Anders Ynnerman: Visualizing the medical data explosion

42,202 views ・ 2011-01-21

TED


Моля, кликнете два пъти върху английските субтитри по-долу, за да пуснете видеото.

Translator: Anton Hikov Reviewer: Darina Stoyanova
00:15
I will start by posing a little bit of a challenge:
0
15260
4000
Ще започна с представянето на малко предизвикателство,
00:19
the challenge of dealing with data,
1
19260
3000
необходимостта да се справяме с данни,
00:22
data that we have to deal with
2
22260
2000
данните, с които трябва да се справяме
00:24
in medical situations.
3
24260
2000
в медицински ситуации.
00:26
It's really a huge challenge for us.
4
26260
2000
Това е наистина огромно предизвикателство за нас.
00:28
And this is our beast of burden --
5
28260
2000
И това е нашето непосилно тегло.
00:30
this is a Computer Tomography machine,
6
30260
2000
Това е машина за компютърна томография --
00:32
a CT machine.
7
32260
2000
КТ машина.
00:34
It's a fantastic device.
8
34260
2000
Това е фантастично устройство.
00:36
It uses X-rays, X-ray beams,
9
36260
2000
То използва рентген, рентгенови лъчи,
00:38
that are rotating very fast around the human body.
10
38260
3000
които се въртят много бързо около човешкото тяло.
00:41
It takes about 30 seconds to go through the whole machine
11
41260
2000
Необходими си 30 секунди, за да се мине през цялата машина
00:43
and is generating enormous amounts of information
12
43260
2000
и се генерира огромен обем информация,
00:45
that comes out of the machine.
13
45260
2000
която излиза от машината.
00:47
So this is a fantastic machine
14
47260
2000
Така че това е фантастична машина,
00:49
that we can use
15
49260
2000
която може да използваме
00:51
for improving health care,
16
51260
2000
за подобряване на здравеопазването.
00:53
but as I said, it's also a challenge for us.
17
53260
2000
Но както казах, това също е предизвикателство пред нас.
00:55
And the challenge is really found in this picture here.
18
55260
3000
И предизвикателството наистина може да се види в тази снимка тук.
00:58
It's the medical data explosion
19
58260
2000
Това е медицинската експлозия от данни,
01:00
that we're having right now.
20
60260
2000
която се случва в момента.
01:02
We're facing this problem.
21
62260
2000
Ние сме изправени пред този проблем.
01:04
And let me step back in time.
22
64260
2000
И нека да се върна назад във времето.
01:06
Let's go back a few years in time and see what happened back then.
23
66260
3000
Да се върнем няколко години назад във времето и да видим какво се е случвало тогава.
01:09
These machines that came out --
24
69260
2000
Тези машини, които излязоха --
01:11
they started coming in the 1970s --
25
71260
2000
те започнаха да навлизат през 70-те години --
01:13
they would scan human bodies,
26
73260
2000
те сканираха човешкото тяло,
01:15
and they would generate about 100 images
27
75260
2000
и генерираха около 100 снимки
01:17
of the human body.
28
77260
2000
на човешкото тяло.
01:19
And I've taken the liberty, just for clarity,
29
79260
2000
И ние си позволихме волността, за да ни стане по-ясно,
01:21
to translate that to data slices.
30
81260
3000
да представим това като разрези от данни.
01:24
That would correspond to about 50 megabytes of data,
31
84260
2000
Това би съответствало на около 50 MB данни,
01:26
which is small
32
86260
2000
което е малко,
01:28
when you think about the data we can handle today
33
88260
3000
когато си мислите за данните, с които можем да боравим днес
01:31
just on normal mobile devices.
34
91260
2000
на обикновените мобилни устройства.
01:33
If you translate that to phone books,
35
93260
2000
Ако представите това като телефонни указатели,
01:35
it's about one meter of phone books in the pile.
36
95260
3000
това е около един метър от телефонни указатели на купчина.
01:38
Looking at what we're doing today
37
98260
2000
Ако погледнем това, което правим днес
01:40
with these machines that we have,
38
100260
2000
с тези машини, които имаме,
01:42
we can, just in a few seconds,
39
102260
2000
можем, само за няколко секунди
01:44
get 24,000 images out of a body,
40
104260
2000
да получим 24 000 снимки на тялото.
01:46
and that would correspond to about 20 gigabytes of data,
41
106260
3000
А това би съответствало на около 20 GB от данни,
01:49
or 800 phone books,
42
109260
2000
или 800 телефонни указатели.
01:51
and the pile would then be 200 meters of phone books.
43
111260
2000
И купчината тогава ще бъде 200 метра от телефонни указатели.
01:53
What's about to happen --
44
113260
2000
Това, което предстои да се случи --
01:55
and we're seeing this; it's beginning --
45
115260
2000
и ние виждаме това, то е в зародиш --
01:57
a technology trend that's happening right now
46
117260
2000
технологична тенденция, която се случва точно сега
01:59
is that we're starting to look at time-resolved situations as well.
47
119260
3000
е, че ние започваме да наблюдаваме и резултатни ситуации във времето.
02:02
So we're getting the dynamics out of the body as well.
48
122260
3000
Така че ние също получаваме и динамиката от тялото,
02:05
And just assume
49
125260
2000
И само да предположим,
02:07
that we will be collecting data during five seconds,
50
127260
3000
че можем да събираме данни в продължение на пет секунди,
02:10
and that would correspond to one terabyte of data --
51
130260
2000
и това ще съответства на 1 TB данни.
02:12
that's 800,000 books
52
132260
2000
Това са 800 000 книги
02:14
and 16 kilometers of phone books.
