Advertencia: Esta página es una traducción de esta página originalmente en inglés. Tenga en cuenta ya que las traducciones son generadas por máquinas, no que todos traducción será perfecto. Este sitio Web y sus páginas están destinadas a leerse en inglés. Cualquier traducción de este sitio Web y su páginas Web puede ser imprecisa e inexacta en su totalidad o en parte. Esta traducción se proporciona como una conveniencia.

Los científicos desarrollan la nueva herramienta usando el aprendizaje de máquina diagnosticar lymphedema

Los científicos en el laboratorio del TSU para Biophotonics, con los especialistas del instituto de investigación científica de Tomsk de la microcirugía, han desarrollado una nueva herramienta para diagnosticar el lymphedema, una patología severa que puede convertirse después del tratamiento radical de varias enfermedades oncological. El derrame difícil del líquido linfático lleva al edema severo y a la inflamación de los limbos. Los investigadores han aprendido determinar los síntomas tempranos de esto usando análisis de la microscopia del multifotón y de imagen de la computador, que se utilizan para el reconocimiento de cara y el aprendizaje de máquina.

La patología tal como lymphedema ocurre como resultado de derrame y de la obstrucción linfáticos empeorados de los sinos de la linfa. Lymphedema es genético resuelto, pero una forma detectada o secundaria se encuentra a menudo. Puede convertirse bajo los efectos de los diversos factores, incluyendo después de cirugía, por ejemplo, en los pacientes que experimentan el tratamiento radical para el cáncer de pecho.

Yury Kistenev, jefe del laboratorio para Biophotonics, director ejecutivo del instituto del TSU de la biomedecina

Tradicionalmente, el lymphedema es evaluado, por ejemplo, por un cambio en el volumen del limbo. Para hacer esto, el brazo del paciente o el tramo se coloca en un líquido. Esta aproximación causa generalmente malestar en pacientes, pero su desventaja principal es ésa en un primero tiempo de la enfermedad que es ineficaz.

Los científicos han desarrollado una nueva manera. Se basa en el hecho que con el revelado de la enfermedad, las superficies del tejido se transforman y hay cambios estructurales en colágeno, la proteína más común del cuerpo humano y la base de todos los tejidos. Para determinar estos cambios, un método del instrumento se utiliza - la microscopia del multifotón, que habilita estudiar tejidos en el nivel intercelular in vivo sin tomar el material. Para fijar la imagen resultante, el aprendizaje del análisis computarizado y de máquina se utiliza.

En este trabajo, utilizamos un método llamado el histograma de gradientes orientados. Este método aparecía relativamente recientemente y es actualmente muy popular en el reconocimiento de patrones, incluyendo el reconocimiento facial. El problema era ése en nuestro caso que era necesario distinguir las características no individuales de los tejidos de un paciente individual, solamente las características características de un grupo de personas con lymphedema. Usando el modelado matemático, seleccionamos los parámetros de este método, que nos ayudan a resolver este problema.

Yury Kistenev

Los investigadores han desarrollado un modelo profético usando el aprendizaje de máquina diagnosticar lymphedema. En una muestra de la prueba, mostró la exactitud del cerca de 95%. Según científicos, la diagnosis del lymphedema en un primero tiempo ayudará a doctores a lograr los mejores resultados de tratamiento.

Los resultados de investigación se publican en la óptica biomédica del gorrón expresa (Q1). El artículo “uso de la proyección de imagen del multifotón y del aprendizaje de máquina al análisis del tejido de Lymphedema” fue reconocido como el mejor artículo de la entrega.