Neseniai Clinical Breast Cancer žurnale publikuotas tyrimas atskleidė, kad giliųjų mokymo modeliai turi potencialą tapti veiksmingais įrankiais krūties vėžio prognozei nuspėti. Šį tyrimą atliko dr. Junqi Han ir jo komanda iš Kinijos Kvočao universiteto Prisijungusiojo ligoninėje, įrodantį, kad modelis, kuris apjungia mammografijos vaizdus, ultragarsinius vaizdus ir kitas charakteristikas, tiksliai nuspėja krūties vėžio pacientų ligos laisvą išgyvenimą.
Mokslininkai pabrėžė, kad kombinuotas modelis, naudodamas tiek mammografijos, tiek ultragarso vaizdus, pasižymi geresniu veikimu, palyginti su naudojimu atskirų vaizdavimo modalumų. Radiologai, pasitelkdami dirbtinio intelekto ir giliųjų mokymo technikas, tyrinėja naujas galimybes tobulinti krūties vėžio diagnozę ir prognozę.
Šiame tyrime komanda surinko duomenis iš 1242 pacientų, gydytų nuo 2013 iki 2018 metų, ir juos padalino į mokymo ir testavimo grupes. Jie naudojo giliuosius mokymo modelius, naudojant ResNet50 ir integruotus klinikinius duomenis bei vaizdavimo charakteristikas, siekdami išsirinkti nepriklausomus prognostinius veiksnius ir sukurti klinikinį modelį.
Bendras penkių modelių skaičius buvo: ultragarsinis giliojo mokymo modelis, mammografijos giliojo mokymo modelis, ultragarsinis kartu su mammografija giliojo mokymo modelis, klinikinis modelis ir kombinuotas modelis. Tyrėjai nustatė, kad kombinuotas modelis, įtraukiant vaizdus iš abiejų modalumų kartu su patologinėmis, klinikinėmis ir radiografinėmis charakteristikomis, parodė aukščiausią prognozavimo veiklą tarp analizuotų modelių.
Svarbu paminėti, kad tam tikra patologinė ir klinikinė charakteristika gali būti gauta tik po operacijos. Todėl kombinuotas modelis yra svarbus prognozuojant prognozę po operacijos. Be to, tyrime pabrėžiama ultragarso ir mammografijos papildomumo prigimtis kruties vaizduose, kai ultragarsu stebima naviko forma ir charakteristikos, o mammografija naudojama identifikuoti kalcifikaciją.
Nors tyrime pateikiami pažadintys rezultatai, autoriai ragina ateities tyrimuose atlikti išorinę patikrinimą, kad būtų matomas modelių prognozavimo veiksmingumas ir bendroji pritaikomumo laipsnis. Nepaisant to, giliųjų mokymo modelių naudojimas rodo didelį potencialą gerinti krūties vėžio prognozavimo rezultatus ir, galiausiai, pagerinti pacientų rezultatus.
Krūties vėžio prognozės ir giliųjų mokymo modelių DUK skiltis:
K: Ką atskleidė neseniai Clinical Breast Cancer publikuotas tyrimas?
A: Tyrimas atskleidė giliųjų mokymo modelių potencialą tapti veiksmingais priemonėmis krūties vėžio prognozės srityje.
K: Kas vedė šį tyrimą?
A: Tyrimą vedė dr. Junqi Han ir jo komanda iš Kinijos Kvočao universiteto Prisijungusiojoje ligoninėje.
K: Kokio tipo duomenis panaudojo šis tyrimas?
A: Tyrimas kombinavo mammografijos vaizdus, ultragarso vaizdus ir kitas charakteristikas, kad būtų prognozuojamas krūties vėžio pacientų ligos laisvas išgyvenimas.
K: Kaip kombinuotas modelis pasirodė palyginti su vieno vaizdavimo modalumo naudojimu?
A: Kombinuotas modelis, įtraukiantis tiek mammografijos, tiek ultragaro vaizdus, rodo geresnius rezultatus palyginti su vieno vaizdavimo modalumo naudojimu.
K: Kokie naudoti metodai tyrimui?
A: Tyrimui buvo naudojamos dirbtinio intelekto ir giliųjų mokymo technikos, konkrečiai naudojant giliuosius mokymo modelius su ResNet50.
K: Kaip buvo renkami duomenys?
A: Tyrėjai surinko duomenis iš 1242 pacientų, gydytų nuo 2013 iki 2018 metų, ir juos padalino į mokymo ir testavimo grupes.
K: Kiek modelių buvo sukurti tyrimo metu?
A: Iš viso buvo sukurta penkių modeliai: ultragarsinis giliojo mokymo modelis, mammografijos giliojo mokymo modelis, ultragarsinis kartu su mammografija giliojo mokymo modelis, klinikinis modelis ir kombinuotas modelis.
K: Kuris modelis pasižymėjo didžiausiu prognozavimo veiklumu?
A: Kombinuotas modelis, įtraukiantis vaizdus iš ultragaro ir mammografijos, kartu su patologinėmis, klinikinėmis ir radiografinėmis charakteristikomis, parodė didžiausią prognozavimo veiklą.
K: Kodėl kombinuotas modelis svarbus prognozuojant prognozę po operacijos?
A: Tam tikra patologinė ir klinikinė charakteristika gali būti gauta tik po operacijos, todėl kombinuotas modelis yra lemiamas prognozuojant laikotarpį po operacijos.
K: Kokia yra ultragarso ir mammografijos papildomųjų vaidmenų krūties vaizdavime priežastis?
A: Ultragaras naudojamas stebėti naviko formą ir charakteristikas, o mammografija – identifikuoti kalcifikaciją.
K: Ką ragino autoriai padaryti šiame tyrime?
A: Autoriai ragino ateityje atlikti išorinę patikrinimą, kad būtų matomas modelių prognozavimo veiksmingumas ir pritaikomumo laipsnis.
K: Kokį potencialą turi giliųjų mokymo modelių naudojimas krūties vėžio prognozei?
A: Giliųjų mokymo modeliai rodo didelį potencialą gerinti krūties vėžio prognozės nuspėjimą ir galiausiai gerinti pacientų rezultatus.
Apibrėžimai:
– Prognozė: Tikėtiniausias medicininio proceso bėgimo ar rezultato variantas.
– Giliųjų mokymo modeliai: Kompiuteriniai modeliai, naudojantys dirbtinio intelekto technikas, kad apdorotų didelius duomenų kiekius ir padarytų prognozes ar klasifikacijas.
– Mammografija: Vaizdavimo technika, kuri naudoja rentgeno spindulius, siekiant ištirti krūtis dėl krūties vėžio ar kitų sutrikimų požymių.
– Ultragarsas: Diagnostinės vaizdavimo technikos, kuri naudoja aukšto dažnio garsus spinduliuoti kūno struktūras ir gauti jų vaizdus, technika.
– Radiologai: Medicinos gydytojai, specializuojantysis medicininių vaizdų interpretavime, tokių kaip rentgeno spinduliai, KT skenavimas ir mammografija.
Rekomenduojami susiję nuorodos:
– cancer.org
– Nacionalinė biotechnologijų informacijos centras (NCBI)
– breastcancer.org
The source of the article is from the blog macholevante.com