53
134260
2000
и 16 км. от телефонни указатели.
02:16
That's one patient, one data set.
54
136260
2000
Това е от един пациент, един набор от данни.
02:18
And this is what we have to deal with.
55
138260
2000
Ето с какво трябва да се справяме.
02:20
So this is really the enormous challenge that we have.
56
140260
3000
Така че това наистина е огромно предизвикателство, пред което сме изправени.
02:23
And already today -- this is 25,000 images.
57
143260
3000
И дори днес -- това са 25 000 изображения.
02:26
Imagine the days
58
146260
2000
Представете си дните,
02:28
when we had radiologists doing this.
59
148260
2000
когато рентгенолозите правеха това.
02:30
They would put up 25,000 images,
60
150260
2000
Те трябваше да поставят 25 000 изображения,
02:32
they would go like this, "25,0000, okay, okay.
61
152260
3000
и да процедират по следния начин: "25 000, добре, добре.
02:35
There is the problem."
62
155260
2000
Ето го проблемът."
02:37
They can't do that anymore. That's impossible.
63
157260
2000
Те не могат да правят това повече, това е невъзможно.
02:39
So we have to do something that's a little bit more intelligent than doing this.
64
159260
3000
Така че трябва да направим нещо, което е малко по-интелигентно, отколкото да правим това.
02:43
So what we do is that we put all these slices together.
65
163260
2000
Така че това, което правим е да поставяме всички тези парчета заедно.
02:45
Imagine that you slice your body in all these directions,
66
165260
3000
Представете си, че можете да нарежете тялото във всички тези посоки,
02:48
and then you try to put the slices back together again
67
168260
3000
и след това се опитвате да насложите парчетата отново заедно
02:51
into a pile of data, into a block of data.
68
171260
2000
в купчина от данни, в блок от данни.
02:53
So this is really what we're doing.
69
173260
2000
Това е всъщност онова, което правим.
02:55
So this gigabyte or terabyte of data, we're putting it into this block.
70
175260
3000
Така че тези гигабайт или терабайт от данни, ние ги поставяме в този блок.
02:58
But of course, the block of data
71
178260
2000
Но разбира се, блокът от данни
03:00
just contains the amount of X-ray
72
180260
2000
просто съдържа количеството рентгенови лъчи,
03:02
that's been absorbed in each point in the human body.
73
182260
2000
които са били погълнати от всяка точка в човешкото тяло.
03:04
So what we need to do is to figure out a way
74
184260
2000
Така че това, което трябва да направим, е да намерим начин
03:06
of looking at the things we do want to look at
75
186260
3000
да видим нещата, които искаме да гледаме,
03:09
and make things transparent that we don't want to look at.
76
189260
3000
и да направим прозрачни нещата, които не искаме да гледаме.
03:12
So transforming the data set
77
192260
2000
Т.е. да трансформираме данните
03:14
into something that looks like this.
78
194260
2000
в нещо, което изглежда по следния начин.
03:16
And this is a challenge.
79
196260
2000
И това е предизвикателство.
03:18
This is a huge challenge for us to do that.
80
198260
3000
Това е огромно предизвикателство за нас да го направим.
03:21
Using computers, even though they're getting faster and better all the time,
81
201260
3000
Използвайки компютри, въпреки че те стават все по-бързи и по-добри с времето,
03:24
it's a challenge to deal with gigabytes of data,
82
204260
2000
предизвикателство е да се справяме с огромното количество данни,
03:26
terabytes of data
83
206260
2000
терабайти данни,
03:28
and extracting the relevant information.
84
208260
2000
и да извлечем нужната информация.
03:30
I want to look at the heart.
85
210260
2000
Искам да погледна в сърцето,
03:32
I want to look at the blood vessels. I want to look at the liver.
86
212260
2000
искам да погледна в кръвоносните съдове, искам да погледна черния дроб,
03:34
Maybe even find a tumor,
87
214260
2000
може би дори да открия тумор
03:36
in some cases.
88
216260
2000
в някои случаи.
03:39
So this is where this little dear comes into play.
89
219260
2000
Така че това е мястото, където това малко съкровище влиза в играта.
03:41
This is my daughter.
90
221260
2000
Това е дъщеря ми.
03:43
This is as of 9 a.m. this morning.
91
223260
2000
Това е от 9:00 часа тази сутрин.
03:45
She's playing a computer game.
92
225260
2000
Тя играе на компютърна игра.
03:47
She's only two years old,
93
227260
2000
Тя е само на две години,
03:49
and she's having a blast.
94
229260
2000
и се забавлява.
03:51
So she's really the driving force
95
231260
3000
Така че тя е наистина движещата сила
03:54
behind the development of graphics-processing units.
96
234260
3000
зад разработването на графичните процесори.
03:58
As long as kids are playing computer games,
97
238260
2000
Докато децата играят компютърни игри,
04:00
graphics is getting better and better and better.
98
240260
2000
графиките стават все по-добри и по-добри.
04:02
So please go back home, tell your kids to play more games,
99
242260
2000
Така че, моля върнете се в къщи, кажете на децата си да играят повече игри,
04:04
because that's what I need.
100
244260
2000
защото това е, което ми трябва.
04:06
So what's inside of this machine
101
246260
2000
И така, нещото което е вътре в тази машина
04:08
is what enables me to do the things that I'm doing
102
248260
2000
е онова, което ми дава възможност да правя това, което правя
04:10
with the medical data.
103
250260
2000
с медицинските данни.
04:12
So really what I'm doing is using these fantastic little devices.
