Os pesquisadores de KTU estão desenvolvendo métodos matemáticos para diagnosticar o cancro da mama

A equipe dos pesquisadores na Universidade Tecnológica de Kaunas, Lituânia está desenvolvendo os métodos matemáticos que poderiam ajudar a diagnosticar o cancro da mama. Aplicando profundamente a aprendizagem do método, os pesquisadores estão apontando “ensinam” o computador para reconhecer as lesões malignos, que reservariam pelo menos parcialmente automatize e aumentam a precisão de diagnosticar o cancro da mama.

Em 2014, ao redor 93,5 mil povos morreram do cancro da mama na UE, a grande maioria (92,5 mil) deles eram mulheres. Entre mulheres, o cancro da mama esclareceu 3.7% de todas as mortes. De acordo com a Organização Mundial de Saúde, mais de 1 milhão caixas novas do cancro da mama estão sendo diagnosticadas cada ano. A comunidade internacional de profissionais médicos está advertindo que a incidência de doenças oncological está aumentando; nos últimos 15 anos em Lituânia a taxa do cancro aumentada por 75%.

Para o melhores tratamento e prognóstico das pacientes que sofre de cancro, o diagnóstico adiantado é a chave.

“Frequentemente em oncologistas do diagnóstico do cancro confie na informação visual - a imagem do tecido na pergunta está sendo analisada a fim determinar a natureza das lesões. Este processo é demorado e a probabilidade do erro não é eliminada, que, no caso do cancro pode ser fatal. Desenvolvendo métodos matemáticos para o diagnóstico do cancro nós apontamos automatize pelo menos parcialmente o procedimento de diagnóstico e para minimizar a ocorrência dos erros”, diz o Dr. Tomas Iešmantas, pesquisador pos-doctoral na Universidade Tecnológica de Kaunas (KTU).

Para diagnosticar o cancro da mama, adaptou o método da rede neural da cápsula introduzido pelo pesquisador britânico Geoffrey Hinton, um dos fundadores profundamente da aprendizagem (método da aprendizagem de máquina).

O Dr. Iešmantas, junto com seu professor pos-doctoral Robertas Alzbutas do supervisor da pesquisa, analisou 100 imagens do microscópio do tecido do peito fornecidas pela universidade de Porto, Portugal. Havia 4 tipos de imagens na amostra: aqueles do tecido não-cancerígeno, do tecido não-maligno do tumor, de carcinomas não invasoras e invasoras. O alvo da investigação era projectar um método matemático para classificar as imagens nos 4 tipos mencionados.

“Os resultados adiantados são muito prometedores - nós conseguimos a taxa de precisão de 85%”, dizemos o pesquisador de KTU.

Introduzirá os resultados da pesquisa na 15a conferência internacional sobre a análise de imagem e do reconhecimento em Portugal. De acordo com o Dr. Iešmantas, embora as maneiras de aplicação de métodos matemáticos na medicina expandam nos últimos anos, e os computadores estão sendo ensinados para diagnosticar lesões nos pulmões, para reconhecer a metástase em nós de linfa, e para localizar tumores de cérebro, não é muito provável que o cancro que diagnostica o processo se tornará automatized inteiramente em um futuro próximo.

“A pesquisa é conduzida não somente sobre o nível teórico, lá é alguns casos onde estes métodos têm sido aplicados já na prática clínica. Mesmo que a digitalização não substitua o julgamento humano, eu acredito que o diagnóstico de computador automatized se tornará mais comum com tempo e se ajudará a mais exactamente identifica e diagnostica determinados tipos de cancro”, digo o Dr. Iešmantas.

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