Les chercheurs de KTU développent des méthodes mathématiques pour diagnostiquer le cancer du sein

L'équipe de recherche à l'université de technologie de Kaunas, Lithuanie développent les méthodes mathématiques qui pourraient aider à diagnostiquer le cancer du sein. Appliquant apprendre profondément la méthode, les chercheurs orientent « enseignent » l'ordinateur pour identifier les lésions malignes, qui laisseraient au moins partiellement automatisent et améliorent l'exactitude de diagnostiquer le cancer du sein.

En 2014, environ 93,5 mille personnes sont mortes du cancer du sein à l'UE, l'immense majorité (92,5 mille) de eux étaient des femmes. Parmi des femmes, le cancer du sein a représenté 3.7 % de toutes les morts. Selon l'Organisation Mondiale de la Santé, plus de 1 million de caisses neuves de cancer du sein sont diagnostiquées chaque année. La communauté internationale des professionnels médicaux avertit que l'incidence des maladies encologiques monte ; pendant les 15 dernières années en Lithuanie le taux de cancer augmenté de 75%.

Pour une meilleurs demande de règlement et pronostic des malades du cancer, le diagnostic précoce est la clavette.

« Souvent dans des oncologistes de diagnostic de cancer comptez sur l'indication visuelle - l'image du tissu en question s'analyse afin de déterminer la nature des lésions. Ce procédé est long et la probabilité de l'erreur n'est pas éliminée, qui, dans le cas du cancer peut être fatale. En développant des méthodes mathématiques pour le diagnostic de cancer nous visons à automatiser au moins partiellement la procédure de diagnostic et pour réduire à un minimum le cas des erreurs », dit M. Tomas Iešmantas, chercheur post-doctoral à l'université de technologie de Kaunas (KTU).

Pour diagnostiquer le cancer du sein, il a adapté la méthode de réseau neuronal de capsule introduite par le chercheur britannique Geoffrey Hinton, un des pères fondateurs d'apprendre profondément (méthode d'apprentissage automatique).

M. Iešmantas, avec son professeur post-doctoral Robertas Alzbutas de superviseur de recherches, ont analysé 100 images de microscope de tissu de sein fournies par l'université de Porto, Portugal. Il y avait 4 types d'images dans l'échantillon : ceux du tissu non-cancéreux, du tissu tumoral bénin, des carcinomes non envahissants et invasifs. L'objectif de l'enquête était de concevoir une méthode mathématique pour classifier les images dans les 4 types mentionnés.

« Les résultats précoces sont très prometteurs - nous avons réalisé le régime d'exactitude de 85% », dit le chercheur de KTU.

Il introduira les résultats de la recherche dans la 15ème Conférence Internationale sur l'analyse d'image et de la reconnaissance au Portugal. Selon M. Iešmantas, bien que les voies de l'application des méthodes mathématiques en médicament aient augmenté ces dernières années, et ordinateurs sont enseignés à diagnostiquer des lésions dans des poumons, pour identifier la métastase dans les ganglions lymphatiques, et pour localiser des tumeurs cérébrales, il n'est pas très susceptible que le cancer diagnostiquant le procédé deviendra entièrement automatisé dans un avenir proche.

« La recherche est non seulement conduite au niveau théorique, là sont quelques cas où ces méthodes ont été déjà appliquées dans la pratique clinique. Quoique la numérisation ne remonte pas le jugement humain, je crois que le diagnostic d'ordinateur automatisé deviendra plus courant avec du temps et aidera à plus exactement recensent et diagnostiquent certains types de cancer », dit M. Iešmantas.

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