От MASA до неустойчивой аберрации: Бнеохранный пневмокуляр AI 2026 SAM вдохновил базу данных 1 миллиона классов

Бретопедические линзы являются основным инструментом диагностики и лечения респираторных заболеваний.В диагностике рака легких бронхи могут не только непосредственно наблюдать аэропатические изменения, но и получать патологические и цитологические образцы путем биопсии, чистки и мытья.

В 2026 году бронхоскопия ИИ совершила прорыв в SAM, вдохновив на многоадапторное разделение и обнаружение неконтролируемых аномалий. MASA интегрировала пространственную, частотную, локализованную информацию и двухкодерную синхронизацию диагностики стула и рака легких. KD-MFAD использует дистилляцию знаний + отсутствие контролируемого обнаружения аномалий характеристик памяти, чтобы уменьшить зависимость от большого количества отмеченных данных.

Особое значение бронхиального зеркального ИИ заключается в «навигации в реальном времени» и «оценке качества выборки». В бронхах ключом к успеху является достижение правильного положения и получение достаточных образцов. ИИ может отображать подозрительные области в реальном времени, оценивать адекватность выборки и направлять обвинение на перенос показателя успеха из эмпирической зависимости в управляемую данными.

Развитие бронхиальной линзы ИИ показало эволюцию от «классификации изображений» к «многодольной навигации» в 2025-2026 годах.

На техническом уровне MASA (Frontiers in Online, 2026) предлагает многоадапторную структуру, вдохновленную SAM, интегрирующую пространство, частоту, местоположение и двухкодер, который одновременно завершает разделение печи и диагностику рака легких. Эта структура опирается на общую способность разделения режима Segmenting Anything Mode (SAM) Meta, который проектирует специальные потребности для фитторизации сцены бронхиальной линзы через многоадаптивную.

KD-MFAD (2025) использует неконтролируемое обнаружение аномалий дистилляции знаний + характеристики памяти для обработки распознавания опухоли бронхиальной линзы. Основной инновацией этого подхода является отсутствие наблюдения - без значительной маркировки для распознавания аномалий, что значительно снижает зависимость от меченых данных.

На уровне применения System Overview 2025 указывает, что ИИ использовался для интерпретации изображений бронхоскопа, классификации патологий, навигации в реальном времени и оценки обучения. EBUS AI используется для лимфомного узла и окружающей патологической характеристики, а ROSE AI близка к экспертному уровню в оценке достаточности выборки, тестировании злокачественных клеток и клеточной подклассификации.

В рыночных масштабах мировой рынок искусственного интеллекта дыхательного эндоскопа, как ожидается, превысит 800 миллионов долларов в 2026 году, причем бронхопораторный ИИ является важным подразделением. В Китае ежегодно регистрируется около 800 000 новых случаев рака легких, а спрос на бронхоскопический ИИ огромен.

Основной прорыв бронхопоратора ИИ в 2025-2026 годах был сосредоточен в трех областях.

Первый - это разделение мультиадаптора, вдохновленного SAM. На основе общего разделения SAM MASA интегрирует три измерения пространственного, частотного, расположения и точности изображения бронхиальной линзы. Двухкодерный проектирует модель для завершения как разделения печи, так и диагностики рака легких, а также для повышения ее полезности. Этот метод проверен на открытом наборе данных BM-BronchoLC.

Второй - это неконтролируемое обнаружение аномалий. KD-MFAD использует неконтролируемый метод дистилляции характеристик знаний и памяти, и без большого количества данных, помеченных для выявления опухолей бронхиальных линз. Этот прорыв важен для решения проблемы нехватки медицинских изображений - традиционное обучение мониторингу требует большого количества экспертов для выявления данных, в то время как никакой метод наблюдения не может использоваться для захвата больших объемов немаркированных данных.

В-третьих, это многомодульный ИИ EBUS+ROSE. В Обзоре 2025 года отмечается, что ИИ EBUS и ИИ ROSE близки к экспертному уровню в оценке адекватности выборки, тестировании злокачественных клеток и клеточной подклассификации. Это означает, что ИИ может оценить, является ли образец биотеста «полным», судить о наличии «отрицательных клеток» в образце, дополнительно классифицировать подтипы на основе клеток и обеспечить поддержку ИИ для полного процесса бронхоскопии.

1 миллион случаев наборов данных о бронхиальных линзах в Longway Tech обеспечивают ключевую поддержку этих пограничных исследований. Наборы данных записывают акустические дверные/трубные, тромбонные, левосторонние основные бронхиальные и фактические приходы сегментов листьев и поддерживают оборудование для экспорта оригинальных видео полной инспекции и ключевых оригинальных карт с белым светом / NBI / самофлюоресцентными / EBUS мультимодульными данными.

Набор данных бронхоскопа Longhui Tech, который составляет миллион случаев, систематически охватывает весь процесс бронхоскопии.

