology for Tumor Neurosurgery
Title（参考訳）: 腫瘍神経外科におけるインテリジェント組織学
Authors: Xinhai Hou, Akhil Kondepudi, Cheng Jiang, Yiwei Lyu, Samir Harake, Asadur Chowdury, Anna-Katharina Meißner, Volker Neuschmelting, David Reinecke, Gina Furtjes, Georg Widhalm, Lisa Irina Koerner, Jakob Straehle, Nicolas Neidert, Pierre Scheffler, Juergen Beck, Michael Ivan, Ashish Shah, Aditya Pandey, Sandra Camelo-Piragua, Dieter Henrik Heiland, Oliver Schnell, Chris Freudiger, Jacob Young, Melike Pekmezci, Katie Scotford, Shawn Hervey-Jumper, Daniel Orringer, Mitchel Berger, Todd Hollon,
Abstract要約: 知能組織学は人工知能(AI)と刺激されたラマン組織学(SRH)を統合する SRHは、外科標本の高解像度デジタル画像を数秒で生成し、AIによる腫瘍組織学的分析、分子分類、腫瘍浸潤検出を可能にする。将来的な方向性としては、多施設データセットによるAI基盤モデルの開発、マルチモーダル学習のための臨床および放射線学的データの統合、患者結果の予測などがある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.480562493406904
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The importance of rapid and accurate histologic analysis of surgical tissue in the operating room has been recognized for over a century. Our standard-of-care intraoperative pathology workflow is based on light microscopy and H\&E histology, which is slow, resource-intensive, and lacks real-time digital imaging capabilities. Here, we present an emerging and innovative method for intraoperative histologic analysis, called Intelligent Histology, that integrates artificial intelligence (AI) with stimulated Raman histology (SRH). SRH is a rapid, label-free, digital imaging method for real-time microscopic tumor tissue analysis. SRH generates high-resolution digital images of surgical specimens within seconds, enabling AI-driven tumor histologic analysis, molecular classification, and tumor infiltration detection. We review the scientific background, clinical translation, and future applications of intelligent histology in tumor neurosurgery. We focus on the major scientific and clinical studies that have demonstrated the transformative potential of intelligent histology across multiple neurosurgical specialties, including neurosurgical oncology, skull base, spine oncology, pediatric tumors, and periperal nerve tumors. Future directions include the development of AI foundation models through multi-institutional datasets, incorporating clinical and radiologic data for multimodal learning, and predicting patient outcomes. Intelligent histology represents a transformative intraoperative workflow that can reinvent real-time tumor analysis for 21st century neurosurgery.
Abstract（参考訳）: 手術室における外科組織の迅速かつ正確な組織学的解析の重要性は1世紀以上にわたって認識されてきた。我々の標準的な術中病理のワークフローは、光顕微鏡とH&E組織学に基づいており、遅い、リソース集約的で、リアルタイムのデジタル画像機能に欠ける。本稿では,人工知能(AI)と刺激されたRaman histology(SRH)を統合した術中組織分析法であるIntelligent Histologyを提案する。 SRHは、リアルタイムの顕微鏡的腫瘍組織解析のための、迅速でラベルのないデジタルイメージング手法である。 SRHは、外科標本の高解像度デジタル画像を数秒で生成し、AIによる腫瘍組織学的分析、分子分類、腫瘍浸潤検出を可能にする。腫瘍神経外科における知能組織学の科学的背景,臨床翻訳,今後の応用について検討する。神経外科,頭蓋底,脊椎腫瘍,小児腫瘍,末梢神経腫瘍など,複数の神経外科専門分野にまたがる知的組織学の変容の可能性を示す主要な科学的・臨床的研究に焦点をあてる。将来的な方向性としては、多施設データセットによるAI基盤モデルの開発、マルチモーダル学習のための臨床および放射線学的データの統合、患者結果の予測などがある。インテリジェント組織学は、21世紀の神経外科のためにリアルタイムな腫瘍解析を再発明できる、変形的な術中ワークフローである。

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