104
252260
3000
Така че наистина това, което правя е да използвам тези фантастични малки устройства.
04:15
And you know, going back
105
255260
2000
И знаете ли, връщайки се назад
04:17
maybe 10 years in time
106
257260
2000
може би 10 години във времето,
04:19
when I got the funding
107
259260
2000
когато получих финансирането
04:21
to buy my first graphics computer --
108
261260
2000
за да си купя първия графичен компютър.
04:23
it was a huge machine.
109
263260
2000
Това беше огромна машина.
04:25
It was cabinets of processors and storage and everything.
110
265260
3000
Това бяха шкафове с процесори и дискове и всичко останало.
04:28
I paid about one million dollars for that machine.
111
268260
3000
Платих около един милион долара за тази машина.
04:32
That machine is, today, about as fast as my iPhone.
112
272260
3000
Тази машина е, днес, токова бърза, колкото моя iPhone.
04:37
So every month there are new graphics cards coming out,
113
277260
2000
Така че всеки месец излизат нови графични карти.
04:39
and here is a few of the latest ones from the vendors --
114
279260
3000
И ето някои от най-новите от прозводителите --
04:42
NVIDIA, ATI, Intel is out there as well.
115
282260
3000
NVIDIA, ATI, Intel е също на пазара.
04:45
And you know, for a few hundred bucks
116
285260
2000
И знаете ли, за няколко стотин долара
04:47
you can get these things and put them into your computer,
117
287260
2000
можете да се сдобиете с тези неща и да ги поставите във вашия компютър,
04:49
and you can do fantastic things with these graphics cards.
118
289260
3000
и можете да правите фантастични неща с тези видео карти.
04:52
So this is really what's enabling us
119
292260
2000
Така че това е наистина нещото, което ни позволява
04:54
to deal with the explosion of data in medicine,
120
294260
3000
да се справяме с експлозията от данни в областта на медицината,
04:57
together with some really nifty work
121
297260
2000
заедно с наистина елегантна работа,
04:59
in terms of algorithms --
122
299260
2000
по отношение на алгоритми --
05:01
compressing data,
123
301260
2000
компресиране на данни,
05:03
extracting the relevant information that people are doing research on.
124
303260
3000
извличане на полезната информация, над която хората правят изследвания.
05:06
So I'm going to show you a few examples of what we can do.
125
306260
3000
И сега ще ви покажа няколко примера за това, което можем да правим.
05:09
This is a data set that was captured using a CT scanner.
126
309260
3000
Това е набор от данни, които са били записани с помощта на КТ скенер.
05:12
You can see that this is a full data [set].
127
312260
3000
Можете да видите, че това е пълен набор от данни.
05:15
It's a woman. You can see the hair.
128
315260
3000
Това е жена. Можете да видите косата.
05:18
You can see the individual structures of the woman.
129
318260
3000
Можете да видите отделните черти на жената.
05:21
You can see that there is [a] scattering of X-rays
130
321260
3000
Можете да видите, че има разсейване на рентгеновите лъчи
05:24
on the teeth, the metal in the teeth.
131
324260
2000
върху зъбите, метала в зъбите.
05:26
That's where those artifacts are coming from.
132
326260
3000
Ето откъде идват тези артефакти.
05:29
But fully interactively
133
329260
2000
Но напълно интерактивно,
05:31
on standard graphics cards on a normal computer,
134
331260
3000
на стандартни графични карти на нормален компютър,
05:34
I can just put in a clip plane.
135
334260
2000
мога да сложа отрязана равнина.
05:36
And of course all the data is inside,
136
336260
2000
И разбира се всички данни са вътре,
05:38
so I can start rotating, I can look at it from different angles,
137
338260
3000
мога да започна да я въртя, мога да гледам на нея от различен ъгъл,
05:41
and I can see that this woman had a problem.
138
341260
3000
и мога да видя, че тази жена има проблем.
05:44
She had a bleeding up in the brain,
139
344260
2000
Тя имаше кръвоизлив в мозъка,
05:46
and that's been fixed with a little stent,
140
346260
2000
и това беше оправено с малък стент,
05:48
a metal clamp that's tightening up the vessel.
141
348260
2000
метална скоба, която затяга кръвоносния съд.
05:50
And just by changing the functions,
142
350260
2000
И само чрез промяна на функциите,
05:52
then I can decide what's going to be transparent
143
352260
3000
след това мога да преценя какво да бъде невидимо
05:55
and what's going to be visible.
144
355260
2000
и какво да се вижда.
05:57
I can look at the skull structure,
145
357260
2000
Мога да погледна в черепната структура,
05:59
and I can see that, okay, this is where they opened up the skull on this woman,
146
359260
3000
и мога да видя, че да, това е мястото, където те са отворили черепа на тази жена,
06:02
and that's where they went in.
147
362260
2000
и ето къде са проникнали.
06:04
So these are fantastic images.
148
364260
2000
Това са фантастични образи.
06:06
They're really high resolution,
149
366260
2000
Те са с много висока резолюция,
06:08
and they're really showing us what we can do
150
368260
2000
и те наистина ни показват какво можем да направим
06:10
with standard graphics cards today.
151
370260
3000
със стандартни графични карти днес.
06:13
Now we have really made use of this,
152
373260
2000
Ние наистина се възползвахме от тази,
06:15
and we have tried to squeeze a lot of data
153
375260
3000
и се опитахме да поберем много данни
06:18
into the system.
154
378260
2000
в системата.
06:20
And one of the applications that we've been working on --
155
380260
2000
И едно от приложенията над които работим --
06:22
and this has gotten a little bit of traction worldwide --
156
382260
3000
и това намира приложение по целия свят --
06:25
is the application of virtual autopsies.
