KTU 研究員開發數學方法診斷乳腺癌

研究員小組考納斯科技大學的,立陶宛開發可能幫助診斷乳腺癌的數學方法。 適用深深瞭解方法,研究員爭取 「教」計算機認可惡性機能障礙,將至少准許部分地自動化并且提高診斷乳腺癌的準確性。

在 2014年,大約 93.5 一千個人在歐盟中中斷了於乳腺癌,大量 (92.5 一千) 他們是婦女。 在婦女中,乳腺癌佔 3.7% 所有死亡。 根據世界衛生組織,超過 1 百萬個新的乳腺癌盒每年診斷。 醫療專業人員的國際社會警告腫瘤方面的疾病的入射上升; 在最近 15 年在立陶宛 75% 增加的癌症費率。

對於癌症患者更好的處理和預測,早期診斷是這個關鍵字。

「經常在癌症診斷癌症醫師请取決於視覺信息 - 分析正在考慮中這個的組織的圖像為了確定機能障礙的本質。 此進程費時,并且沒有消滅錯誤的概率,一旦癌症可以是致命的。 通過開發癌症診斷的數學方法我們打算部分地至少自動化這個診斷的程序,并且使錯誤減到最小出現時間」,博士後說博士 Tomas Iesmantass,考納斯科技大學的 (KTU)。

对診斷乳腺癌,他適應膠囊英國研究員引入的神經網絡方法傑弗裡 Hinton,其中一深深瞭解的創立人 (機器學習方法)。

與他博士後的研究監督員教授 Robertas Alzbutas 一起的 Iesmantass 博士,分析了波爾圖,葡萄牙大學提供的乳房組織的 100 個顯微鏡圖像。 有圖像的 4 種類型在這個範例的: 那些非癌的組織,非惡性的腫瘤組織,非侵入性和入侵的癌。 這個調查的目標將設計分類的圖像一個數學方法到提及的 4 個類型。

「早期的結果是非常有為的 - 我們達到 85% 精度」,說 KTU 研究員。

他在葡萄牙將引入研究對圖像分析和識別的結果對第 15 次國際會議的。 根據 Iesmantass 博士,雖然數學方法的應用方式在醫學的近年來擴展了和計算機被教診斷在肺的機能障礙,認可在淋巴結的轉移,并且局限化腦瘤,不是很可能診斷進程的癌症將變在不久的將來充分地自動化。

「研究不僅開展在理論上的級別上,那裡是這些方法在臨床運作已經被運用了的有些案件。 即使洋地黃療法不會替換人力判斷,我相信自動化的計算機診斷將變得公用對時間,并且幫助對更加準確地識別并且診斷癌症的某些類型」,說 Iesmantass 博士。

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

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