Главная
Новости Статьи Россия В мире Достижения Польза Вред

Новости партнеров
 

Новости партнеров

Комментарии
 

Математический метод автоматизирует и повышает качество диагностики рака молочной железы

В современном компьютерном оборудовании применяются математические модели, которые способны повысить качество и результативность диагностики онкологии молочной железы.

 

Исследователи из Каунасского технологического университета, Литва, используют углубленный метод обучения, что позволяет максимально автоматизировать и повысить точность идентификация злокачественных новообразований в молочных железах.

Доктор Томас Лесмантас, докторант KUT, планирует представить результаты своих исследований в рамках 15-ой Международной конференции, посвященной анализу и выявлению рака при помощи визуализации. Конференция пройдет в Португалии с 27 по 29 июня.

В пресс-релизе доктора Лесмантаса говорится, что часто при диагностике онкологии врачи руководствуются полученной визуализацией, то есть образом исследуемой ткани, который анализируется, и на базе полученных данных определяется диагноз и степень тяжести патологии. Помимо того, что это затяжной процесс, это не исключает вероятность ошибки, в результате рак обнаруживается несвоевременно и становится для пациента фатальным.

Как считает Американское онкологическое общество, ранняя идентификация онкологии представляет ключевой фактор для борьбы с раком, включая регулярную маммографию, поскольку у большинства женщин в ходе развития онкологии основные симптомы отсутствуют.

По данным Американского онкологического общества, рак молочной железы II стадии характеризуется 93% выживаемостью в пятилетний период, а выживаемости при онкологии IV стадии составляет 22% в этот же период.

Доктор Лесмантас совместно с сотрудником докторантуры, профессором Робертасом Альзбутасом провел анализ сотни уменьшенных визуализаций образцов тканей молочной железы. Данные были получены из Университета Порту, Португалия, а в работе применялся метод нейронной капсульной сети, разработчиком которого является Джеффри Хинтон, британский исследователь и один из отцов-основателей углубленного обучения.

Специалисты хотят разработать классификацию изображений по 4 типам: нераковые, злокачественные, неинвазивные и инвазивные новообразования. По словам Лесмантаса, полученные ранние результаты обнадеживают и характеризуются перспективностью. Медики смогли добиться 85% точности при диагностике.

Медики надеются, что в будущем компьютерная диагностика сможет с абсолютной точностью определять изменения тканей легких, распознавать метастазы в лимфатических узлах, а также выявлять локализацию раковых клеток в тканях головного мозга.

Как отметил доктор Лесмантас, исследование носит не только теоретический характер, но и затрагивает некоторые методики, которые уже применимы в клинической практике. Даже если цифровые технологии не исключат участие человека в диагностике, автоматизация компьютерного процесса станет доступной и в будущем поможет выявлять и идентифицировать конкретные типы онкологии.

Подпишитесь на нас Вконтакте, Одноклассники

194

Похожие новости
15 ноября 2018, 19:42
15 ноября 2018, 15:14
15 ноября 2018, 14:28
16 ноября 2018, 11:00
16 ноября 2018, 00:14
16 ноября 2018, 12:28

Новости партнеров