La técnica de proyección de imagen nueva produce la diagnosis intraoperativa exacta, en tiempo real de tumores cerebrales

Un método nuevo de combinar proyección de imagen óptica avanzada con un algoritmo de la inteligencia artificial produce la diagnosis intraoperativa exacta, en tiempo real de los tumores cerebrales, hallazgos nuevos de un estudio.

Publicado en remedio de la naturaleza el 6 de enero, el estudio examinó la exactitud diagnóstica de la clasificación de la imagen del tumor cerebral con el aprendizaje de máquina, comparada con la exactitud de la interpretación del patólogo de imágenes histologic convencionales. Los resultados para ambos métodos eran comparables: la diagnosis AI-basada era 94,6% exactos, comparado con 93,9% para la interpretación patólogo-basada.

La técnica de proyección de imagen, histología estimulada de Raman (SRH), revela la infiltración del tumor en tejido humano cerco la luz laser dispersa, iluminando las características esenciales consideradas no típicamente en imágenes histologic estándar.

Las imágenes microscópicas después se tramitan y se analizan con inteligencia artificial, y hacia adentro bajo dos y la mitad de minutos, los cirujanos pueden ver una diagnosis prevista del tumor cerebral. Usando la misma tecnología, después de la resección, pueden descubrir y quitar exacto el tumor de otra manera imperceptible.

Como cirujanos, nos limitan a actuar en lo que podemos ver; esta tecnología permite que consideremos cuáles serían de otra manera invisibles, para perfeccionar velocidad y exactitud en O, y reduce el riesgo de diagnosis equivocada. Con esta tecnología de la imagen, las operaciones del cáncer son más seguras y más de manera efectiva que siempre antes.

Autor Daniel mayor A. Orringer, Doctor en Medicina, profesor adjunto de la neurocirugía en la Facultad de Medicina de NYU Grossman, que ayudó a desarrollar el SRH y co-llevó el estudio con los colegas en la Universidad de Michigan

Cómo el estudio conducto

Para construir la herramienta de la inteligencia artificial usada en el estudio, los investigadores entrenaron a una red neuronal circumvolucional profunda (CNN) con más de 2,5 millones de muestras a partir de 415 pacientes para clasificar el tejido en 13 categorías histologic que representan los tumores cerebrales mas comunes, incluyendo glioma mala, linfoma, tumores metastáticos, y meningioma.

Para validar CNN, los investigadores alistaron a 278 pacientes que experimentaban la resección del tumor cerebral o la cirugía de la epilepsia en tres centros médicos de la universidad en la juicio clínica anticipada. Hicieron una biopsia de pacientes, partieron a los especímenes del tumor cerebral intraoperatively en especímenes de la hermana, y destinado aleatoriamente al mando o a la arma experimental.

Especímenes encaminados a través de la arma de mando--el costumbre actual--fueron transportados a un laboratorio de patología y pasó con el tramitación del espécimen, la preparación de la diapositiva de los técnicos, y la interpretación de los patólogos, un proceso que tarda 20-30 minutos. La arma experimental fue realizada intraoperatively, de la adquisición de la imagen y del tramitación a la predicción diagnóstica vía CNN.

Notablemente, los desvíos diagnósticos en el grupo experimental eran únicos de los desvíos en el grupo de mando, sugiriendo que un patólogo que usaba la técnica nueva podría lograr cerca de la exactitud 100%. La capacidad diagnóstica exacta del sistema podría también ser beneficiosa a los centros que faltan el acceso a los neuropathologists expertos.

El SRH revolucionará el campo de la neuropatología perfeccionando la toma de decisión durante cirugía y ofreciendo la evaluación del experto-nivel en los hospitales donde no están disponibles los neuropathologists entrenados.

Matija Snuderl, Doctor en Medicina, profesor adjunto en el departamento de la patología en la Facultad de Medicina de NYU Grossman y co-autor del estudio

Tratamiento punta de las ofertas del centro de tumor del cerebro y de la espina dorsal de NYU Langone

El Dr. Orringer ensambló NYU Langone en agosto de 2019, trayendo con él la tecnología del SRH que él ayudó a desarrollar. El cerebro de NYU Langone y el centro de tumor de la espina dorsal es el primer para ofrecer esta técnica, usando el sistema óptico por laser del NIO de Invenio, en el nordeste.

La adición más reciente a la habitación completa del centro de las tecnologías de la imagen neuroquirúrgicas, SRH trabaja conjuntamente con MRI intraoperativo y cirugía fluorescencia-conducida para ofrecer la dirección de alta resolución de la precisión para los neurocirujanos de calidad mundial de NYU Langone.

El departamento de NYU Langone de la neurocirugía ha sido de largo un líder en traer las opciones más avanzadas del tratamiento a nuestros pacientes. Con la adición de experiencia del Dr. Orringer y de esta tecnología juego-cambiante, estamos incluso más bien equipados ahora ofrecer cirugías y los resultados seguros de la calidad para los casos más complejos del tumor cerebral.

Juan G. Golfinos, Doctor en Medicina, José P. Ransohoff profesor de la neurología y silla del departamento de la neurocirugía

La puesta en vigor de este nuevo sistema es la más reciente de los esfuerzos de NYU Langone de integrar la inteligencia artificial en práctica clínica de perfeccionar diagnósticos del cáncer. Los investigadores y los clínicos en el centro del cáncer de Perlmutter de NYU Langone han hecho zancadas recientes en cáncer de pulmón, cáncer de pecho, y tumor cerebral.

Source:
Journal reference:

Hollon, T. C. et al. (2020) Near real-time intraoperative brain tumor diagnosis using stimulated Raman histology and deep neural networks. Nature Medicine. doi.org/10.1038/s41591-019-0715-9