美國研究員Andrew Zhou開發了一種結合機器學習模型和MR混合現實的解決方案。其中，機器學習模型可以在MRI掃描中精確分割腦轉移，并為術前手術計劃創建腫瘤的3D模型。然后利用混合現實技術，所述解決方案可以幫助外科醫生可視化和區分腫瘤與健康組織的邊界，從而提高腦腫瘤手術的準確性。

據悉，所提出的機器學習模型使用block-based 3D U-Net架構。這種方案允許更精確地描繪腫瘤邊緣，使其更容易區分癌變組織與周圍健康的大腦結構。另外，研究人員通過將模型與微軟HoloLens技術集成，簡化了從原始MRI數據到術前使用的流程。

這種集成將分割的大腦圖像轉換為交互式3D模型，允許外科醫生在手術前在增強現實中可視化腦腫瘤。這項研究的進一步發展可以幫助外科醫生更準確、更有信心地進行計劃，特別是在復雜的腦部手術中。

Andrew Zhou表示：“我一直對編程、機器人和人工智能充滿熱情。我想把這種熱情用于解決影響人類的現實問題。神經網絡和混合現實有望徹底改變醫療保健，使治療更精確，降低風險，并擴大獲得救生技術的機會。”