在2014年（第100届）美国外科医师学会(ACS)的临床年会上，美国莫非特癌症研究中心Segundo Gonzalez的报告指出，Augmented reality是一项类似谷歌眼镜（Google Glass）的新技术，可帮助外科医生做好切除肿瘤的准备。该技术利用先前的影像学资料将术中的超声扫描图像转换成三维影像。（自Medscape网站）

研究者表示，该技术的发明或可帮助外科医生判断所切割肿瘤组织的范围，而且它的效果就像X射线的视觉。外科医生不能保证对肿瘤切缘的准确定位，乳腺癌外科切缘的恶性肿瘤阳性率在10%-30%。目前，放射科医生和其他专家在手术开始前，为外科医生提供三维图像和来自MRI、CT以及超声扫描的信息。

效果如同X射线的视觉

研究者表示，这些图像可以在骨科手术中用于病灶部位的可视化。但是软组织总在不断变化，因此术前的图像不能提供术中准确的可视化图像，好像你看着乳房总是在动。超声可提供术中准确的实时图像，但是通常为二维平面效果。而在Augmented reality技术中，信息被叠加在实时的图像上。就如你正在看一条街道，街道上的餐厅、停车场、图书馆上面都有标牌注释一样，这就是谷歌眼镜等设备的一项初级应用。

研究者们开发了一个软件，用以检测Augmented reality为乳腺癌癌肿切除手术提供三维重建图像的可行性。他们采用了三维超声技术在一个乳房放射幻影中记录了29个单一病灶和34个多重病灶的范围，可用CT或MRI，但不用三维超声。

在这项研究中，超声在每一个病灶处分别产生了300余张图片，用以测量病灶的总体积。测量值包括：X、Y、Z坐标值；定位和定向；与皮肤的距离以及像素强度，病灶体积变化范围是：0.55-4.12 cm3。随后，研究人员用软件制造了一个次级图像，来覆盖先前的图像信息，就如同术中采用二维超声一样。对于任一病灶，此过程需要12 000多个算法指令来实现。结果显示，有89.4%的初级图像被次级图像所覆盖。

叠加在实时图像上的信息

单发肿瘤在每个轴位上的可视化可以精确到0.7 mm，为全肿瘤体积的测量提供了1.2 mm3的精确度。 多发肿瘤在每个轴位上的可视化可以精确到1.3 mm，为体积的测量提供了5.4 mm3的精确度。

研究者们正在寻求IRB(institutional review board)对该技术测试的批准。Theodore指出他们已经证明了该方法的可行性，说明该方法是可以应用于临床的。外科医生们将能够在超声检测仪上、平板电脑上或头盔智能手机上看这些图像。

加州大学Pierre Theodore教授表示这项技术非常有前景，还有巨大的潜能可以改进收集的数据，但值得怀疑移动设备是否有足够的计算能力来提供这些图像，也还需要证据使外科医生相信这项技术有改善临床转归的作用。

研究者解释道，软件可以生成简化的图像并把它们传送给任意一个在手术室中使用的设备。仅仅一个改良后的可视化技术也许已经足够被临床医生们所接受，因为他们可以得到将要操作的肿瘤的真实视觉化X射线图。希望以后可证明这的确与病人的复发和生存相关。