TED2018
Mary Lou Jepsen: How we can use light to see deep inside our bodies and brains
Mary Lou Jepsen: Hogyan használható a fény arra, hogy mélyen a testünkbe és agyunkba lássunk?
Filmed:
Readability: 4.2
781,086 views
Sok elképesztő bemutató után Mary Lou Jepsen feltaláló megmutatja, hogyan használható a vörös fény arra, hogy meglássuk, és esetleg serkentsük azt, ami a testünkben és az agyunkban van. Jepsen az optika határterületére visz bennünket, ahol új technológiákat mutat be, melyek fényt és hangot használva észlelnek tumorokat, mérik az idegi aktivitást és talán helyettesíthetik az MRI gépeket egy olcsóbb, hatékonyabb és hordható rendszerrrel.
Mary Lou Jepsen - Inventor, entrepreneur, optical physicist
Mary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things. Full bio
Mary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
People don't realize
0
722
1887
Az emberek nem veszik észre,
00:14
that red light and benign
near-infrared light
near-infrared light
1
2633
4159
hogy a vörös fény és az ártalmatlan
infravörös-közeli fény
infravörös-közeli fény
00:18
go right through your hand,
just like this.
just like this.
2
6816
3357
átmegy a kezükön.
00:23
This fact could enable better,
faster and cheaper health care.
faster and cheaper health care.
3
11157
5186
Ez a tény lehetővé tesz egy jobb,
gyorsabb, olcsóbb kezelést.
gyorsabb, olcsóbb kezelést.
00:28
Our translucence is key here.
4
16696
2905
Az áttetszőségünk itt a kulcs.
00:32
I'm going to show you how we use
this key and a couple of other keys
this key and a couple of other keys
5
20093
3862
Megmutatom, hogyan használjuk
ezt és pár másik tényezőt
ezt és pár másik tényezőt
00:35
to see deep inside our bodies and brains.
6
23979
2733
arra, hogy mélyen belelássunk
testünkbe és agyunkba.
testünkbe és agyunkba.
00:40
OK, so first up ...
7
28043
1515
Oké, először is ...
00:42
You see this laser pointer
and the spot it makes on my hand?
and the spot it makes on my hand?
8
30868
3431
Látják ezt a lézerlámpát és a pontot,
ami a kezemre világít?
ami a kezemre világít?
00:47
The light goes right through my hand --
9
35624
1886
Ez a fény egyenesen átmegy a kezemen –
00:49
if we could bring
the lights down, please --
the lights down, please --
10
37534
2067
ha le tudnánk oltani a lámpát, kérem –
00:51
as I've already shown.
11
39625
1181
ahogy már mutattam.
00:52
But you can no longer see that laser spot.
12
40830
2754
De már nem látják tovább a lézerpöttyöt.
00:55
You see my hand glow.
13
43608
1460
Látják a kezemet, hogy fénylik.
00:58
That's because the light
spreads out, it scatters.
spreads out, it scatters.
14
46013
3690
Ez azért van, mert a fény
kiterjed, szétszóródik.
kiterjed, szétszóródik.
01:02
I need you to understand
what scattering is,
what scattering is,
15
50226
3208
Meg kell érteniük, mi a szétszóródás,
01:05
so I can show you how we get rid of it
16
53458
2802
azért, hogy megmutathassam,
hogyan szabadulhatunk meg tőle,
hogyan szabadulhatunk meg tőle,
01:08
and see deep inside our bodies and brains.
17
56284
2436
és nézhetünk mélyen testünkbe és agyunkba.
01:12
So, I've got a piece of chicken back here.
18
60419
2491
Van itt hátul egy darab csirkenyakam.
01:15
(Laughter)
19
63683
1386
(Nevetés)
01:17
It's raw.
20
65093
1150
Nyers.
01:20
Putting on some gloves.
21
68085
1618
Felveszek egy kesztyűt.
01:21
It's got the same
optical properties as human flesh.
optical properties as human flesh.
22
69727
4543
Ugyanolyan optikai tulajdonságai vannak,
mint az emberi húsnak.
mint az emberi húsnak.
01:29
So, here's the chicken ...
putting it on the light.
putting it on the light.
23
77204
4531
Itt van a csirke... Megvilágítjuk.
01:34
Can you see, the light goes right through?
24
82744
2156
Látják, hogy megy keresztül rajta?
01:38
I also implanted a tumor in that chicken.
25
86731
2733
Egy tumort is beültettem a csirkébe.
01:42
Can you see it?
26
90215
1180
Látják?
01:43
Audience: Yes.
27
91419
1328
Közönség: Igen.
01:44
Mary Lou Jepsen: So this means,
using red light and infrared light,
using red light and infrared light,
28
92771
4672
Mary Lou Jepsen: Ez azt jelenti,
hogy vörös és infravörös fénnyel
hogy vörös és infravörös fénnyel
01:49
we can see tumors in human flesh.
29
97467
2457
láthatjuk a tumort az emberi testben.
01:53
But there's a catch.
30
101117
1333
De van egy kis gubanc.
01:55
When I throw another
piece of chicken on it,
piece of chicken on it,
31
103534
2294
Ha egy másik csirkedarabot is rárakok,
01:59
the light still goes through,
32
107137
1787
a fény még mindig átmegy,
02:02
but you can no longer see the tumor.
33
110050
2400
de már nem látszik a tumor.
02:05
That's because the light scatters.