157
385260
2000
е прилагането на виртуални аутопсии.
06:27
So again, looking at very, very large data sets,
158
387260
2000
Отново, гледаме много, много големи масиви от данни,
06:29
and you saw those full-body scans that we can do.
159
389260
3000
и вие видяхте тези снимки на цялото тяло, които можем да направим.
06:32
We're just pushing the body through the whole CT scanner,
160
392260
3000
Ние просто прекарваме тялото през целия КТ скенер,
06:35
and just in a few seconds we can get a full-body data set.
161
395260
3000
и само за няколко секунди можем да получим данни за цялото тяло.
06:38
So this is from a virtual autopsy.
162
398260
2000
Така че това е от виртуална аутопсия.
06:40
And you can see how I'm gradually peeling off.
163
400260
2000
И можете да видите как постепенно го отделям на слоеве.
06:42
First you saw the body bag that the body came in,
164
402260
3000
Първо видяхте торбата, в която дойде тялото,
06:45
then I'm peeling off the skin -- you can see the muscles --
165
405260
3000
след това отделям кожата -- можете да видите мускулите --
06:48
and eventually you can see the bone structure of this woman.
166
408260
3000
и накрая можете да видите костната структура на тази жена.
06:51
Now at this point, I would also like to emphasize
167
411260
3000
Сега в този момент, бих искал да подчертая,
06:54
that, with the greatest respect
168
414260
2000
че с най-голямо уважение
06:56
for the people that I'm now going to show --
169
416260
2000
за хората, които сега ще ви покажа --
06:58
I'm going to show you a few cases of virtual autopsies --
170
418260
2000
ще ви покажа няколко случая на виртуални аутопсии --
07:00
so it's with great respect for the people
171
420260
2000
така че с голямо уважение към хората,
07:02
that have died under violent circumstances
172
422260
2000
които са умрели при насилствени обстоятелства,
07:04
that I'm showing these pictures to you.
173
424260
3000
ще ви покажа тези снимки.
07:08
In the forensic case --
174
428260
2000
В съдебните дела --
07:10
and this is something
175
430260
2000
и това е нещо,
07:12
that ... there's been approximately 400 cases so far
176
432260
2000
в което е имало около 400 случаи досега,
07:14
just in the part of Sweden that I come from
177
434260
2000
само в тази част на Швеция, от която идвам,
07:16
that has been undergoing virtual autopsies
178
436260
2000
която е била подложена на виртуални аутопсии
07:18
in the past four years.
179
438260
2000
през последните четири години.
07:20
So this will be the typical workflow situation.
180
440260
3000
Така че това е типичната ситуация на работния процес.
07:23
The police will decide --
181
443260
2000
Полицията взема решение --
07:25
in the evening, when there's a case coming in --
182
445260
2000
вечерта, когато има нов случай --
07:27
they will decide, okay, is this a case where we need to do an autopsy?
183
447260
3000
те решават, добре, дали това е случай, в който трябва да се прави аутопсия.
07:30
So in the morning, in between six and seven in the morning,
184
450260
3000
Така че на сутринта, между шест и седем часа сутринта,
07:33
the body is then transported inside of the body bag
185
453260
2000
тялото е след това транспортирано в чувал
07:35
to our center
186
455260
2000
до нашия център,
07:37
and is being scanned through one of the CT scanners.
187
457260
2000
и бива сканирано чрез един от КТ скенерите.
07:39
And then the radiologist, together with the pathologist
188
459260
2000
И после рентгенолога, заедно с патолога
07:41
and sometimes the forensic scientist,
189
461260
2000
а понякога и съдебномедицинския учен,
07:43
looks at the data that's coming out,
190
463260
2000
разглеждат данните, които се появяват,
07:45
and they have a joint session.
191
465260
2000
и имат съвместно заседание.
07:47
And then they decide what to do in the real physical autopsy after that.
192
467260
3000
И после те решават какво да се прави в реалната физическа аутопсия след това.
07:52
Now looking at a few cases,
193
472260
2000
Сега нека да разгледаме няколко случая,
07:54
here's one of the first cases that we had.
194
474260
2000
това е един от първите случаи, които имахме.
07:56
You can really see the details of the data set.
195
476260
3000
Наистина можете да видите подробностите от данните;
07:59
It's very high-resolution,
196
479260
2000
това е с много висока разделителна способност.
08:01
and it's our algorithms that allow us
197
481260
2000
И нашите алгоритми ни позволяват
08:03
to zoom in on all the details.
198
483260
2000
да се фокусираме върху всички подробности.
08:05
And again, it's fully interactive,
199
485260
2000
И отново, това е напълно интерактивно,
08:07
so you can rotate and you can look at things in real time
200
487260
2000
можете да го въртите и можете да гледате нещата в реално време
08:09
on these systems here.
201
489260
2000
на тези системи тук.
08:11
Without saying too much about this case,
202
491260
2000
Без да навлизам в прекалено много подробности за този случай,
08:13
this is a traffic accident,
203
493260
2000
това е пътно-транспортно произшествие,
08:15
a drunk driver hit a woman.
204
495260
2000
пиян шофьор блъснал жена.
08:17
And it's very, very easy to see the damages on the bone structure.
205
497260
3000
И много лесно могат да се видят щетите върху костната структура.
08:20
And the cause of death is the broken neck.
206
500260
3000
Причината за смъртта е счупения врат.
08:23
And this women also ended up under the car,
207
503260
2000
И тази жена също се озовала под колата,
08:25
so she's quite badly beaten up
208
505260
2000
така че тя е доста зле пребита
08:27
by this injury.
