Los investigadores de KTU están desarrollando métodos matemáticos para diagnosticar el cáncer de pecho

Las personas de investigadores en la Universidad Tecnológica de Kaunas, Lituania están desarrollando los métodos matemáticos que podrían ayudar a diagnosticar el cáncer de pecho. Aplicando profundamente el aprendizaje de método, los investigadores están apuntando “enseñan” a la computador para reconocer las lesiones malas, que permitirían por lo menos automatizan y aumentan parcialmente la exactitud de diagnosticar el cáncer de pecho.

En 2014, alrededor 93,5 mil personas murieron de cáncer de pecho en la UE, la gran mayoría (92,5 miles) de ellos eran mujeres. Entre mujeres, el cáncer de pecho explicó el 3.7% de todas las muertes. Según la Organización Mundial de la Salud, más de 1 millón de nuevas cajas del cáncer de pecho se están diagnosticando cada año. La comunidad internacional de profesionales médicos está advirtiendo que está subiendo la incidencia de enfermedades oncological; en los 15 años pasados en Lituania el régimen del cáncer creciente en el 75%.

Para un mejores tratamiento y pronóstico de enfermos de cáncer, el diagnóstico precoz es la llave.

“En oncólogos de la diagnosis del cáncer confíe a menudo en la información visual - la imagen del tejido en la pregunta se está analizando para determinar la naturaleza de las lesiones. Este proceso es que toma tiempo y la probabilidad del error no se elimina, que, en el caso de cáncer puede ser fatal. Desarrollando los métodos matemáticos para la diagnosis del cáncer apuntamos por lo menos automatizar parcialmente el procedimiento de diagnóstico y disminuir el acontecimiento de errores”, dice al Dr. Tomas Iešmantas, investigador postdoctoral en la Universidad Tecnológica de Kaunas (KTU).

Para diagnosticar el cáncer de pecho, él ha adaptado el método de la red neuronal de la cápsula introducido por el investigador británico Geoffrey Hinton, uno de los fundadores profundamente del aprendizaje (método del aprendizaje de máquina).

El Dr. Iešmantas, así como su profesor postdoctoral Robertas Alzbutas del supervisor de la investigación, ha analizado 100 imágenes del microscopio del tejido del pecho ofrecidas por la universidad de Oporto, Portugal. Había 4 tipos de imágenes en la muestra: los del tejido no-cacerígeno, del tejido del tumor no maligno, de carcinomas no invasores e invasores. El objetivo de la investigación era diseñar un método matemático para clasificar las imágenes en los 4 tipos mencionados.

“Los resultados tempranos son muy prometedores - hemos logrado régimen de exactitud del 85%”, decimos al investigador de KTU.

Él introducirá los resultados de la investigación en la décimo quinta Conferencia Internacional sobre análisis de imagen y del reconocimiento en Portugal. Según el Dr. Iešmantas, aunque las maneras de uso de métodos matemáticos en remedio se hayan desplegado estos últimos años, y las computadores se están enseñando para diagnosticar lesiones en pulmones, para reconocer la metástasis en ganglios linfáticos, y localizar tumores de cerebro, no es muy probable que el cáncer que diagnostica proceso se automatice completo en un futuro próximo.

“La investigación no sólo conducto sobre nivel teórico, allí es algunos casos donde estos métodos se han aplicado ya en práctica clínica. Aunque la numeración no reemplazará el juicio humano, creo que la diagnosis de computador automatizada llegará a ser más común con tiempo y ayudará a determina y diagnostica más exacto ciertos tipos de cáncer”, digo al Dr. Iešmantas.

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

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