34
113188
2619
Ez a fény szóródása miatt van.
02:08
So we have to do something
about the scatter
about the scatter
35
116633
2284
Tehát a szóródással
kell valamit kezdenünk,
kell valamit kezdenünk,
02:10
so we can see the tumor.
36
118941
1600
hogy láthassuk a tumort.
02:14
We have to de-scatter the light.
37
122055
2133
Meg kell szüntetnünk a szóródást.
02:17
So ...
38
125245
1150
Tehát...
02:19
A technology I spent
the early part of my career on
the early part of my career on
39
127785
2848
A technológia, mellyel karrierem
elején foglalkoztam,
elején foglalkoztam,
02:22
enables de-scattering.
40
130657
1468
megszünteti a szóródást.
02:24
It's called holography.
41
132720
1533
Ez a holográfia,
02:26
And it won the Nobel Prize
in physics in the 70s,
in physics in the 70s,
42
134728
2936
mely a 70-es években
fizikai Nobel-díjat nyert,
fizikai Nobel-díjat nyert,
02:29
because of the fantastic things
it enables you to do with light.
it enables you to do with light.
43
137688
4032
a fantasztikus dolgokért,
amelyeket lehetővé tesz a fénnyel.
amelyeket lehetővé tesz a fénnyel.
02:34
This is a hologram.
44
142879
1267
Ez egy hologram.
02:36
It captures all of the light,
all of the rays, all of the photons
all of the rays, all of the photons
45
144934
4571
Elnyeli az összes fényt,
az összes sugarat és fotont
az összes sugarat és fotont
02:41
at all of the positions
and all of the angles, simultaneously.
and all of the angles, simultaneously.
46
149529
4510
minden pozícióban,
minden szögből egyszerre.
minden szögből egyszerre.
02:47
It's amazing.
47
155173
1150
Elképesztő,
02:48
To see what we can do with holography ...
48
156831
2631
mit tudunk csinálni a holográfiával...
02:53
You see these marbles?
49
161022
1476
Látják ezeket a golyókat?
02:54
Look at these marbles
bouncing off of the barriers,
bouncing off of the barriers,
50
162522
2709
Nézzék ezeket a golyókat,
ahogy az akadályokról leesnek,
ahogy az akadályokról leesnek,
02:57
as an analogy to light
being scattered by our bodies.
being scattered by our bodies.
51
165688
3730
akár a fény szóródása a testünkben.
03:02
As the marbles get to the bottom
of the scattering maze,
of the scattering maze,
52
170323
4016
Ahogy a golyók eljutnak
a labirintus aljára,
a labirintus aljára,
03:06
they're chaotic, they're scattering
and bouncing everywhere.
and bouncing everywhere.
53
174363
4067
kaotikusak, szétszórtak,
és mindenfelé elugrálnak.
és mindenfelé elugrálnak.
03:11
If we record a hologram
at the bottom inside of the screen,
at the bottom inside of the screen,
54
179046
4206
Ha egy hologramot rögzítünk
a képernyő alján,
a képernyő alján,
03:15
we can record the position and angle
of each marble exiting the maze.
of each marble exiting the maze.
55
183276
6539
rögzíthetjük minden golyó
helyét és szögét, ahogy kijut.
helyét és szögét, ahogy kijut.
03:22
And then we can bring in
marbles from below
marbles from below
56
190339
2514
És lentről hozhatunk golyókat,
03:26
and have the hologram direct each marble
to exactly the right position and angle,
to exactly the right position and angle,
57
194061
6148
melyeket a hologram a megfelelő
helyre és szögbe irányít,
helyre és szögbe irányít,
03:32
such as they emerge in a line
at the top of the scatter matrix.
at the top of the scatter matrix.
58
200233
5262
és kialakul egy sor
a szóródási mátrix tetején.
a szóródási mátrix tetején.
03:39
We're going to do that with this.
59
207162
1916
Ezzel fogjuk ezt elvégezni.
03:41
This is optically similar to human brain.
60
209732
4282
Ez optikailag hasonlít az emberi agyra.
03:46
I'm going to switch to green light now,
61
214787
2690
Zöld fényre fogok most kapcsolni,
03:49
because green light is brighter
to your eyes than red or infrared,
to your eyes than red or infrared,
62
217501
3758
mert a zöld világosabb a szemnek,
mint a vörös vagy infravörös,
mint a vörös vagy infravörös,
03:53
and I really need you to see this.
63
221283
1960
és ezt látniuk kell.
03:55
So we're going to put a hologram
in front of this brain
in front of this brain
64
223665
4825
Egy hologramot fogunk
az aggyal szembe rakni,
az aggyal szembe rakni,
04:00
and make a stream of light come out of it.
65
228514
2666
és kiáramoltatunk rajta egy fénycsóvát.
04:04
Seems impossible but it isn't.
66
232831
2929
Lehetetlennek tűnik, de nem az.
04:07
This is the setup you're going to see.
67
235784
2206
Ezt a szerkezetet fogják látni.
04:10
Green light.
68
238014
1150
Zöld fény.
04:12
Hologram here, green light going in,
69
240514
2865
Itt a hologram, a zöld fény belemegy,
04:15
that's our brain.
70
243403
1150
ez az agyunk.
04:18
And a stream of light comes out of it.
71
246458
4391
És a fénycsóva kijön.
04:22
We just made a brain lase
of densely scattering tissue.
of densely scattering tissue.