209
507260
2000
от нараняванията.
08:29
Here's another case, a knifing.
210
509260
3000
Ето още един случай, прободна рана.
08:32
And this is also again showing us what we can do.
211
512260
2000
И това е отново случай, който ни показва какво можем да правим.
08:34
It's very easy to look at metal artifacts
212
514260
2000
Много е лесно да видим металните предмети,
08:36
that we can show inside of the body.
213
516260
3000
които можем да покажем във вътрешността на тялото.
08:39
You can also see some of the artifacts from the teeth --
214
519260
3000
Можете да видите също някои предмети от зъбите --
08:42
that's actually the filling of the teeth --
215
522260
2000
това всъщност са пломбите от зъбите --
08:44
but because I've set the functions to show me metal
216
524260
3000
но това е понеже настроих функцията да ми покаже метала
08:47
and make everything else transparent.
217
527260
2000
и да направи всичко друго невидимо.
08:49
Here's another violent case. This really didn't kill the person.
218
529260
3000
Ето още един насилствен случай. Това наистина не е убило човека.
08:52
The person was killed by stabs in the heart,
219
532260
2000
Лицето било убито от пробождане в сърцето,
08:54
but they just deposited the knife
220
534260
2000
но те просто оставили ножа,
08:56
by putting it through one of the eyeballs.
221
536260
2000
като го заболи в една от очните абълки.
08:58
Here's another case.
222
538260
2000
Ето още един случай.
09:00
It's very interesting for us
223
540260
2000
Той е много интересен за нас,
09:02
to be able to look at things like knife stabbings.
224
542260
2000
защото ни позволява да изследваме неща като прободни рани.
09:04
Here you can see that knife went through the heart.
225
544260
3000
Тук можете да видите, че ножа преминал през сърцето.
09:07
It's very easy to see how air has been leaking
226
547260
2000
Много лесно може да се види как въздуха преминава
09:09
from one part to another part,
227
549260
2000
от една страна в друга страна,
09:11
which is difficult to do in a normal, standard, physical autopsy.
228
551260
3000
което е трудно да се направи при нормална, стандартна, физическа аутопсията.
09:14
So it really, really helps
229
554260
2000
Така че това помага наистина много
09:16
the criminal investigation
230
556260
2000
на криминалното разследване
09:18
to establish the cause of death,
231
558260
2000
да установи причината за смъртта,
09:20
and in some cases also directing the investigation in the right direction
232
560260
3000
и в някои случаи също да насочи разследването в правилната посока,
09:23
to find out who the killer really was.
233
563260
2000
за да се открие кой е убиецът.
09:25
Here's another case that I think is interesting.
234
565260
2000
Ето още един случай, който мисля, че е интересен.
09:27
Here you can see a bullet
235
567260
2000
Тук можете да видите куршум,
09:29
that has lodged just next to the spine on this person.
236
569260
3000
който се е забил в непосредствена близост до гръбначния стълб на този човек.
09:32
And what we've done is that we've turned the bullet into a light source,
237
572260
3000
И това, което сме направили е, че сме превърнали куршума в източник на светлина,
09:35
so that bullet is actually shining,
238
575260
2000
така че куршумът всъщност свети,
09:37
and it makes it really easy to find these fragments.
239
577260
3000
и това улеснява намирането на тези фрагменти.
09:40
During a physical autopsy,
240
580260
2000
По време на физическа аутопсия,
09:42
if you actually have to dig through the body to find these fragments,
241
582260
2000
ако трябва всъщност да се ровичкате из тялото, за да може да намерите тези фрагменти,
09:44
that's actually quite hard to do.
242
584260
2000
това е всъщност доста трудно да се направи.
09:48
One of the things that I'm really, really happy
243
588260
2000
Едно от нещата, които съм наистина много щастлив,
09:50
to be able to show you here today
244
590260
3000
че мога да ви покажа днес
09:53
is our virtual autopsy table.
245
593260
2000
е нашата виртуална маса за аутопсии.
09:55
It's a touch device that we have developed
246
595260
2000
Това е устройство, работещо с докосвания, което сме разработили
09:57
based on these algorithms, using standard graphics GPUs.
247
597260
3000
на базата на тези алгоритми, с помощта на графични изчислитени устройства.
10:00
It actually looks like this,
248
600260
2000
То всъщност изглежда така,
10:02
just to give you a feeling for what it looks like.
249
602260
3000
просто за да добиете представа как изглежда.
10:05
It really just works like a huge iPhone.
250
605260
3000
Това наистина работи като един огромен iPhone.
10:08
So we've implemented
251
608260
2000
Ние сме вградили
10:10
all the gestures you can do on the table,
252
610260
3000
всички жестове, които можете да правите, в масата,
10:13
and you can think of it as an enormous touch interface.
253
613260
4000
и можете да си мислите за нея като огромен сензорен интерфейс.
10:17
So if you were thinking of buying an iPad,
254
617260
2000
Така че, ако сте си мислили да си купите iPad,
10:19
forget about it. This is what you want instead.
255
619260
3000
забравите за него, ето какво може да искате вместо него.
10:22
Steve, I hope you're listening to this, all right.
256
622260
3000
Стив, надявам се да слушате това, добре.
10:26
So it's a very nice little device.
257
626260
2000
И така, това е много хубаво малко устройство.
10:28
So if you have the opportunity, please try it out.
258
628260
2000
Така че, ако имате възможността, моля изпробвайте го.
10:30
It's really a hands-on experience.
259
630260
3000
То дава наистина практически опит.
