最近一项研究展示了“数据可听化”是如何改进目前干细胞光谱学分析中的所用到的标准技术。
“数据可听化”
“数据可听化”近年来在众多领域得到广泛应用,例如医学、天体物理和人机交互等。它的原理是依赖听觉感知,运用非语音信号包括声音的频率、音色、音调等来传达信息,大大降低了视觉负荷。
那么如果将其应用于疾病诊断,又将会呈现出何种发展,引领何种趋势呢?
用GPs读取干细胞数据转化成的声音信号,这是近期无创性癌症诊断的又一突破性研究进展。
癌症诊断行业发展了6年之久,这一大胆的创造性想法具有难以预估的重大意义。
这对癌症诊断究竟意味着什么呢?
传统的癌症诊断包含活体组织检查,需要将采集的组织器官送去实验室并等待结果,这费时费力。未来,GPs将应用声音反馈装置现场诊断特定类型的癌症,通过对患者进行扫描然后检查特殊的声音信号。通过即时的医疗反馈,GP能够做出一个快速准确的诊断结果。
众所周知,切除癌变组织时,哪怕是一点点遗漏都是极其危险的。而通过声音诊断工具扫描得到的信号数据,医生可以立即识别出是否有癌细胞残留,这比目测更加直观可靠。这在另一层面上为手术提供了援助,解放了医生的双眼,并且减少了手术的用时以及癌变组织残留的危险。
目前的光谱学方法包含向细胞内部发射激光进而观测其反应。然而,结果的分析和计算通常需要复杂的计算机程式以及肉眼的观察,这种方法也存在时间耗费的缺点,不能得到实时反馈结果。
通过声音信号将这些数据分类,更容易精确地区分不同种类的细胞,从而让研究人员在大量数据之中更加快速得搜寻有价值的数据。
初步研究已公布在了第20届国际听觉显示会议(International Conference on Auditory Display,ICAD)上,这次会议是来自欧洲科研教育网、伯明翰城市大学、中央兰开夏大学的多方合作。
这项研究的领导者,来自伯明翰城市大学数字媒体技术学院的研究人员Ryan Stables说:“这个方法与金属探测器十分相似,它做到了实时鉴别癌症特征,因此我们期望通过对它的进一步完善来改变命运。我们目前也在尝试探索不同种类的数据,希望它不仅能够用于癌症的检测,同时也能进行其它的疾病诊断。”
欧洲科研教育网的产品经理Domenico Vicinanza是负责数据可听化的处理,这一过程通常需要高速运转的网络来分配大量数据。他说:“我的工作职责就包括探索开发数据处理的新方法。这项研究对于改善人民生活质量来说具有绝佳的发展潜力,是现今社会化挑战的一个绝好机会。”
他说:“从实用角度来说,如果长时间听单一声音是非常难受的,因此我可以保证这些声音绝对是可以接受的,并且从某种程度来看是十分有趣的。”
来源:生物探索