Les scientifiques développent l'outil neuf utilisant l'apprentissage automatique pour diagnostiquer le lymphedema

Les scientifiques au laboratoire de TSU pour Biophotonics, avec des spécialistes de l'institut de recherches scientifique de Tomsk de la microchirurgie, ont développé un outil neuf pour diagnostiquer le lymphedema, une pathologie sévère qui peut se développer après la demande de règlement radicale de plusieurs maladies encologiques. La sortie difficile du liquide lymphatique mène à l'oedème sévère et à l'inflammation des membres. Les chercheurs ont appris à recenser les symptômes précoces de ceci utilisant la microscopie de multiphoton et l'analyse d'image d'ordinateur, qui sont employés pour la reconnaissance des visages et l'apprentissage automatique.

Une telle pathologie comme le lymphedema se produit en raison de la sortie et de l'obstruction lymphatiques nuies des sinus de lymphe. Lymphedema est génétiquement déterminé, mais une forme acquise ou secondaire est souvent trouvée. Elle peut se développer sous l'influence des facteurs variés, comprenant après la chirurgie, par exemple, dans les patients suivant la demande de règlement radicale pour le cancer du sein.

Yury Kistenev, chef du laboratoire pour Biophotonics, directeur exécutif de l'institut de TSU de la biomédecine

Traditionnellement, le lymphedema est évalué, par exemple, par un changement du volume du membre. Pour faire ceci, l'arme du patient ou la patte est mise dans un liquide. Cette approche entraîne habituellement le malaise dans les patients, mais son inconvénient majeur est celui à un stade précoce de la maladie qu'il est inutile.

Les scientifiques ont développé une voie neuve. Elle est basée sur le fait qui avec le développement de la maladie, les surfaces de tissu sont transformées et il y a des modifications de structure dans le collagène, la protéine la plus courante au corps humain et la base de tous les tissus. Pour recenser ces modifications, une méthode d'instrument est employée - la microscopie de multiphoton, qui active étudier des tissus au niveau intercellulaire in vivo sans prendre le matériau. Pour évaluer l'image donnante droit, l'analyse par ordinateur et l'apprentissage automatique sont employés.

Dans ce travail, nous avons employé une méthode appelée l'histogramme des gradients installés. Cette méthode a semblé relativement récent et est actuel très populaire en la reconnaissance des formes, y compris la reconnaissance faciale. Le problème était celui dans notre cas qu'il était nécessaire de discerner des caractéristiques non différentes des tissus d'un patient individuel, mais les caractéristiques caractéristiques d'un groupe de personnes avec le lymphedema. Utilisant la modélisation mathématique, nous avons sélecté les paramètres de cette méthode, qui nous aident à résoudre ce problème.

Yury Kistenev

Les chercheurs ont développé un modèle prévisionnel utilisant l'apprentissage automatique pour diagnostiquer le lymphedema. Dans un échantillon de test, il a montré l'exactitude environ de 95%. Selon des scientifiques, le diagnostic du lymphedema à un stade précoce aidera des médecins à réaliser les meilleurs résultats de demande de règlement.

Les résultats de la recherche sont publiés dans le bloc optique biomédical de tourillon exprès (Q1). L'article « application de la représentation et de l'apprentissage automatique de multiphoton à l'analyse de tissu de Lymphedema » a été identifié comme meilleur article dans l'édition.