10:33
So it gained some traction, and we're trying to roll this out
260
633260
3000
И така това набира скорост, и ние се опитваме да го наложим
10:36
and trying to use it for educational purposes,
261
636260
2000
и се опитваме да го използваме за образователни цели,
10:38
but also, perhaps in the future,
262
638260
2000
но също така, може би в бъдеще,
10:40
in a more clinical situation.
263
640260
3000
в по-клинични ситуации.
10:43
There's a YouTube video that you can download and look at this,
264
643260
2000
Има YouTube клип, който можете да изтеглите и да гледате,
10:45
if you want to convey the information to other people
265
645260
2000
ако искате да предадете информацията на други хора
10:47
about virtual autopsies.
266
647260
3000
за виртуалните аутопсии.
10:50
Okay, now that we're talking about touch,
267
650260
2000
Добре, сега, като стана дума за докосване,
10:52
let me move on to really "touching" data.
268
652260
2000
нека да преминем към наистина трогателни данни.
10:54
And this is a bit of science fiction now,
269
654260
2000
И това е малко научна фантастика в момента,
10:56
so we're moving into really the future.
270
656260
3000
така че ние се пренасяме сега в бъдещето.
10:59
This is not really what the medical doctors are using right now,
271
659260
3000
Това не е съвсем нещо, което лекарите използват в момента,
11:02
but I hope they will in the future.
272
662260
2000
но се надявам, че ще го правят в бъдеще.
11:04
So what you're seeing on the left is a touch device.
273
664260
3000
И така това, което виждате в ляво е едно устройство, работещо с докосвания.
11:07
It's a little mechanical pen
274
667260
2000
То е нещо като механична писалка,
11:09
that has very, very fast step motors inside of the pen.
275
669260
3000
което има много, много бързи стъпкови двигатели във вътрешността на писалката.
11:12
And so I can generate a force feedback.
276
672260
2000
И така, мога да генерирам обратна сила.
11:14
So when I virtually touch data,
277
674260
2000
Така че когато виртуално докосвам данни,
11:16
it will generate forces in the pen, so I get a feedback.
278
676260
3000
то създава сили на докосване в писалката, така че получавате информация обратно.
11:19
So in this particular situation,
279
679260
2000
И така в тази конкретна ситуация,
11:21
it's a scan of a living person.
280
681260
2000
това е сканиране на жив човек.
11:23
I have this pen, and I look at the data,
281
683260
3000
Имам този химикал и гледам данните,
11:26
and I move the pen towards the head,
282
686260
2000
и придвижвам писалката към главата,
11:28
and all of a sudden I feel resistance.
283
688260
2000
и изведнъж чувствам съпротива.
11:30
So I can feel the skin.
284
690260
2000
Така че мога да почувствам кожата.
11:32
If I push a little bit harder, I'll go through the skin,
285
692260
2000
Ако натисна малко по-силно, ще проникна през кожата,
11:34
and I can feel the bone structure inside.
286
694260
3000
и мога да почувствам костната структура вътре.
11:37
If I push even harder, I'll go through the bone structure,
287
697260
2000
Ако натисна още по-силно, ще проникна през костната структура,
11:39
especially close to the ear where the bone is very soft.
288
699260
3000
особено в близост до ухото, където костите са много меки.
11:42
And then I can feel the brain inside, and this will be the slushy like this.
289
702260
3000
И после мога да усетя мозъка вътре, и това ще бъде малко мекушаво
11:45
So this is really nice.
290
705260
2000
Така че това е много хубаво.
11:47
And to take that even further, this is a heart.
291
707260
3000
И да отведем нещата още по-надалеч, това е сърце.
11:50
And this is also due to these fantastic new scanners,
292
710260
3000
И това се дължи на тези фантастични нови скенери,
11:53
that just in 0.3 seconds,
293
713260
2000
че само за 0,3 секунди,
11:55
I can scan the whole heart,
294
715260
2000
мога да сканирам цялото сърце,
11:57
and I can do that with time resolution.
295
717260
2000
и мога да направя това в течение на времето.
11:59
So just looking at this heart,
296
719260
2000
Така че просто да погледнем това сърце,
12:01
I can play back a video here.
297
721260
2000
мога да покажа един клип тук.
12:03
And this is Karljohan, one of my graduate students
298
723260
2000
И това е Карлйохан, един от моите студенти,
12:05
who's been working on this project.
299
725260
2000
който работеше над този проект.
12:07
And he's sitting there in front of the Haptic device, the force feedback system,
300
727260
3000
И той седи там пред Хаптик устройството, системата за обратна връзка,
12:10
and he's moving his pen towards the heart,
301
730260
3000
и движи писалката към сърцето,
12:13
and the heart is now beating in front of him,
302
733260
2000
и сърцето сега тупти пред него,
12:15
so he can see how the heart is beating.
303
735260
2000
така че той може да види как сърцето бие.
12:17
He's taken the pen, and he's moving it towards the heart,
304
737260
2000
Той взема писалката и я движи към сърцето,
12:19
and he's putting it on the heart,
305
739260
2000
и я поставя върху сърцето,
12:21
and then he feels the heartbeats from the real living patient.
306
741260
3000
и после чувства сърцебиенето от истински жив пациент.
12:24
Then he can examine how the heart is moving.
307
744260
2000
После той може да проучи как сърцето се движи.
12:26
He can go inside, push inside of the heart,
308
746260
2000
Той може да влезе вътре, да проникне вътре в сърцето,
12:28
and really feel how the valves are moving.
309
748260
3000
и наистина да почувства как се движат клапите.
