I ricercatori di KTU stanno mettendo a punto i metodi matematici per diagnosticare il cancro al seno

Il gruppo dei ricercatori all'università tecnologica di Kaunas, Lituania sta mettendo a punto i metodi matematici in grado di contribuire a diagnosticare il cancro al seno. Applicando in profondità l'apprendimento del metodo, i ricercatori stanno tendendo “insegnano„ al computer per riconoscere le lesioni maligne, che concederebbero almeno parzialmente automatizzano e migliorano l'accuratezza di diagnostica del cancro al seno.

Nel 2014, intorno 93,5 mila genti sono morto da cancro al seno nell'UE, la vasta maggioranza (92,5 mila) di loro erano donne. Fra le donne, il cancro al seno ha rappresentato 3.7% di tutte le morti. Secondo l'organizzazione mondiale della sanità, più di 1 milione nuove casse del cancro al seno stanno diagnosticande ogni anno. La comunità internazionale dei professionisti medici sta avvertendo che l'incidenza delle malattie oncologiche sta aumentando; durante i 15 anni ultimi in Lituania la tariffa del cancro aumentata di 75%.

Per il migliori trattamento e prognosi dei malati di cancro, la diagnosi precoce è il tasto.

“Negli oncologi di diagnosi del cancro conti spesso su informazioni visive - l'immagine del tessuto in questione sta analizzanda per determinare la natura delle lesioni. Questo trattamento è che richiede tempo e la probabilità dell'errore non si elimina, che, nel caso di cancro può essere interna. Mettendo a punto i metodi matematici per la diagnosi del cancro miriamo parzialmente ad automatizzare almeno la procedura di diagnostica e minimizzare l'avvenimento degli errori„, dice il Dott. Tomas Iešmantas, ricercatore postdottorale all'università tecnologica di Kaunas (KTU).

Per la diagnostica del cancro al seno, ha adattato il metodo della rete neurale della capsula introdotto dal ricercatore britannico Geoffrey Hinton, uno dei padri fondatori in profondità dell'apprendimento (metodo di apprendimento automatico).

Il Dott. Iešmantas, insieme al suo professor postdottorale Robertas Alzbutas del supervisore della ricerca, ha analizzato 100 immagini del microscopio del tessuto del petto fornite dall'università di Oporto, Portogallo. C'erano 4 tipi di immagini nel campione: quelli del tessuto non cancerogeno, del tessuto del tumore benigno, dei carcinoma non invadenti e dilaganti. Lo scopo della ricerca era di progettare un metodo matematico per la classificazione delle immagini nei 4 tipi citati.

“I risultati iniziali molto stanno promettendo - abbiamo raggiunto la tariffa di accuratezza di 85%„, diciamo il ricercatore di KTU.

Introdurrà i risultati della ricerca nella quindicesima conferenza internazionale su analisi sulla base di immagini e del riconoscimento nel Portogallo. Secondo il Dott. Iešmantas, sebbene i modi dell'applicazione dei metodi matematici nella medicina si siano espanti negli ultimi anni ed i computer stanno insegnandi a per diagnosticare le lesioni in polmoni, per riconoscere la metastasi nei linfonodi e localizzare i tumori cerebrali, non è molto probabile che il cancro che diagnostica il trattamento sarà completamente automatizzato nell'immediato futuro.

“La ricerca non solo è condotta al livello teorico, là è alcuni casi dove questi metodi già si sono applicati nella pratica clinica. Anche se la digitalizzazione non sostituirà il giudizio umano, credo che la diagnosi di computer automatizzata diventi più comune con tempo ed aiuti a più esattamente identifichi e diagnostichi determinati tipi di cancri„, dico il Dott. Iešmantas.

Sorgente: https://en.ktu.edu/news/mathematical-methods-for-diagnosing-breast-cancer/

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