72
250873
4730
Az agy így lézerként,
mint sűrű szövet világít.
mint sűrű szövet világít.
04:27
Seems impossible,
no one's done this before,
no one's done this before,
73
255627
3270
Lehetetlennek tűnik,
még senki nem csinált ilyet,
még senki nem csinált ilyet,
04:30
you're the first public audience
to ever see this.
to ever see this.
74
258921
2740
önök az első közönség, akik láthatják ezt.
04:33
(Applause)
75
261685
4786
(Taps)
04:38
What this means is
that we can focus deep into tissue.
that we can focus deep into tissue.
76
266495
3667
Ez azt jelenti, hogy mélyen
beleláthatunk a szövetbe.
beleláthatunk a szövetbe.
04:42
Our translucency is the first key.
77
270805
3010
Az áttetszőség az első kulcs.
04:45
Holography enabling de-scattering
is the second key
is the second key
78
273839
4031
A holográfia megakadályozza
a szóródást, ami a második kulcs,
a szóródást, ami a második kulcs,
04:49
to enable us to see deep inside
of our bodies and brains.
of our bodies and brains.
79
277894
3867
hogy mélyen belelássunk
a testünkbe és az agyunkba.
a testünkbe és az agyunkba.
04:54
You're probably thinking,
80
282981
1667
Valószínűleg azt gondolják,
04:57
"Sounds good, but what about
skull and bones?
skull and bones?
81
285118
3009
"Jól hangzik, de mi van a koponyával
és a csontokkal?
és a csontokkal?
05:00
How are you going to see through the brain
without seeing through bone?"
without seeing through bone?"
82
288151
4070
Hogy fogunk átlátni az agyon,
anélkül, hogy a csonton átlátunk?"
anélkül, hogy a csonton átlátunk?"
05:04
Well, this is real human skull.
83
292245
2288
Nos, ez igazi emberi koponya.
05:07
We ordered it at skullsunlimited.com.
84
295188
3135
A skullsunlimited.com-ról rendeltük.
05:10
(Laughter)
85
298347
1746
(Nevetés)
05:12
No kidding.
86
300117
1238
Nem viccelek.
05:13
But we treat this skull with great respect
at our lab and here at TED.
at our lab and here at TED.
87
301379
4724
De itt a TED-nél a laborban
nagy tisztelettel bánunk vele.
nagy tisztelettel bánunk vele.
05:18
And as you can see,
88
306127
1596
És ahogy láthatják,
05:20
the red light goes right through it.
89
308770
1990
a vörös fény áthalad rajta.
05:23
Goes through our bones.
90
311912
1535
Áthalad a csontjainkon.
05:25
So we can go through skull
and bones and flesh with just red light.
and bones and flesh with just red light.
91
313471
5018
Tehát a vörös fény át tud hatolni
a koponyán, a csontokon, és a húson.
a koponyán, a csontokon, és a húson.
05:31
Gamma rays and X-rays do that, too,
but they cause tumors.
but they cause tumors.
92
319268
3729
Gamma-sugárzással és a röntgennel
ezt érjük, el, de azok tumort okoznak.
ezt érjük, el, de azok tumort okoznak.
05:35
Red light is all around us.
93
323637
3076
A vörös fény mindenütt
körülvesz bennünket.
körülvesz bennünket.
05:39
So, using that, I'm going
to come back here
to come back here
94
327137
2904
Ezzel vissza is térek ide,
05:42
and show you something more useful
than making a brain lase.
than making a brain lase.
95
330065
3403
és mutatok egy haszosabb dolgot,
mint a világító agy.
mint a világító agy.
05:46
We challenged ourselves to see how fine
we could focus through brain tissue.
we could focus through brain tissue.
96
334229
3954
Kipróbáltuk, mennyire tudunk
átlátni az agyszöveten.
átlátni az agyszöveten.
05:50
Focusing through this brain,
97
338967
2102
Ezen az agyon keresztül jó volt a fókusz.
05:53
it was such a fine focus,
we put a bare camera die in front of it.
we put a bare camera die in front of it.
98
341093
4574
Egy kamerát elé helyeztünk.
05:58
And the bare camera die ...
99
346288
1800
És a kamera...
06:03
Could you turn down the spotlight?
100
351454
1627
Le tudnák kapcsolni a reflektort?
06:05
OK, there it is.
101
353105
1150
Oké, megvan.
06:07
Do you see that?
102
355117
1159
Látják?
06:08
Each pixel is two-thousandths
of a millimeter wide.
of a millimeter wide.
103
356300
4276
Minden pixel kétezred milliméter széles.
06:13
Two microns.
104
361673
1404
Két mikron.
06:15
That means that spot focus --
full width half max --
full width half max --
105
363101
3389
Ez azt jelenti, hogy a fókusz –
teljes szélességének felénél –
teljes szélességének felénél –
06:18
is six to eight microns.
106
366514
1790
6-8 mikronos.
06:21
To give you an idea of what that means:
107
369006
2648
Hogy értsék, ez mit jelent:
06:24
that's the diameter of the smallest neuron
in the human brain.
in the human brain.
108
372442
4002
az emberi agy legkisebb neuronjának
ennyi az átmérője.
ennyi az átmérője.
06:29
So that means we can focus
through skull and brain to a neuron.
through skull and brain to a neuron.
109
377300
4450
Tehát tudunk a koponyán és az agyon
keresztül egy neuronra fókuszálni.
keresztül egy neuronra fókuszálni.