12:31
And this, I think, is really the future for heart surgeons.
310
751260
3000
И това, според мен, е наистина бъдещето пред сърдечните хирурзи.
12:34
I mean it's probably the wet dream for a heart surgeon
311
754260
3000
Искам да кажа, вероятно това е като мокър сън за сърдечните хирурзи,
12:37
to be able to go inside of the patient's heart
312
757260
3000
да могат да влязат вътре в сърцето на пациента,
12:40
before you actually do surgery,
313
760260
2000
преди всъщност да направят операцията,
12:42
and do that with high-quality resolution data.
314
762260
2000
и да направят това с данни с висококачествена резолюция.
12:44
So this is really neat.
315
764260
2000
Така че това е наистина хубаво.
12:47
Now we're going even further into science fiction.
316
767260
3000
Сега ние отиваме още по-далеч в сферата на научната фантастика.
12:50
And we heard a little bit about functional MRI.
317
770260
3000
И ние сме чували нещо за функционална Магнитно Резонансна Томография.
12:53
Now this is really an interesting project.
318
773260
3000
Това е наистина един интересен проект
12:56
MRI is using magnetic fields
319
776260
2000
МРТ използва магнитни полета
12:58
and radio frequencies
320
778260
2000
и радиочестоти,
13:00
to scan the brain, or any part of the body.
321
780260
3000
за сканиране на мозъка, или друга част от тялото.
13:03
So what we're really getting out of this
322
783260
2000
Така че това, което наистина извличаме оттук
13:05
is information of the structure of the brain,
323
785260
2000
е информация за структурата на мозъка,
13:07
but we can also measure the difference
324
787260
2000
но ние също така можем да измерваме разликата
13:09
in magnetic properties of blood that's oxygenated
325
789260
3000
в магнитните свойства на кръвта, която е наситена с кислород,
13:12
and blood that's depleted of oxygen.
326
792260
3000
и кръвта, която е изчерпана на кислород.
13:15
That means that it's possible
327
795260
2000
Това означава, че е възможно
13:17
to map out the activity of the brain.
328
797260
2000
да картографираме дейността на мозъка.
13:19
So this is something that we've been working on.
329
799260
2000
Така че това е нещо, над което работим.
13:21
And you just saw Motts the research engineer, there,
330
801260
3000
И току-що видяхте Мотс, инженера изследовател,
13:24
going into the MRI system,
331
804260
2000
който влиза в МРТ системата
13:26
and he was wearing goggles.
332
806260
2000
и носи очила.
13:28
So he could actually see things in the goggles.
333
808260
2000
Всъщност той може да вижда неща в очилата.
13:30
So I could present things to him while he's in the scanner.
334
810260
3000
Така че мога да му показвам неща, докато е в скенера.
13:33
And this is a little bit freaky,
335
813260
2000
И това е малко странно,
13:35
because what Motts is seeing is actually this.
336
815260
2000
защото онова, което Мотс вижда е всъщност това.
13:37
He's seeing his own brain.
337
817260
3000
Той вижда собствения си мозък.
13:40
So Motts is doing something here,
338
820260
2000
Мотс прави нещо тук.
13:42
and probably he is going like this with his right hand,
339
822260
2000
И вероятно той прави нещо такова с дясната си ръка,
13:44
because the left side is activated
340
824260
2000
тъй като лявата страна е активирана
13:46
on the motor cortex.
341
826260
2000
на моторната кора.
13:48
And then he can see that at the same time.
342
828260
2000
И тогава той може да види това по същото време.
13:50
These visualizations are brand new.
343
830260
2000
Тези визуализации са съвсем нови.
13:52
And this is something that we've been researching for a little while.
344
832260
3000
И това е нещо, което изследваме от известно време.
13:55
This is another sequence of Motts' brain.
345
835260
3000
Това е още една поредица от мозъка на Мотс.
13:58
And here we asked Motts to calculate backwards from 100.
346
838260
3000
Тук накарахме Мотс да брои назад от 100.
14:01
So he's going "100, 97, 94."
347
841260
2000
Така че той брой "100, 97, 94."
14:03
And then he's going backwards.
348
843260
2000
И после продължава назад.
14:05
And you can see how the little math processor is working up here in his brain
349
845260
3000
И можете да видите как малкия изчислителен процесор работи в мозъка му
14:08
and is lighting up the whole brain.
350
848260
2000
и осветява целия мозък.
14:10
Well this is fantastic. We can do this in real time.
351
850260
2000
Това е фантастично. Можем да правим това в реално време.
14:12
We can investigate things. We can tell him to do things.
352
852260
2000
Ние можем да изследваме неща. Можем да му кажем да прави неща.
14:14
You can also see that his visual cortex
353
854260
2000
Можете да видите, че неговата визуална кора
14:16
is activated in the back of the head,
354
856260
2000
се активира в задната част на главата,
14:18
because that's where he's seeing, he's seeing his own brain.
355
858260
2000
защото там е мястото, където той вижда, той вижда своя мозък.
14:20
And he's also hearing our instructions
356
860260
2000
И той също слуша нашите инструкции,
14:22
when we tell him to do things.
357
862260
2000
когато му казваме да прави неща.
14:24
The signal is really deep inside of the brain as well,
358
864260
2000
Сигналът е наистина дълбоко в мозъка,
14:26
and it's shining through,
359
866260
2000
но проблясва през него,
14:28
because all of the data is inside this volume.
360
868260
2000
защото всички данни са в това пространство.
14:30
And in just a second here you will see --
361
870260
2000
И само след секунда ще видите тук --
14:32
okay, here. Motts, now move your left foot.
