?在2014年（第100屆）美國外科醫(yī)師學會(ACS)的臨床年會上，美國莫非特癌癥研究中心Segundo Gonzalez的報告指出，Augmented reality是一項類似谷歌眼鏡（Google Glass）的新技術，可幫助外科醫(yī)生做好切除腫瘤的準備。該技術利用先前的影像學資料將術中的超聲掃描圖像轉換成三維影像。（自Medscape網(wǎng)站）

研究者表示，該技術的發(fā)明或可幫助外科醫(yī)生判斷所切割腫瘤組織的范圍，而且它的效果就像X射線的視覺。外科醫(yī)生不能保證對腫瘤切緣的準確定位，乳腺癌外科切緣的惡性腫瘤陽性率在10%-30%。目前，放射科醫(yī)生和其他專家在手術開始前，為外科醫(yī)生提供三維圖像和來自MRI、CT以及超聲掃描的信息。

效果如同X射線的視覺

研究者表示，這些圖像可以在骨科手術中用于病灶部位的可視化。但是軟組織總在不斷變化，因此術前的圖像不能提供術中準確的可視化圖像，好像你看著乳房總是在動。超聲可提供術中準確的實時圖像，但是通常為二維平面效果。而在Augmented reality技術中，信息被疊加在實時的圖像上。就如你正在看一條街道，街道上的餐廳、停車場、圖書館上面都有標牌注釋一樣，這就是谷歌眼鏡等設備的一項初級應用。

研究者們開發(fā)了一個軟件，用以檢測Augmented reality為乳腺癌癌腫切除手術提供三維重建圖像的可行性。他們采用了三維超聲技術在一個乳房放射幻影中記錄了29個單一病灶和34個多重病灶的范圍，可用CT或MRI，但不用三維超聲。

在這項研究中，超聲在每一個病灶處分別產生了300余張圖片，用以測量病灶的總體積。測量值包括：X、Y、Z坐標值；定位和定向；與皮膚的距離以及像素強度，病灶體積變化范圍是：0.55-4.12 cm3。隨后，研究人員用軟件制造了一個次級圖像，來覆蓋先前的圖像信息，就如同術中采用二維超聲一樣。對于任一病灶，此過程需要12 000多個算法指令來實現(xiàn)。結果顯示，有89.4%的初級圖像被次級圖像所覆蓋。

疊加在實時圖像上的信息

單發(fā)腫瘤在每個軸位上的可視化可以精確到0.7 mm，為全腫瘤體積的測量提供了1.2 mm3的精確度。 多發(fā)腫瘤在每個軸位上的可視化可以精確到1.3 mm，為體積的測量提供了5.4 mm3的精確度。

研究者們正在尋求IRB(institutional review board)對該技術測試的批準。Theodore指出他們已經證明了該方法的可行性，說明該方法是可以應用于臨床的。外科醫(yī)生們將能夠在超聲檢測儀上、平板電腦上或頭盔智能手機上看這些圖像。

加州大學Pierre Theodore教授表示這項技術非常有前景，還有巨大的潛能可以改進收集的數(shù)據(jù)，但值得懷疑移動設備是否有足夠的計算能力來提供這些圖像，也還需要證據(jù)使外科醫(yī)生相信這項技術有改善臨床轉歸的作用。

研究者解釋道，軟件可以生成簡化的圖像并把它們傳送給任意一個在手術室中使用的設備。僅僅一個改良后的可視化技術也許已經足夠被臨床醫(yī)生們所接受，因為他們可以得到將要操作的腫瘤的真實視覺化X射線圖。希望以后可證明這的確與病人的復發(fā)和生存相關。