Les chercheurs développent la voie neuve de découvrir des tumeurs cachées de cancer du sein

Le cancer du sein est le type de cancer le plus courant parmi des femmes, représentant 25 % de toutes les caisses de cancer mondiales. Beaucoup de progrès a été accompli en trouvant des tumeurs du sein, et les taux de survie sont comparés relativement élevé à d'autres types de cancer.

Cependant, quelques lésions de sein ont des subtilités il est difficile trouver que, augmentant la probabilité qu'elles prouveront fatal. La MAMAN financée par l'Eu de projet a développé une voie neuve de découvrir ces tumeurs plus complexes.

Le projet a conçu un système assisté par ordinateur intelligent pour trouver et diagnostiquer les lésions problématiques de sein qui aideront à sauver des durées en coupant le nombre de cas manqués ou mauvais. Ses chercheurs espèrent également réduire le besoin de biopsies inutiles.

« La recherche du projet permet à la traduction du roman et des algorithmes à traitement d'images complexes de mesurer les caractéristiques des lésions suspectes dans les bornes pronostiques de l'étape progressive de mortel, cancers invasifs. Cette technologie peut sauver des durées, réduire le diagnostic erroné et améliorer la qualité de vie pour des millions de femmes mondiales, » dit le Coordinateur de projet Anke Meyer-Baese de l'Université de l'état de Floride et d'un professeur filiale à l'université de Maastricht aux Pays-Bas.

Un meilleur logiciel, un meilleur dépistage

Une technique connue sous le nom de Représentation-Enregistrement de sein de ` et descripteurs du système de caractéristiques (BI-RADS)' est actuel employée pour évaluer des tumeurs du sein dans la mammographie. Cependant, on le connaît pour évaluer correctement les lésions il est difficile diagnostiquer que, par exemple quand il est difficile trouver la limite entre la tumeur et le tissu de mouvement propre.

« Ces lésions montrent le comportement hétérogène et ne peuvent pas être caractérisées seulement ont basé sur leur forme de tumeur ou comportement de contraste-améliorer. Tandis que leur forme imite une tumeur bénigne, leur prise de contraste-amélioration est de nature maligne et vice versa, » dit Meyer-Baese.

Ce type particulier de tumeur lance un énorme défi pour les radiologues et les systèmes de bilan assistés par ordinateur actuels qui ont le potentiel de réduire l'erreur humaine dans le diagnostic de cancer.

Dans tout le projet, le logiciel développé par MAMAN a employé des descripteurs spatio-temporels pour capter la forme et le comportement contraste-amélioré des lésions diagnostique exaltantes. L'équipe avait l'habitude également une approche de calcul nouvelle - radiomics appelé - pour représenter les tissus encologiques.

« Intégré dans une approche de radiomics, les descripteurs spatio-temporels neufs ont montré des capacités supérieures pour le dépistage et le diagnostic des lésions diagnostique exaltantes comparées aux descripteurs normaux de BI-RADS, » dit Meyer-Baese.

Médicament personnalisé

En conformité avec l'importance croissante du médicament personnalisé, la technologie a développé des stratégies de demande de règlement capables répondre aux caractéristiques spécifiques de chaque patient et de chaque type de cancer. En outre, le logiciel fournira à des stratégies de management réglées de cancer pour des patients diagnostiqués le cancer du sein au stade précoce.

D'ailleurs, la diagnose assistée par ordinateur nouvelle pour les lésions diagnostique exaltantes aidera à réduire des coûts. La technologie peut discerner mortel du cancer non mortel, évitant le sur-diagnostic, la demande de règlement inutile et les coûts associés, ainsi que l'inquiétude patiente inutile.

Le projet avec succès étant complété, Meyer-Baese dit que la prochaine opération pourrait être de s'appliquer la technologie neuve du MAMMA à d'autres cancers comme le cancer de la prostate.

Source : http://ec.europa.eu/research/infocentre/article_en.cfm?id=/research/headlines/news/article_18_07_18-1_en.html?infocentre&item=Infocentre&artid=49560