06:34
No one has seen this before,
we're doing this for the first time here.
we're doing this for the first time here.
110
382104
3634
Ezt még senki nem látta,
itt csináljuk először.
itt csináljuk először.
06:38
It's not impossible.
111
386207
1589
Ez nem lehetetlen.
06:39
(Applause)
112
387820
1942
(Taps)
06:41
We made it work with our system,
so we've made a breakthrough.
so we've made a breakthrough.
113
389786
2982
És működésbe hoztuk a rendszerünkkel,
tehát áttörést értünk el.
tehát áttörést értünk el.
06:44
(Laughter)
114
392792
1801
(Nevetés)
06:46
Just to give an idea -- like,
that's not just 50 marbles.
that's not just 50 marbles.
115
394617
2952
Hogy megértsék –
itt nem csak 50 golyóról van szó.
itt nem csak 50 golyóról van szó.
06:49
That's billions, trillion of photons,
116
397593
2897
Milliárd, billió fotonról,
06:52
all falling in line as directed
by the hologram,
by the hologram,
117
400514
3396
melyek egy sorban zuhannak,
ahogy a hologram irányítja őket,
ahogy a hologram irányítja őket,
06:55
to ricochet through
densely scattering brain,
densely scattering brain,
118
403934
5071
és a sűrű, szóródást okozó
agyszöveten átjutva
agyszöveten átjutva
07:01
and emerge as a focus.
119
409029
2937
kiemelkedik a fókusz.
07:03
It's pretty cool.
120
411990
2008
Elég menő.
07:06
We're excited about it.
121
414022
1277
Izgatottak vagyunk.
07:07
This is an MRI machine.
122
415728
2032
Ez egy MRI.
07:09
It's a few million dollars,
it fills a room,
it fills a room,
123
417784
2162
Dollármilliókba kerül,
és kitölt egy szobát,
és kitölt egy szobát,
07:11
many people have probably been in one.
124
419970
2186
talán sok ember volt már ilyenben.
07:14
I've spent a lot of time in one.
125
422180
1540
Én sok időt töltöttem benne.
07:15
It has a focus of about a millimeter --
126
423744
2397
Kb egy milliméteres fókusza van –
07:18
kind of chunky, compared to
what I just showed you.
what I just showed you.
127
426165
2833
Elég durva, ahhoz képest,
amit az előbb mutattam.
amit az előbb mutattam.
07:21
A system based on our technology
could enable dramatically lower cost,
could enable dramatically lower cost,
128
429022
5658
A mi technológiánkra épülő rendszer
jelentősen olcsóbb lenne,
jelentősen olcsóbb lenne,
07:26
higher resolution
129
434704
1815
nagyobb felbontású,
07:28
and smaller medical imaging.
130
436543
2493
és kevesebb orvosi képalkotást igényel.
07:31
So that's what we've started to do.
131
439680
1869
Ezt kezdtük el csinálni.
07:34
My team and I have built a rig, a lab rig
132
442180
4228
A csapatommal építettünk
egy laboratóriumi eszközt,
egy laboratóriumi eszközt,
07:38
to scan out tissue.
133
446432
1856
hogy szöveteket vizsgáljunk.
07:40
And here it is in action.
134
448797
1666
Így néz ki működés közben.
07:42
We wanted to see how good we could do.
135
450932
2142
Látni akartuk,
mennyire jót tudunk csinálni.
mennyire jót tudunk csinálni.
07:46
We've built this over the last year.
136
454535
2061
Ezt múlt évben építettük.
07:49
And the result is,
137
457626
1525
Az eredmény:
07:51
we're able to find tumors
138
459814
4337
tumorokat fedezünk fel
07:56
in this sample --
139
464175
1170
ezen a mintán –
07:57
70 millimeters deep,
the light going in here,
the light going in here,
140
465369
3141
70 milliméter mély, a fény behatol,
08:00
half a millimeter resolution,
141
468534
2214
fél milliméteres felbontás,
08:02
and that's the tumor it found.
142
470772
2288
és ez a tumor, amit találtunk.
08:05
You're probably looking at this,
143
473526
2461
Valószínűleg azt gondolják,
08:08
like, "Sounds good,
but that's kind of a big system.
but that's kind of a big system.
144
476011
4991
"Jól hangzik, de ez elég nagy rendszer.
08:13
It's smaller than
a honking-big MRI machine,
a honking-big MRI machine,
145
481026
4551
Kisebb, mint az óriási MRI gép,
08:17
monster MRI machine,
146
485601
1350
a robosztus MRI gép,
08:18
but can you do something
to shrink it down?"
to shrink it down?"
147
486975
2165
de le tudják valahogy kicsinyíteni?
08:22
And the answer is:
148
490038
1784
A válasz pedig:
08:23
of course.
149
491846
1170
Persze.
08:25
We can replace each
big element in that system
big element in that system
150
493040
3620
A rendszer minden nagy elemét
ki tudjuk cserélni
ki tudjuk cserélni
08:28
with a smaller component --
151
496684
1595
egy kisebbre –
08:30
a little integrated circuit,
152
498303
1897
egy kisebb, beépített áramkörre,
08:32
a display chip the size
of a child's fingernail.
of a child's fingernail.
153
500224
4139
egy kijelző chipre, ami akkora
mint egy gyerek körme.
mint egy gyerek körme.
