Das Unsichtbare im Handumdrehen erkennen
/ Wissenschaft
LIPS und Deep Learning sind die Wissenschaft hinter dem Spectra-Scope®
Es gab viele Studien, die Ärzten dabei helfen sollten, Hautkrebs effizienter und schneller zu bestätigen, und die meisten von ihnen verwendeten eine auf Bildvergleichsalgorithmen basierende Technologie, die immer noch ungenau ist. Im Gegensatz zu diesen anderen Studien nutzt Spectra-Scope® biochemische Informationen, die durch das Laserspektrum induziert werden, und liefert dann quantitative Daten auf der Grundlage der gesammelten Datenbank über Hautläsionen mit dem Deep-Learning-KI-Algorithmus.
Die Laser-induzierte Plasma-Spektroskopie
Biochemische Analyse einer Hautläsion “im Handumdrehen”
Die laserinduzierte Plasmaspektroskopie (LIPS) von Spectra-Scope® nutzt eine Laserbestrahlung von wenigen Nanosekunden (entspricht 10 ^-9 Sekunden), um ein Mikroplasma auf dem Hautgewebe zu erzeugen, ohne das Gewebe zu beschädigen. Die durch den Laser erzeugten Mikroplasmaemissionen geben sofort Aufschluss über die biochemischen Informationen des Hautgewebes auf molekularer und atomarer Ebene. Diese Informationen sind sehr wichtig, um festzustellen, ob es sich bei der Läsion um Hautkrebs handelt, aber ohne riesige und multidimensionale Rechenleistung schwer zu interpretieren.
Deep Learning
KI-basierter Algorithmus zur Hautkrebserkennung mit Deep Learning für unübertroffene Genauigkeit
Jedes Emissionsspektrum von Hautgewebe aus dem LIPS enthält über 4000 Parameter mit detaillierten biochemischen Informationen über das Gewebe. Diese spektralen Muster der Emission des Hautgewebes variieren unter verschiedenen medizinischen Bedingungen. Mithilfe des auf Deep Learning basierenden proprietären Diagnosealgorithmus von Spectra-Scope ® werden BCC, SCC und maligne Melanome mit hoher Genauigkeit unterschieden. Der Diagnosealgorithmus wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und einem eingehenden Training des neuronalen Netzes anhand von insgesamt 5302 Emissionsspektren entwickelt.