En nylig undersøgelse offentliggjort i Clinical Breast Cancer har afsløret, at deep-learning modeller har potentialet til at fungere som effektive forudsigelsesværktøjer til brystkræftprognose. Ledet af Dr. Junqi Han og hans hold fra det tilknyttede hospital ved Qingdao University i Kina demonstrerede undersøgelsen succesen af en model, der kombinerer data fra mammografi-billeder, ultralydsbilleder og andre egenskaber for at forudsige sygdomsfri overlevelse hos brystkræftpatienter.
Forskerne fremhævede den forbedrede præstation af den kombinerede model, som bruger både mammografi- og ultralydsbilleder, sammenlignet med brugen af enkelt billedbehandling alene. Ved at udnytte kunstig intelligens og deep learning-teknikker udforsker radiologer nye muligheder for at forbedre diagnosticering og prognose for brystkræft.
I denne undersøgelse indsamlede holdet data fra 1.242 patienter mellem 2013 og 2018 og opdelte dem i trænings- og testgrupper. De anvendte deep-learning modeller ved hjælp af ResNet50 og integrerede kliniske data og billedkarakteristika for at identificere uafhængige prognostiske faktorer og etablere en klinisk model.
Der blev udviklet i alt fem modeller: ultralyds deep learning, mammografi deep learning, ultralyd plus mammografi deep learning, en klinisk model og en kombineret model. Forskerne fandt, at den kombinerede model, der inkorporerede billeder fra begge modaliteter sammen med patologiske, kliniske og radiografiske egenskaber, viste den højeste forudsigende ydeevne blandt de analyserede modeller.
Det er værd at bemærke, at visse patologiske og kliniske karakteristika kun kunne opnås efter operationen. Derfor er den kombinerede model vigtig for at forudsige prognosen efter operationen. Desuden understregede undersøgelsen det komplementære forhold mellem ultralyd og mammografi i brystbilleddannelse, hvor ultralyd bruges til at observere læsionsform og egenskaber og mammografi bruges til at identificere forkalkninger.
Selvom undersøgelsen demonstrerer lovende resultater, opfordrede forfatterne til ekstern validering i fremtidig forskning for at måle modellernes forudsigelsesevne og generaliserbarhed. På trods af dette viser brugen af deep-learning modeller stor potentiale for at forbedre prognoseforudsigelsen for brystkræft og dermed forbedre patientresultater.
En FAQ-sektion om brystkræftprognose og deep-learning modeller:
Spørgsmål: Hvad afslørede den nylige undersøgelse offentliggjort i Clinical Breast Cancer?
Svar: Undersøgelsen afslørede potentialet for deep-learning modeller til at fungere som effektive forudsigelsesværktøjer for brystkræftprognose.
Spørgsmål: Hvem ledte undersøgelsen?
Svar: Undersøgelsen blev ledet af Dr. Junqi Han og hans hold fra det tilknyttede hospital ved Qingdao University i Kina.
Spørgsmål: Hvilken type data blev brugt i undersøgelsen?
Svar: Undersøgelsen kombinerede data fra mammografi-billeder, ultralydsbilleder og andre egenskaber for at forudsige sygdomsfri overlevelse hos brystkræftpatienter.
Spørgsmål: Hvordan præsterede den kombinerede model i forhold til brugen af enkelt billedbehandling?
Svar: Den kombinerede model, der inkorporerede både mammografi- og ultralydsbilleder, viste forbedret præstation i forhold til brugen af enkelt billedbehandling alene.
Spørgsmål: Hvilke teknikker blev brugt i undersøgelsen?
Svar: Undersøgelsen anvendte kunstig intelligens og deep learning-teknikker, specifikt deep-learning modeller med ResNet50.
Spørgsmål: Hvordan blev data indsamlet?
Svar: Forskerne indsamlede data fra 1.242 patienter mellem 2013 og 2018 og opdelte dem i trænings- og testgrupper.
Spørgsmål: Hvor mange modeller blev udviklet i undersøgelsen?
Svar: Der blev udviklet i alt fem modeller: ultralyds deep learning, mammografi deep learning, ultralyd plus mammografi deep learning, en klinisk model og en kombineret model.
Spørgsmål: Hvilken model viste den højeste forudsigende ydeevne?
Svar: Den kombinerede model, der inkorporerede billeder fra både ultralyd og mammografi samt patologiske, kliniske og radiografiske egenskaber, viste den højeste forudsigende ydeevne.
Spørgsmål: Hvorfor er den kombinerede model vigtig for at forudsige prognosen efter operationen?
Svar: Visse patologiske og kliniske egenskaber kan kun opnås efter operationen, hvilket gør den kombinerede model nødvendig for at forudsige prognosen efter operationen.
Spørgsmål: Hvad er de komplementære roller for ultralyd og mammografi i brystbilleddannelse?
Svar: Ultralyd bruges til at observere læsionsform og egenskaber, mens mammografi bruges til at identificere forkalkninger.
Spørgsmål: Hvad opfordrede forfatterne til i undersøgelsen?
Svar: Forfatterne opfordrede til ekstern validering i fremtidig forskning for at måle modellernes forudsigelsesevne og generaliserbarhed.
Spørgsmål: Hvad er potentialet ved brugen af deep-learning modeller til brystkræftprognose?
Svar: Deep-learning modeller viser stort potentiale for at forbedre forudsigelsen af brystkræftprognoser og dermed forbedre patientresultater.
Definitioner:
– Prognose: Den forventede forløb eller udfald af en medicinsk tilstand.
– Deep-learning modeller: Computermodeller, der bruger kunstig intelligens til at behandle store mængder data og lave forudsigelser eller klassificeringer.
– Mammografi: En billedteknik, der bruger røntgenstråler til at undersøge brystet for tegn på brystkræft eller andre abnormiteter.
– Ultralyd: En diagnostisk billedteknik, der bruger højfrekvente lydbølger til at producere billeder af strukturer inden i kroppen.
– Radiologer: Læger, der specialiserer sig i at fortolke medicinske billeder som røntgenbilleder, CT-scanninger og mammografier.
Foreslåede relaterede links:
– cancer.org
– National Center for Biotechnology Information (NCBI)
– breastcancer.org
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com