08:37
A bit about my background:
154
505451
1555
Egy kicsit a hátteremről:
08:39
I've spent the last two decades
inventing, prototype-developing
inventing, prototype-developing
155
507030
6235
Két évtizedet töltöttem
feltalálással, prototípus-fejlesztéssel,
feltalálással, prototípus-fejlesztéssel,
08:45
and then shipping billions of dollars
of consumer electronics --
of consumer electronics --
156
513289
4959
és a fogyasztói elektronika
dollármilliárdjait szállítottam –
dollármilliárdjait szállítottam –
08:50
with full custom chips --
157
518272
2305
teljesen egyedi chipekkel –
08:52
on the hairy edge of optical physics.
158
520601
2736
az optikai fizika peremén.
08:55
So my team and I built the big lab rig
159
523919
4682
Tehát csapatom
egy nagy laboreszközt épített,
egy nagy laboreszközt épített,
09:00
to perfect our architecture
and test the corner cases
and test the corner cases
160
528625
4742
hogy tökéletesítsük szerkezetünket,
teszteljük a kritikus pontokat,
teszteljük a kritikus pontokat,
09:05
and really fine-tune our chip designs,
161
533849
2191
és finomítsuk chip-terveinket,
09:08
before spending the millions of dollars
to fabricate each chip.
to fabricate each chip.
162
536064
3649
mielőtt dollármilliókat költünk
a chipek gyártására.
a chipek gyártására.
09:12
Our new chip inventions
slim down the system, speed it up
slim down the system, speed it up
163
540318
4672
Az új chipfejlesztésünk
lekicsinyíti és felgyorsítja a rendszert,
lekicsinyíti és felgyorsítja a rendszert,
09:17
and enable rapid scanning
and de-scattering of light
and de-scattering of light
164
545014
4083
képes a gyors képalkotásra,
és a szóródás gyors megszüntetésére,
és a szóródás gyors megszüntetésére,
09:21
to see deep into our bodies.
165
549121
1867
hogy belelássunk a testünkbe.
09:23
This is the third key to enable
better, faster and cheaper health care.
better, faster and cheaper health care.
166
551498
5525
Ez a harmadik kulcsa a jobb, gyorsabb,
és olcsóbb egészségügynek.
és olcsóbb egészségügynek.
09:33
This is a mock-up of something
that can replace the functionality
that can replace the functionality
167
561577
6705
Ez mintapéldája annak, ami helyettesítheti
09:40
of a multimillion-dollar MRI machine
168
568306
2970
a sokmillió dolláros MRI gépet
09:43
into a consumer electronics price point,
169
571300
2690
egy megfizethető elektronikával,
09:46
that you could wear as a bandage,
line a ski hat, put inside a pillow.
line a ski hat, put inside a pillow.
170
574014
5333
ami kötésként is hordható,
vagy mint sísapka, vagy a párnába rakva.
vagy mint sísapka, vagy a párnába rakva.
09:51
That's what we're building.
171
579882
1672
Ezt építjük.
09:53
(Applause)
172
581578
1169
(Taps)
09:54
Oh, thanks!
173
582771
1279
Köszönöm!
09:56
(Applause)
174
584074
2975
(Taps)
09:59
So you're probably thinking,
175
587073
2139
Valószínűleg azt gondolják,
10:01
"I get the light going through our bodies.
176
589236
2833
"A testemen áthaladó fényt kapok.
10:04
I even get the holography
de-scattering the light.
de-scattering the light.
177
592911
2934
Még a holográfiát is megkapom,
ami megszünteti a szóródást.
ami megszünteti a szóródást.
10:08
But how do we use these new
chip inventions, exactly,
chip inventions, exactly,
178
596656
2867
De hogy használhatóak pontosan
ezek az új chipfejlesztések
ezek az új chipfejlesztések
10:11
to do the scanning?"
179
599547
1255
a képalkotásban?"
10:13
Well, we have a sound approach.
180
601903
2066
Hanggal közelítjük meg a kérdést.
10:16
No, literally -- we use sound.
181
604411
1866
Nem, komolyan – hangokat használunk.
10:18
Here, these three discs represent
the integrated circuits
the integrated circuits
182
606949
4100
Ezek a korongok jelzik a
beépített áramköröket,
beépített áramköröket,
10:23
that we've designed,
183
611073
1465
ezeket terveztük arra,
10:24
that massively reduce the size
of our current bulky system.
of our current bulky system.
184
612562
4847
hogy jelentősen lekicsinyítsük
a mostani méretes rendszert.
a mostani méretes rendszert.
10:30
One of the spots, one of the chips,
emits a sonic ping,
emits a sonic ping,
185
618157
3420
Az egyik pont, az egyik chip
szonikus csengést bocsát ki,
szonikus csengést bocsát ki,
10:34
and it focuses down,
186
622369
1654
és fókuszál,
10:36
and then we turn red light on.
187
624696
2081
majd bekapcsoljuk a vörös fényt.
10:39
And the red light that goes
through that sonic spot
through that sonic spot
188
627347
3396
A vörös fény áthalad a szonikus ponton,
10:42
changes color slightly,
189
630767
2360
a fény kicsit megváltozik,
10:45
much like the pitch
of the police car siren changes
of the police car siren changes
190
633680
3005
mint ahogy a rendőrautó szirénájának
hangja változik,
hangja változik,
10:48
as it speeds past you.
