La tecnica novella dell'immagine-analisi migliora la rilevazione e la diagnosi del cancro al seno

I ricercatori all'università di Oklahoma hanno sviluppato una tecnica dell'immagine-analisi che è destinata per migliorare la rilevazione e la diagnosi del cancro al seno.

Il recipiente Zheng, OU elettrico e professore di ingegneria informatica e studioso di ricerca sul cancro della fiducia della dotazione di regolamento del tabacco di Oklahoma ed il suo gruppo di ricerca ha sviluppato gli algoritmi di trattamento di immagine per generare gli indicatori quantitativi di immagine analizzando le immagini digitali multiple dei raggi x e sviluppando ai i modelli basati imparare di previsione di dati statistici. Lo scopo è di mettere a punto un nuovo metodo quantitativo di analisi sulla base di immagini che migliore predice il rischio di cancro o la prognosi del cancro, che infine piombo per contribuire a stabilire le strategie personali più efficaci del trattamento e dello screening dei tumori.

Per esempio, per migliorare l'efficacia della selezione di cancro al seno, una serie di fattori di rischio del cancro al seno compreso l'età, la densità del petto, la cronologia del cancro della famiglia, lo stile di vita ed i risultati dei test su alcune mutazioni genetiche suscettibili comuni del cancro sono esaminati. Facendo uso di questi fattori di rischio, parecchi modelli di valutazione del rischio del cancro al seno di vita sono stati sviluppati e si applicati negli studi dell'epidemiologia.

“Il nostro studio è differente. Non intendiamo sviluppare un altro modello di rischio di vita per fare concorrenza ai modelli attuali. Mettiamo a fuoco sullo sviluppo e verificando un nuovo modello di rischio per predire se una donna ha ad alto rischio di cancro al seno di sviluppo in un prossimo dopo una mammografia negativa della selezione,„ Zheng ha spiegato.

Se riuscito, il modello contribuirà a stabilire un nuovo modello personale ottimale dello screening dei tumori. Di conseguenza, ha regolato con elasticità la frequenza di selezione ed il metodo può applicarsi ad ogni donna ai periodi di tempo differenti.

Zheng ed il suo gruppo di ricerca stanno lavorando per esplorare ed identificare le funzionalità di immagine e la loro differenza, o l'asimmetria, fra i petti destri e sinistri. Le immagini possono essere fuse per sviluppare i nuovi modelli di rischio a più sensibile individuano i cambiamenti e/o le anomalie sottili di immagine che sono probabili piombo allo sviluppo di cancro mammografia-rilevabile durante gli un - tre anni futuri.

Il gruppo in primo luogo identifica e computa le funzionalità utili di immagine dalle due visualizzazioni dei mammogrammi bilaterali dei petti destri e sinistri. Poi preparano i modelli statistici (cioè, una rete neurale artificiale) per generare un punteggio di previsione. Il punteggio di previsione è la probabilità di una donna che sviluppa un cancro al seno “mammografia-rilevabile„ dopo che ha un esame negativo di mammografia della selezione, o classificante fra i richiami maligni e benigni dai mammogrammi sospettosi individuati dai radiologi.
La mammografia sistematica è stata indicata per diminuire significativamente la mortalità connessa con cancro al seno, ma lo standard che esamina una vasta gamma di popolazione femminile porta l'efficacia bassa ed altre complicazioni. I radiologi possono mancare o trascurare un'alta percentuale dei cancri in anticipo mentre però generando le alte tariffe erroneamente positive.

Secondo uno studio, durante 10 anni di schermatura dei più della metà delle donne avvertirà un richiamo erroneamente positivo e 9 per cento riceveranno una biopsia erroneamente positiva. Mentre quello può alleviare al paziente che considera l'alternativa, i falsi positivi non sono inoffensivi. La diagnosi sbagliata può essere responsabili le emissioni psicosociali, la radiazione aumentata, il dolore relativo ad una biopsia e le spese sanitarie aumentate.

“I nostri risultati preliminari di studio dimostrano che il nostro nuovo modello prossimo di previsione di rischio basato su uno schema assistito dall'elaboratore di rilevazione dei mammogrammi di quattro-visualizzazione ha reso una potenza discriminatoria sostanzialmente più alta che altri fattori di rischio conosciuti esistenti predire il rischio di cancro prossimo,„ Zheng hanno detto.

La previsione avanzata ha potuto aiutare la comunità medica a migliorare gli sforzi dello screening dei tumori mettendo a fuoco sulle donne al più grande rischio per sviluppare il cancro al seno a breve scadenza ed anche la diminuzione del numero delle donne danneggiate dai risultati erroneamente positivi.
“Lo scopo finale è di sviluppare uno screening dei tumori personale,„ Zheng ha spiegato. “Poiché lo sviluppo del cancro è un trattamento progressivo, il nostro nuovo modello mette a fuoco sulla rilevazione del questo trattamento dinamico dalle immagini e poi sul miglioramento della stratificazione prossima di rischio di cancro al seno fra le donne che partecipano alla selezione di cancro al seno basata a mammografia.„

Di conseguenza, soltanto la piccola percentuale delle donne stratificata nel gruppo di ad alto rischio in prossimo dovrebbe essere schermata più frequentemente, mentre la vasta maggioranza delle donne stratificata al rischio di sviluppo prossimo medio o più basso del cancro potrebbe essere schermata ad intervalli più lunghi - per esempio, ogni due - cinque anni. Ciò aumenterebbe la tariffa di rilevazione del cancro concentrando l'attenzione dei radiologi più su una piccola frazione di donne ad alto rischio diminuendo i cancri sottili mancanti e/o trascurati, mentre però diminuendo la popolazione di schermatura annuale ed i richiami erroneamente positivi associati fra la vasta maggioranza delle donne con il rischio di cancro prossimo basso.

La ricerca di Zheng corrente è supportata tramite i sussidi per la ricerca dall'istituto nazionale contro il cancro ed il centro del Cancro di Stephenson alle scienze di salubrità del OU concentra. Il suo gruppo di ricerca attivamente collabora con l'altro clinico ed i ricercatori dalla facoltà di ingegneria del OU, scienze della bioingegneria di salubrità del OU concentrano, università di Pittsburgh e di donne di pietà concentrare a Oklahoma City per mettere a punto e sperimentare i nuovi metodi quantitativi di analisi sulla base di immagini per migliorare l'efficacia della selezione di cancro al seno facendo uso della mammografia e dell'imaging a risonanza magnetica del petto, previsione di prognosi del cancro polmonare della fase iniziale e valutazione clinica del vantaggio dei test clinici per le prove delle droghe nuove della chemioterapia a trattare il cancro ovarico.

“Proviamo a gettare un ponte sulla ricerca e lo spazio dell'applicazione fra usando i biomarcatori di genotipo e gli indicatori di immagine di fenotipo,„ Zheng ha spiegato. “I nostri risultati di studio hanno dimostrato che gli indicatori quantitativi di immagine potrebbero fornire informazioni utili e supplementari ai biomarcatori e/o ai modelli attuali di previsione di rischio. La fusione di questi due tipi di indicatori ha potenziale di rendere il rendimento elevato significativamente nel rischio e nella prognosi di cancro di predizione.„

Source:

University of Oklahoma College of Engineering