Os cientistas desenvolvem a nova ferramenta usando a aprendizagem de máquina diagnosticar o lymphedema

Os cientistas no laboratório do TSU para Biophotonics, com os especialistas do instituto de investigação científica de Tomsk da microcirurgia, desenvolveram uma nova ferramenta para diagnosticar o lymphedema, uma patologia severa que pudesse se tornar após o tratamento radical de diversas doenças oncological. A saída difícil do líquido linfático conduz ao edema severo e à inflamação dos membros. Os pesquisadores aprenderam identificar os sintomas adiantados desta análise de utilização da microscopia do multiphoton e de imagem do computador, que são usados para o reconhecimento de face e a aprendizagem de máquina.

Patologia como o lymphedema ocorre em conseqüência da saída e da obstrução linfáticas danificadas das cavidades da linfa. Lymphedema é genetically determinado, mas um formulário adquirido ou secundário é encontrado frequentemente. Pode tornar-se sob a influência dos vários factores, incluindo após a cirurgia, por exemplo, nos pacientes que submetem-se ao tratamento radical para o cancro da mama.

Yury Kistenev, cabeça do laboratório para Biophotonics, director executivo do instituto do TSU da biomedicina

Tradicional, o lymphedema é avaliado, por exemplo, por uma mudança no volume do membro. Para fazer este, o braço do paciente ou o pé são colocados em um líquido. Esta aproximação causa geralmente o incómodo nos pacientes, mas seu inconveniente principal é aquele em uma fase inicial da doença que seja ineficaz.

Os cientistas desenvolveram uma maneira nova. É baseada no facto que com a revelação da doença, as superfícies do tecido são transformadas e há umas mudanças estruturais no colagénio, na proteína a mais comum no corpo humano e na base de todos os tecidos. Para identificar estas mudanças, um método do instrumento é usado - a microscopia do multiphoton, que permite o estudo de tecidos a nível intercellular in vivo sem tomar o material. Para avaliar a imagem resultante, a aprendizagem de análise de computador e de máquina é usada.

Neste trabalho, nós usamos um método chamado o histograma de inclinações orientados. Este método pareceu relativamente recentemente e é actualmente muito popular no reconhecimento de padrões, incluindo o reconhecimento facial. O problema era aquele em nosso caso que era necessário distinguir características nao individuais dos tecidos de um paciente individual, mas as características características de um grupo de pessoas com lymphedema. Usando a modelagem matemática, nós seleccionamos os parâmetros deste método, que nos ajudam a resolver este problema.

Yury Kistenev

Os pesquisadores desenvolveram um modelo com carácter de previsão usando a aprendizagem de máquina diagnosticar o lymphedema. Em uma amostra do teste, mostrou a precisão de aproximadamente 95%. De acordo com cientistas, o diagnóstico do lymphedema em uma fase inicial ajudará doutores a conseguir os melhores resultados de tratamento.

Os resultados de pesquisa são publicados no sistema ótico biomedicável do jornal expresso (Q1). O artigo “aplicação da imagem lactente do Multiphoton e da aprendizagem de máquina à análise do tecido de Lymphedema” foi reconhecido como o melhor artigo na edição.