191
636709
1467
ahogy elhalad mellettünk.
10:52
So.
192
640042
1241
Tehát.
10:53
There's this other thing about holography
I haven't told you yet,
I haven't told you yet,
193
641307
3301
Ott van a másik dolog a holográfiával,
amit még nem említettem,
amit még nem említettem,
10:56
that you need to know.
194
644632
1309
de tudniuk kell.
10:58
Only two beams of exactly the same color
can make a hologram.
can make a hologram.
195
646427
4769
Csak két, egyforma színű sugár
képes hologramot alkotni.
képes hologramot alkotni.
11:03
So, that's the orange light
that's coming off of the sonic spot,
that's coming off of the sonic spot,
196
651800
5356
Ez a narancsszín,
amely a szonikus pontból jön,
amely a szonikus pontból jön,
11:09
that's changed color slightly,
197
657180
2183
kicsit megváltozott.
11:11
and we create a glowing disc
of orange light
of orange light
198
659387
3649
Csinálunk egy narancsszínben
világító lemezt
világító lemezt
11:15
underneath a neighboring chip
199
663060
1619
egy szomszédos chip alatt,
11:17
and then record a hologram
on the camera chip.
on the camera chip.
200
665212
3627
majd felveszünk egy hologramot
a chip kamerájával.
a chip kamerájával.
11:21
Like so.
201
669362
1215
Így.
11:22
From that hologram, we can extract
information just about that sonic spot,
information just about that sonic spot,
202
670601
5333
Ebből a hologramból csak a szonikus
pontról kapunk információt,
pontról kapunk információt,
11:27
because we filter out
all of the red light.
all of the red light.
203
675958
2934
mert kiszűrjük az összes vörös fényt.
11:32
Then, we can optionally
focus the light back down into the brain
focus the light back down into the brain
204
680037
3927
Majd visszavezethetjük a fényt az agyba,
11:35
to stimulate a neuron
or part of the brain.
or part of the brain.
205
683988
3183
hogy stimuláljunk egy neuront,
vagy az agy egy részét.
vagy az agy egy részét.
11:39
And then we move on
to shift the sonic focus to another spot.
to shift the sonic focus to another spot.
206
687195
5104
Majd egy másik pontra helyezzük
a szonikus fókuszt.
a szonikus fókuszt.
11:44
And that way, spot by spot,
we scan out the brain.
we scan out the brain.
207
692323
3960
Így pontról pontra teljes képet
alkothatunk az agyról.
alkothatunk az agyról.
11:49
Our chips decode holograms
208
697309
2643
Chipjeink értelmezik a hologramot,
11:51
a bit like Rosalind Franklin decoded
this iconic image of X-ray diffraction
this iconic image of X-ray diffraction
209
699976
5764
kicsit úgy, mint Rosalind Franklin
azt az ikonikus röntgenképet,
azt az ikonikus röntgenképet,
11:57
to reveal the structure of DNA
for the first time.
for the first time.
210
705764
3111
mellyel elsőként fedte fel
a DNS szerkezetét.
a DNS szerkezetét.
12:01
We're doing that electronically
with our chips,
with our chips,
211
709379
3192
Ezt mi chipjeinkkel
elektronikusan csináljuk,
elektronikusan csináljuk,
12:04
recording the image
and decoding the information,
and decoding the information,
212
712595
3737
rögzítjük a képet,
értelmezzük az információt
értelmezzük az információt
12:08
in a millionth of a second.
213
716356
1828
egymilliomod másodperc alatt.
12:10
We scan fast.
214
718612
1675
Gyorsan alkotunk képet.
12:13
Our system may be extraordinary
at finding blood.
at finding blood.
215
721625
3333
A rendszerünk talán különleges,
ha vért keresünk.
ha vért keresünk.
12:17
And that's because blood absorbs
red light and infrared light.
red light and infrared light.
216
725534
3881
Mert a vér elnyeli a vörös
és infravörös fényt.
és infravörös fényt.
12:21
Blood is red.
217
729439
1563
A vér vörös.
12:23
Here's a beaker of blood.
218
731995
1388
Itt egy pohár vér.
12:25
I'm going to show you.
219
733407
1467
Megmutatom.
12:27
And here's our laser,
going right through it.
going right through it.
220
735704
3067
És itt a lézerünk,
amint keresztülhalad rajta.
amint keresztülhalad rajta.
12:31
It really is a laser,
you can see it on the -- there it is.
you can see it on the -- there it is.
221
739180
2929
Ez valóban egy lézer, láthatják, itt van.
12:34
In comparison to my pound of flesh,
222
742133
3941
Összehasonlítva a húsdarabommal,
12:38
where you can see
the light goes everywhere.
the light goes everywhere.
223
746098
2428
ahol, mint láthatták,
a fény mindenfelé megy.
a fény mindenfelé megy.
12:41
So let's see that again, blood.
224
749415
2067
Lássuk újra a vért.
12:44
This is really key: blood absorbs light,
225
752303
2703
Ez a kulcs: a vér elnyeli a fényt,
12:47
flesh scatters light.
226
755989
2206
a szövet szétszórja.
12:51
This is significant,
227
759133
1388
Ez jelentős,
12:52
because every tumor bigger
than a cubic millimeter or two
than a cubic millimeter or two
228
760545
3865
mert minden 1-2 négyzetmilliméternél
nagyobb tumorban
nagyobb tumorban
12:56
has five times the amount of blood
as normal flesh.
as normal flesh.