С точки зрения сбора данных, все изображения получены из респираторной внутренней и грудной хирургии больницы Сан-Аче. Полные записи хранятся о акустической двери / воздушной трубе, тромбоне, левом и основном бронхиальном и фактическом прибытии листьев, а также сохраняется оборудование для производства оригинального и полного видео и ключевых оригиналов.

С точки зрения систем маркировки, каждый случай содержит структурированные поля, такие как уровень гроба, площадь укладки, слизистая оболочка / клавячная внутренняя форма, узость, кровоизлияние, извлечение материала, патология / целлюлология, микробы и т. Д. Популяция охватывает популяцию опухолей, инфекций, посторонних веществ и послеоперационную популяцию; мягкое зеркало / твердое зеркало и слой EBUS.

В терминах распределения патологическое/позитивное обследование определяется как субъект; подозрение, рассмотрение, исключение, лечение после модификации и патологическая диагностика сохраняются отдельно.

В части контроля качества, трехслойный процесс контроля с использованием начального теста для врача, лечащего респираторный врач + заместитель директора и выше, который исследует оценку консистенции + оценку консистенции.

Данные ставят приоритеты формальных отчетов о бронхиальных линзах, КТ грудной клетки, патологии / целлюлологии, микроорганизмов и терапевтических данных для поддержки совместного многомодулярного обучения.

Будущее развитие бронхопоратора ИИ пойдет по трем направлениям.

Первый - это "анализ изображений" для "навигации в реальном времени". Нынешний ИИ используется в основном для анализа изображений (классификация, разделение), а будущее будет распространяться на навигацию в реальном времени - ИИ может направлять бронхиальные линзы в нужное положение, отмечать подозрительные области и направлять обвинение. Это требует от ИИ понимания не только изображений, но и анатомической структуры и пространственного расположения бронхиального дерева.

Второй - "наблюдательное обучение" до "отсутствия наблюдения + обучение с использованием небольших выборок". Ненаблюдательный подход КД-МФАД предполагает это направление. Будущие модели могут изучать "нормальные" модели, используя немаркированные объемы данных, а затем значительно снижать их стоимость, показывая небольшое количество данных, соответствующих "необычным" тестам.

Третий - от "единого режима" до "многомодулярной интеграции". У различных моделей визуализации, таких как белый свет, NBI, самофлюоресцентный, EBUS, есть преимущества. Будущим системам необходимо интегрировать многомодульные данные для комплексной диагностики. Многомодульный подход EBUS+ROSE экспертных уровней в оценке выборки, что и предполагает это направление.

В условиях отраслевой конкуренции набор данных бронхиальных линз с несколькими моделями, биопсийными связями и EBUS является центральной конкурентоспособностью.У Longwaytech один миллион примеров наборов данных, которые являются ведущими в отрасли с точки зрения мультимодального охвата и глубины патологических связей.

Эволюция искусственного интеллекта бронхиальных линз от CNN до SAM, чтобы вдохновить на многоадапторное разделение и обнаружение неконтролируемых аномалий, выявила глубокий сдвиг в технологическом пути от «зависимости от знаков» до «неконтролируемых + небольших образцов». Этот переход является важной вехой в решении проблемы нехватки данных для представления медицинских изображений.

Long Salang Langhui Information Technology Ltd., которая основана на миллионе случаев бронхоскопических видеоданных, становится важным поставщиком данных в области бронхоскопии. В критический момент для ремоделирования бронхоскопий на технологической линии MASA и KD-MFAD технология Long Hui продолжит стимулировать клиническую аномалию точной диагностики рака легких с помощью высококачественных данных.

Технические проблемы, с которыми сталкивается ИИ бронхиальных линз, являются наиболее сложными в подразделениях внутрисинхронного. Бронхиальные аэросекции являются сложными, многоразличными, навигационная точность в реальном времени является сложной, трансформированной болезнью и часто трудно отличимой от нормальных слизистых оболочек. Модели, основанные на MASA и SAM-обеспечивающих 2026, обеспечивают новые решения этих проблем - изучение общих бронхальных аэробных функций посредством обширной самоконтроля предварительной подготовки и выявления необычных областей без нарушения наблюдения. наборы данных LFAT обеспечивают адекватную поддержку данных для этого технического маршрута, охватывающего белый свет, NBI, флуоресцентные модели и центральные внешние газовые полосы.

Основным применением ИИ бронхиальной линзы в клиническом плане является раннее скринингирование рака легких и распознавание внутригазовой патологической патологии. В Китае насчитывается более 1,06 млн новых ежегодных случаев рака легких, при этом пятилетняя выживаемость раннего рака легких составляет более 90%, но на ранние показатели обнаружения катетерных линз легких сильно влияет медицинский опыт. Поддержка ИИ может значительно увеличить скорость обнаружения ранних микротрансформаций и снизить риск утечки.