362
872260
2000
Добре, ето. Матс, сега премести левия крак.
14:34
So he's going like this.
363
874260
2000
Така той застава по този начин.
14:36
For 20 seconds he's going like that,
364
876260
2000
За 20 секунди той стои по този начин,
14:38
and all of a sudden it lights up up here.
365
878260
2000
и изведнъж тук се осветява.
14:40
So we've got motor cortex activation up there.
366
880260
2000
Така че имаме активиране в моторната кора.
14:42
So this is really, really nice,
367
882260
2000
Това е наистина много хубаво.
14:44
and I think this is a great tool.
368
884260
2000
И мисля, че това е много добър инструмент.
14:46
And connecting also with the previous talk here,
369
886260
2000
И за да свържа това с предишния разговор тук,
14:48
this is something that we could use as a tool
370
888260
2000
това е нещо, което бихме могли да използваме като инструмент,
14:50
to really understand
371
890260
2000
наистина да разберем
14:52
how the neurons are working, how the brain is working,
372
892260
2000
как работят невроните, как работи мозъкът,
14:54
and we can do this with very, very high visual quality
373
894260
3000
и можем да направим това с много, много високо качество на изображението
14:57
and very fast resolution.
374
897260
3000
и с много добра резолюция.
15:00
Now we're also having a bit of fun at the center.
375
900260
2000
Ние също така се забавляваме в центъра.
15:02
So this is a CAT scan -- Computer Aided Tomography.
376
902260
3000
Това е КАТ (Котешко) сканиране -- компютърно асистирана томография.
15:06
So this is a lion from the local zoo
377
906260
2000
Това е лъв от местната зоологическа градина,
15:08
outside of Norrkoping in Kolmarden, Elsa.
378
908260
3000
отвъд Норкьопинг в Колмарден, Елза.
15:11
So she came to the center,
379
911260
2000
Така че тя дойде в центъра,
15:13
and they sedated her
380
913260
2000
те я упоиха
15:15
and then put her straight into the scanner.
381
915260
2000
и после я сложиха направо в скенера.
15:17
And then, of course, I get the whole data set from the lion.
382
917260
3000
И после, разбира се, направих цял набор от данни от лъва.
15:20
And I can do very nice images like this.
383
920260
2000
И мога да правя много хубави изображения като това.
15:22
I can peel off the layer of the lion.
384
922260
2000
Мога да отделям слоеве от лъва.
15:24
I can look inside of it.
385
924260
2000
Мога да гледам вътре в него.
15:26
And we've been experimenting with this.
386
926260
2000
И ние експериментираме с това.
15:28
And I think this is a great application
387
928260
2000
И мисля, че това е страхотно приложение
15:30
for the future of this technology,
388
930260
2000
за бъдещето на тази технология.
15:32
because there's very little known about the animal anatomy.
389
932260
3000
Тъй като много малко се знае за анатомията на животните.
15:35
What's known out there for veterinarians is kind of basic information.
390
935260
3000
Това, което се знае от ветеринарните лекари е само бегла информация.
15:38
We can scan all sorts of things,
391
938260
2000
Ние можем да сканираме най-различни неща,
15:40
all sorts of animals.
392
940260
2000
най-различни животни.
15:42
The only problem is to fit it into the machine.
393
942260
3000
Единственият проблем е да ги поберем в машината.
15:45
So here's a bear.
394
945260
2000
Това тук е мечка.
15:47
It was kind of hard to get it in.
395
947260
2000
Беше малко трудно да я поберем.
15:49
And the bear is a cuddly, friendly animal.
396
949260
3000
И мечката е пухкаво, дружелюбно животно.
15:52
And here it is. Here is the nose of the bear.
397
952260
3000
Ето я тук. Това е носа на мечката.
15:55
And you might want to cuddle this one,
398
955260
3000
Може да ви се прииска да я прегърнете,
15:58
until you change the functions and look at this.
399
958260
3000
докато не промените функциите и видите това.
16:01
So be aware of the bear.
400
961260
2000
Така че внимавайте с мечките.
16:03
So with that,
401
963260
2000
И така с това,
16:05
I'd like to thank all the people
402
965260
2000
бих искал да благодаря на всички хора,
16:07
who have helped me to generate these images.
403
967260
2000
които ми помогнаха да генерирам тези изображения.
16:09
It's a huge effort that goes into doing this,
404
969260
2000
Огромни усилия отиват в това начинание,
16:11
gathering the data and developing the algorithms,
405
971260
3000
събиране на данни и разработване на алгоритми,
16:14
writing all the software.
406
974260
2000
писане на целия софтуер.
16:16
So, some very talented people.
407
976260
3000
И така, някои много талантливи хора.
16:19
My motto is always, I only hire people that are smarter than I am
408
979260
3000
Моето мото е винаги да наемам хора, които са по-умни от мен
16:22
and most of these are smarter than I am.
409
982260
2000
и повечето от тях са по-умни от мен.
16:24
So thank you very much.
410
984260
2000
Така че, много ви благодаря.
16:26
(Applause)
411
986260
4000
(Ръкопляскания)
Относно този уебсайт

Този сайт ще ви запознае с видеоклипове в YouTube, които са полезни за изучаване на английски език. Ще видите уроци по английски език, преподавани от първокласни учители от цял свят. Кликнете два пъти върху английските субтитри, показани на всяка страница с видеоклипове, за да възпроизведете видеото оттам. Субтитрите се превъртат в синхрон с възпроизвеждането на видеото. Ако имате някакви коментари или искания, моля, свържете се с нас, като използвате тази форма за контакт.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7