229
764434
3779
Ötször annyi vér van,
mint a normál szövetben.
mint a normál szövetben.
13:01
So with our system, you can imagine
detecting cancers early,
detecting cancers early,
230
769069
4622
Tehát a rendszerünkkel korán
felfedezhető a rák,
felfedezhető a rák,
13:05
when intervention is easy,
231
773715
2140
mikor még könnyen kezelhető,
13:07
or tracking the size of your tumor
as it grows or shrinks.
as it grows or shrinks.
232
775879
3933
vagy megfigyelhető a tumor változása,
hogy nő, vagy csökken.
hogy nő, vagy csökken.
13:12
Our system also should be extraordinary
at finding out where blood isn't,
at finding out where blood isn't,
233
780338
5136
A rendszer különleges
annak érzékelésében is, hol nincs vér,
annak érzékelésében is, hol nincs vér,
13:17
like a clogged artery,
234
785498
1722
mint az érszűkületnél,
13:19
or the color change in blood
235
787244
2001
vagy a vér színének változását,
13:21
as it carries oxygen
versus not carrying oxygen,
versus not carrying oxygen,
236
789269
3588
hogy szállít, vagy nem szállít oxigént,
13:24
which is a way to measure neural activity.
237
792881
2800
amivel mérhető az idegi tevékenység.
13:28
There's a saying that "sunlight"
is the best disinfectant.
is the best disinfectant.
238
796872
4634
Van egy mondás, miszerint a napfény
a legjobb fertőtlenítőszer.
a legjobb fertőtlenítőszer.
13:33
It's literally true.
239
801530
1512
Ez szó szerint igaz.
13:35
Researchers are killing pneumonia in lungs
by shining light deep inside of lungs.
by shining light deep inside of lungs.
240
803563
6162
Kutatók tüdőgyulladást gyógyítanak azzal,
hogy mélyen a tüdőbe világítanak.
hogy mélyen a tüdőbe világítanak.
13:41
Our system could enable this
noninvasively.
noninvasively.
241
809749
3254
A rendszerünk ezt noninvazív módon
teszi lehetővé.
teszi lehetővé.
13:45
Let me give you three more examples
of what this technology can do.
of what this technology can do.
242
813932
4279
Hadd mutassak még három példát,
hogy mit tud ez a technológia.
hogy mit tud ez a technológia.
13:50
One: stroke.
243
818592
1389
Egy: stroke.
13:52
There's two major kinds of stroke:
244
820601
2267
A stroke-nak két fő fajtája van:
13:54
the one caused by clogs
245
822892
2152
az egyiket vérrög okozza,
13:57
and another caused by rupture.
246
825068
1961
a másikat érrepedés.
13:59
If you can determine the type of stroke
within an hour or two,
within an hour or two,
247
827053
4098
Ha egy-két óra alatt
meg tudjuk határozni a stroke típusát,
meg tudjuk határozni a stroke típusát,
14:03
you can give medication to massively
reduce the damage to the brain.
reduce the damage to the brain.
248
831175
4708
megfelelő gyógyszerekkel jelentősen
csökkenthetjük az agykárosodást.
csökkenthetjük az agykárosodást.
14:08
Get the drug wrong,
249
836358
1452
Ha rossz gyógyszert adunk,
14:10
and the patient dies.
250
838675
1341
a beteg meghal.
14:12
Today, that means access to an MRI scanner
within an hour or two of a stroke.
within an hour or two of a stroke.
251
840752
4728
Ez ma azt jelenti, hogy egy-két órán belül
hozzáférést kell kapni az MRI géphez.
hozzáférést kell kapni az MRI géphez.
14:18
Tomorrow, with compact, portable,
inexpensive imaging,
inexpensive imaging,
252
846306
4271
Holnap már egy kompakt, hordozható
megfizethető képalkotással
megfizethető képalkotással
14:22
every ambulance and every clinic
can decode the type of stroke
can decode the type of stroke
253
850601
3830
minden mentő, minden klinika
meghatározhatja a stroke típusát,
meghatározhatja a stroke típusát,
14:26
and get the right therapy on time.
254
854455
2283
és időben adhat megfelelő kezelést.
14:30
(Applause)
255
858396
4021
(Taps)
14:34
Thanks.
256
862441
1150
Köszönöm.
14:36
Two:
257
864155
1150
Kettő:
14:38
two-thirds of humanity
lacks access to medical imaging.
lacks access to medical imaging.
258
866085
4596
az emberiség kétharmada
nem fér hozzá orvosi képalkotáshoz.
nem fér hozzá orvosi képalkotáshoz.
14:43
Compact, portable, inexpensive
medical imaging can save countless lives.
medical imaging can save countless lives.
259
871394
5024
Egy kompakt, hordozható, megfizethető
képalkotás számtalan életet menthet meg.
képalkotás számtalan életet menthet meg.
14:49
And three:
260
877347
1555
És három:
14:50
brain-computer communication.
261
878926
2062
agy-számítógép kommunikáció.
14:53
I've shown here onstage our system
focusing through skull and brain
focusing through skull and brain
262
881529
4348
Itt a színpadon megmutattam a rendszert
a koponyára és az agyra fókuszálva,
a koponyára és az agyra fókuszálva,
14:57
to the diameter of the smallest neuron.
263
885901
2730
a legkisebb neuron átmérőjéig.
