受动物胡须启发的新型人工智能胃肠诊断系统

　　胃肠道疾病的症状多样且令人痛苦，可能导致严重的健康问题，是全世界面临的巨大健康挑战。对于这些疾病，早期诊断和干预…

　　

胃肠道疾病的症状多样且令人痛苦，可能导致严重的健康问题，是全世界面临的巨大健康挑战。对于这些疾病，早期诊断和干预对于治疗成功和降低死亡风险至关重要。现有的胃肠道疾病的诊断方式通常是光学的，并且受到图像质量的限制。此外，它们没有能力提供组织异常的信息，如僵硬或结构问题。

然而，来自伦敦帝国理工学院和上海复旦大学的一个研究小组提出了一种新的触觉感官诊断方法，可以补充甚至增强现有的光学模式。他们的研究成果发表在npj Robotics上。

现有诊断方式及其局限性

传统的内窥镜检查是一种微创的，目前广泛使用的筛查方法，临床医生可以使用一个装有小摄像头的灵活范围来寻找患者胃肠道内的疾病迹象。然而，由于内窥镜检查是一种基于视觉的方法，它所处的黑暗和狭窄的环境可能会损害它所能提供的图像质量。

另一种方法是无线胶囊内窥镜检查，患者吞下一个微型摄像胶囊，该胶囊可以将图像无线传输给临床医生进行诊断。虽然胶囊内窥镜被认为是一种低成本、易于使用、微创的辅助筛查方法，但其提供的图像存在与传统内窥镜类似的质量问题。此外，在胶囊内窥镜检查后，可能仍然需要常规内窥镜检查来建立详细的诊断。

研究人员还开发并测试了各种彩色内窥镜检查方法，但这些方法都存在类似的图像质量问题，并且可能需要使用生物相容性染料，这并不总是可行的。此外，一种彩色内窥镜检查方法的研究结果显示，息肉的检出率没有提高。

大鼠胡须如何为一种新的诊断模式提供信息

同时，这项新提议的研究人员从大鼠胡须的感觉机制中获得了灵感。

背景资料:大鼠的视力很差。就像人类可能会使用指尖一样，大鼠也会使用胡须来帮助它们感知周围环境的信息，而这些环境通常是黑暗和受限的。

了解到为先前的研究开发的人造胡须在涉及距离感知和纹理识别的任务中表现良好，研究小组看到了将其用于胃肠道疾病筛查的机会。为此，npj Robotics的提案概述了“一种基于仿生人工须的硬件系统，具有人工智能支持的自我学习能力”。

搅拌和人工智能

鼠的感觉能力很大程度上是由胡须所在的毛囊决定的。结合这些知识，该团队设计并测试了几个静态和动态硬件系统版本，他们在论文中对此进行了讨论。他们最终确定，具有外部驱动运动的动态模型(而不是由安装的电机驱动的运动，他们也进行了评估)将为诊断目的提供最佳的传感能力。

所提出的模型将结合连续的搅拌运动来提供基于距离感知的信息，而不是精确的定位。

“基于这个想法，我们开发了一种深度学习算法，用于根据输出信号和感兴趣的参数(如纹理信息、硬度和距离估计)进行非线性参数映射，以这种方式将输出转化为相关信息，以协助临床诊断。”

本文详细讨论了所提出的模型以及研究人员在固有噪声和核心函数评价方面的基准实验。它还描述了研究团队的试点研究，其陈述的测试准确性结果“平均为94.44%，kappa为0.9167”。

研究小组的结论是，通过提供胃肠道结构和质地的细节，他们提出的触觉方法可以大大改善当前的光学诊断模式。研究人员建议，进一步研究人工晶须的机械和物理特性，以及配套的多通道硬件系统设计，可以帮助实现这种诊断方法。