Cancerul tiroidian este diagnosticat acum cu imagini fotoacustice / cu ultrasunete AI

Cancerul tiroidian este diagnosticat acum cu imagini fotoacustice / cu ultrasunete bazate pe învățarea automată

O umflare a glandei tiroide se numește pete tiroidiene, precum și 5-10% din toate pete tiroidiene sunt diagnosticate ca cancer tiroidian Cancerul tiroidian are un diagnostic excelent, un preț ridicat de supraviețuire, precum și un preț redus de reapariție, deci foarte devreme diagnosticul medical, precum și terapia sunt vitale. Recent, un grup de studiu comun din Coreea a recomandat, de fapt, o abordare neinvazivă nou-nouță pentru a identifica petele tiroidiene de la cancer prin integrarea fotoacustice (), precum și a inovației de imagini cu ultrasunete cu un sistem expert.

Grupul de studiu comun - alcătuit din profesorul Chulhong Kim, precum și parcul Dr. Byullee din Departamentul de inginerie electrică al POSTECH, Departamentul de inginerie IT convergență, precum și Departamentul de inginerie mecanică, profesorul Dong-Jun Lim, precum și profesorul Jeonghoon Ha din Seoul St Mary's Spitalul Universității Catolice din Coreea, precum și profesorul Jeesu Kim de la Universitatea Națională Pusan ​​- au efectuat un studiu de cercetare pentru a obține fotografii de la oameni cu defecte mortale, precum și benigne, precum și examinate cu un sistem expert. Recunoscând importanța lor, căutările din această cercetare au fost lansate în Cancer Research.

În prezent, diagnosticul medical al unei pete tiroidiene se face utilizând o biopsie de ambiție cu ac fin (FNAB) utilizând o imagine cu ultrasunete. Dar aproximativ 20% dintre FNAB nu sunt fiabile, ceea ce duce la biopsii repetate, precum și biopsii inutile.

Pentru a învinge această problemă, grupul de studiu comun a descoperit folosirea imaginii pentru a obține un semnal ultrasonic creat de lumină. Când lumina (laserul) este iradiată pe defectul tiroidian al individului, se creează un semnal cu ultrasunete numit semnal din glanda tiroidă, precum și din defectul. Prin obținerea și rafinarea acestui semnal, sunt adunate fotografii atât ale glandei, cât și ale petei. În acest moment, dacă se obțin semnale multispectrale, pot fi determinate detaliile de saturație a oxigenului glandei tiroide, precum și defectele tiroidiene.

Oamenii de știință s-au concentrat asupra realității că saturația de oxigen a petelor mortale este mai mică decât cea a petelor tipice, precum și a obținut fotografii ale persoanelor cu pete mortale ale tiroidei (23 de persoane), precum și ale celor cu pete benigne (29 de persoane). Efectuând imagini multispectrale in vivo asupra petelor tiroidiene ale individului, oamenii de știință au determinat mai multe specificații, constând în gradul de saturație a oxigenului hemoglobinei în locația nodulului. Acest lucru a fost examinat utilizând strategii de inteligență artificială pentru a clasifica în mod eficient, precum și pentru a clasifica imediat dacă petele tiroidiene au fost letale sau benigne. În prima categorie, nivelul de sensibilitate pentru a clasifica ura ca mortală a fost de 78%, precum și unicitatea de a clasifica benigne ca benigne a fost de 93%.

Rezultatele evaluării obținute de strategiile de inteligență artificială în cea de-a doua evaluare au fost încorporate cu rezultatele primei evaluări bazate pe fotografii cu ultrasunete utilizate în mod obișnuit în instituțiile medicale. Din nou, s-a verificat că petele mortale ale tiroidei ar putea fi identificate cu un nivel de sensibilitate de 2%, precum și cu o unicitate de 83%.

Mergând o acțiune și mai mult, atunci când oamenii de știință au menținut nivelul de sensibilitate la 100% în a 3-a evaluare, unicitatea a ajuns la 55%. Acest lucru a avut de-a face cu de 3 ori mai mult decât unicitatea de 17.3% (nivelul de sensibilitate de 98%) din prima evaluare a petelor tiroidiene utilizând ultrasunetele standard.

Ca rezultat, probabilitatea identificării corespunzătoare a petelor benigne, non-maligne a crescut de peste 3 ori, ceea ce relevă faptul că supra-diagnosticul, precum și biopsiile inutile, precum și examenele duplicate pot fi reduse substanțial, precum și, prin urmare, să reducă prea mult prețurile clinice.

„Acest studiu este semnificativ prin faptul că este primul care obține imagini fotoacustice ale nodulilor tiroidieni și clasifică nodulii maligni folosind învățarea automată”, a spus profesorul Chulhong Kim de la POSTECH. In plus fata de minimizarea biopsiilor inutile la pacientii cu cancer tiroidian, aceasta tehnica poate fi aplicata, de asemenea, la o varietate de alte tipuri de cancer, inclusiv cancerul de san.

„Dispozitivul cu ultrasunete bazat pe imagini fotoacustice va fi util în diagnosticarea eficientă a cancerului tiroidian care se găsește frecvent în timpul controalelor de sănătate și în reducerea numărului de biopsii”, a descris profesorul Dong-Jun Lim de la Seoul St Mary's Hospital. „Poate fi dezvoltat într-un dispozitiv medical care poate fi utilizat cu ușurință la pacienții cu noduli tiroidieni”.

Detonic