15:01
Using light and sound,
you can activate or inhibit neurons,
you can activate or inhibit neurons,
264
889187
4287
Fényt és hangot használva a neuronok
aktiválhatóak vagy gátolhatóak,
aktiválhatóak vagy gátolhatóak,
15:05
and simultaneously,
we can match spec by spec
we can match spec by spec
265
893498
3492
és közben egyeztethetjük pontról pontra
15:09
the resolution of an fMRI scanner,
266
897014
2706
az fMRI szkenner felbontásával,
15:11
which measures oxygen use in the brain.
267
899744
2508
ami az oxigénfogyasztást méri az agyban.
15:14
We do that by looking
at the color change in the blood,
at the color change in the blood,
268
902276
3341
Ezt a vér színének változását
figyelve tesszük,
figyelve tesszük,
15:17
rather than using a two-ton magnet.
269
905641
2333
egy kéttonnás mágnes használata helyett.
15:21
So you can imagine
that with fMRI scanners today,
that with fMRI scanners today,
270
909541
6152
Elképzelhető így, hogy az fMRI gépekkel ma
15:28
we can decode the imagined words,
images and dreams of those being scanned.
images and dreams of those being scanned.
271
916617
4557
elképzelt szavakról, képekről,
álmokról alkotott képeket értelmezünk.
álmokról alkotott képeket értelmezünk.
15:33
We're working on a system
that puts all three of these capabilities
that puts all three of these capabilities
272
921665
3317
Egy olyan rendszeren dolgozunk,
mely magába foglalja
mely magába foglalja
15:37
into the same system --
273
925006
1547
mindhárom képességet –
15:38
neural read and write
with light and sound,
with light and sound,
274
926577
3214
idegi olvasást és írást
fénnyel és hanggal,
fénnyel és hanggal,
15:41
while simultaneously
mapping oxygen use in the brain --
mapping oxygen use in the brain --
275
929815
4127
és ezzel egy időben feltérképezi
az agy oxigénfelhasználását –
az agy oxigénfelhasználását –
15:45
all together in a noninvasive portable
276
933966
2587
ugyanakkor noninvazív, hordozható,
15:48
that can enable
brain-computer communication,
brain-computer communication,
277
936577
2786
lehetővé teszi
az agy-számítógép kommunikációt,
az agy-számítógép kommunikációt,
15:51
no implants, no surgery,
no optional brain surgery required.
no optional brain surgery required.
278
939387
4326
nincs se implantátum, se műtét,
nem szükséges agyműtét sem.
nem szükséges agyműtét sem.
15:56
This can do enormous good
279
944061
2080
Ez nagyon nagy jót tehet
15:58
for the two billion people
that suffer globally with brain disease.
that suffer globally with brain disease.
280
946165
4533
azzal a kétmilliárd emberrel,
akik agyi betegséggel küzdenek.
akik agyi betegséggel küzdenek.
16:04
(Applause)
281
952020
5135
(Taps)
16:09
People ask me how deep we can go.
282
957179
1890
Sokan kérdik, milyen mélyre tud menni.
16:11
And the answer is:
the whole body's in reach.
the whole body's in reach.
283
959093
2929
A válasz: az egész test elérhető.
16:14
But here's another way to look at it.
284
962046
2036
De van egy másik mód, hogy megnézzük.
16:20
(Laughter)
285
968800
1404
(Nevetés)
16:22
My whole head just lit up,
you want to see it again?
you want to see it again?
286
970228
2612
Az egész fejem világít,
akarják látni még egyszer?
akarják látni még egyszer?
16:24
Audience: Yes!
287
972864
1230
Közönség: Igen!
16:26
(Laughter)
288
974118
1417
(Nevetés)
16:28
MLJ: This looks scary, but it's not.
289
976442
2221
MLJ: Ijesztőnek néz ki, de nem az.
16:31
What's truly scary
is not knowing about our bodies,
is not knowing about our bodies,
290
979046
2983
Az a valóban ijesztő,
ha nem tudunk a testünkről,
ha nem tudunk a testünkről,
16:34
our brains and our diseases
291
982053
1992
az agyunkról, és a betegségeinkről,
16:36
so we can effectively treat them.
292
984069
1945
és így nem tudjuk kezelni.
16:38
This technology can help.
293
986038
1658
Ez a technológia segíthet.
16:39
Thank you.
294
987720
1151
Köszönöm.
16:40
(Applause)
295
988895
5454
(Taps)
16:46
Thank you.
296
994373
1151
Köszönöm.
16:47
(Applause)
297
995548
1150
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Mary Lou Jepsen - Inventor, entrepreneur, optical physicistMary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things.
Why you should listen
Mary Lou Jepsen is one of the world’s foremost engineers and scientists in optics, imaging and display -- inventing at the hairy, crazy edge of what physics allows, aiming to do what seems impossible and leading teams to achieve these in volume in partnership with the world’s largest manufacturers, in Asia. She has more than 200 patents published or issued.
Jepsen is the founder and CEO of Openwater, which aims to use new optics to see inside our bodies. Previously a top technical exec at Google, Facebook, Oculus and Intel, her startups include One Laptop Per Child, where she was CTO and chief architect on the $100 laptop. She studied at Brown, MIT and Rhode Island School of Design, and she was a professor at both MITs -- the one in Cambridge, Mass., and the Royal Melbourne Institute of Tech in Australia.
Mary Lou Jepsen | Speaker | TED.com