Métodos novos do diagnóstico (CAD) assistido por computador para o cancro

Não todas as massas são cancro. Quando uma pessoa se submete a uma varredura para identificar uma protuberância ou um nódulo, o radiologista olha a textura, as beiras e a forma para determinar se é maligno ou apenas um crescimento benigno.

Os pesquisadores no centro detalhado do cancro da Universidade do Michigan estão desenvolvendo métodos do diagnóstico (CAD) assistido por computador para facilitar essa avaliação. Um programa informático lê as mesmas varreduras que o radiologista vê, e o julgamento combinado das ajudas do computador e do radiologista detecta mais cancros, pesquisadores encontrados.

“Nosso sistema é projectado ajudar o radiologista. De nossas experiências em avaliar o CAD para o cancro da mama, usar auxílios de computador melhora significativamente o desempenho do radiologista em malignidades de predição das massas. Os radiologistas com computadores podem detectar sós mais cancros do que radiologistas. Nós esperamos que o CAD para o câncer pulmonar pode conseguir resultados semelhantes,” dizemos Lubomir Hadjiyski, Ph.D., professor adjunto da pesquisa da radiologia na Faculdade de Medicina do U-M. Hadjiyski apresentará resultados do estudo domingo 28 de novembro, na sociedade radiológica da reunião anual de America do Norte em Chicago.

No estudo, os pesquisadores olharam 41 varreduras do CT que mostraram nódulos nos pulmões. A corrente faz a varredura e as varreduras precedentes foram alimentadas com um programa informático projetado especialmente pelos pesquisadores do U-M avaliar o tamanho, textura, densidade e mudá-lo ao longo do tempo dos nódulos. Baseado nessa informação, o computador determina como provavelmente o nódulo é cancerígeno.

As tentativas precedentes no diagnóstico assistido por computador mandam o computador analisar somente a varredura actual. Permitindo que o computador leia e compare uma série de varreduras, obtem uma imagem completa e tem a mesma informação que o radiologista tem.

Um sistema de CAD é projectado fornecer uma segunda opinião aos radiologistas. O computador analisa as imagens com as técnicas da computador-visão projetadas especialmente para um tipo dado de cancro ou de doença. Ao mesmo tempo, o radiologista examina as imagens e avalia a probabilidade do cancro. O radiologista então compara os dois resultados e faz uma decisão final.

Em muitos casos, o computador e o radiologista puderam vir à mesma conclusão. Em outros casos, embora, o computador pode determinar um desprezado da malignidade para um paciente onde o radiologista esteja na cerca. Isto podia derrubar a escala contra a execução de uma biópsia. E se há uma diferença grande entre o julgamento do radiologista e o computador, o paciente pode ser chamado para trás para um segundo olhar.

“O radiologista não é perfeito e o computador não é perfeito, mas trabalhando junto detectam mais cancros,” diz que Hadjiyski diz.

Hadjiyski e sua equipe desenvolveram um programa similar para detectar o cancro da mama, e a inicial que testa lá é prometedora. O programa informático para o pulmão e o cancro da mama precisa a aprovação do FDA antes que possa ser oferecido clìnica. Hadjiyski força que os computadores nunca substituirão o radiologista inteiramente mas que a tecnologia está significada complementar o julgamento do radiologista.

A uma falha com o sistema assistido por computador é ele pode retornar os resultados de falso positivo, identificando massas porque cancerígeno quando forem benignas. Notas de Hadjiyski, embora, que total o sistema detecta mais cancros. Enquanto os pesquisadores ajustam a tecnologia, esperam ver menos falsos positivos, e podem realmente ajudar radiologistas a identificar lesões benignas e a reduzir o número de pessoas que submete-se a biópsias. Os pesquisadores esperam ao lado de desenvolvem um sistema que detecte uma lesão e a identifique como maligno ou benigna.

Além do que Hadjiyski, os pesquisadores eram Berkman Sahiner, Ph.D., professor adjunto da radiologia; Heang-Sibilo Chan, Ph.D., professor da radiologia; Naama Bogot, M.D., conferente clínico na radiologia; Cascata de Philip, M.D., professor da cardiologia e da radiologia; e Ella Kazerooni, M.D., professor da radiologia.