Egy friss tanulmány, amelyet a Clinical Breast Cancer című folyóiratban közölt a közelmúltban, azt mutatta ki, hogy a mélytanulási modellek lehetőséget nyújtanak hatékony előrejelző eszközként a mellrák prognózisához. A kutatást Dr. Junqi Han vezette csapata végezte a Qingdao Egyetem társintézményének, a kínai Affiliated Hospital-nak, amelynek során a modell sikerét igazolták a mammográfiai képek, az ultrahangképek és más jellemzők összekapcsolásával a mellrák betegek betegségmentes túlélésének pontos előrejelzése terén.
A kutatók kiemelték a kombinált modell javult teljesítményét, amely a mammográfiai és az ultrahangképeket egyaránt alkalmazza, az önmagában használt egyes képalkotási modalitásokkal összehasonlítva. A radiológusok mesterséges intelligencia és mélytanulási technikák alkalmazásával olyan új utakat keresnek, amelyekkel előmozdíthatják a mellrák diagnózisát és prognózisát.
A tanulmányban a csapat adatokat gyűjtött 1 242 betegtől 2013 és 2018 között, majd felosztotta őket képzési és tesztelési csoportokra. Mélytanulási modelleket alkalmaztak a ResNet50 segítségével, és integrálták a klinikai adatokat és képalkotási jellemzőket a független prognosztikai tényezők kiválasztásához és egy klinikai modell létrehozásához.
Összesen öt modell készült: ultrahang mélytanulás, mammográfia mélytanulás, ultrahang plusz mammográfia mélytanulás, egy klinikai modell és egy kombinált modell. A kutatók megállapították, hogy a kombinált modell, amely az ultrahang és mammográfia képeket, valamint a patológiai, klinikai és radiológiai jellemzőket együttesen felhasználja, a legmagasabb előrejelző teljesítményt mutatta a vizsgált modellek közül.
Fontos megjegyezni, hogy bizonyos patológiai és klinikai jellemzők csak műtét után kaphatóak meg. Ezért a kombinált modell jelentőséggel bír a műtét utáni prognózis előrejelzésében. Emellett a tanulmány kiemelte az ultrahang és a mammográfia kiegészítő jellegét a mellképalkotásban, ahol az ultrahangot a daganat alakjának és jellemzőinek megfigyelésére használják, míg a mammográfiát a kalcifikáció azonosítására alkalmazzák.
Bár a tanulmány ígéretes eredményeket mutat, a szerzők kértek külső validációt a jövőbeli kutatásokban az modellek előrejelző hatékonyságának és általánosíthatóságának mérésére. Ennek ellenére a mélytanulási modellek használata óriási potenciállal bír a mellrák prognózis előrejelzésének javítására és végül a betegek eredményeinek fokozására.
Mellrák Prognózis és Mélytanulási Modellek GYIK (Gyakran Ismételt Kérdések):
K: Mit mutatott ki a friss tanulmány, amit a Clinical Breast Cancer című folyóiratban közöltek?
V: A tanulmány kimutatta a mélytanulási modellek potenciálját hatékony előrejelző eszközként a mellrák prognózisához.
K: Ki vezette a tanulmányt?
V: A tanulmányt Dr. Junqi Han és csapata vezette a kínai Qingdao Egyetem Affiliated Hospital-nek társintézményben.
K: Milyen típusú adatokat használt a tanulmány?
V: A tanulmány kombinálta a mammográfiai képeket, ultrahangképeket és más jellemzőket a mellrák betegek betegségmentes túlélésének előrejelzésére.
K: Hogyan teljesített a kombinált modell az egyes képalkotási modalitásokhoz képest?
V: A kombinált modell, amelybe a mammográfiai és az ultrahangképeket is belefoglalják, jobb teljesítményt mutatott az egyes képalkotási modalitások önmagában való használatához képest.
K: Milyen technikákat alkalmaztak a tanulmányban?
V: A tanulmány mesterséges intelligencia és mélytanulási technikákat alkalmazott, konkrétan a ResNet50 mélytanulási modelleket használták.
K: Hogyan gyűjtötték össze az adatokat?
V: A kutatók 2013 és 2018 között adatokat gyűjtöttek 1 242 betegtől, majd felosztották őket képzési és tesztelési csoportokra.
K: Hány modellt hoztak létre a tanulmányban?
V: Összesen öt modellt hoztak létre: ultrahang mélytanulás, mammográfia mélytanulás, ultrahang plusz mammográfia mélytanulás, egy klinikai modell és egy kombinált modell.
K: Melyik modell mutatta a legjobb előrejelző teljesítményt?
V: A kombinált modell, amely az ultrahang és mammográfia képeket egyaránt, valamint a patológiai, klinikai és radiológiai jellemzőket is tartalmazta, a legmagasabb előrejelző teljesítményt mutatta.
K: Miért jelentős a kombinált modell a műtét utáni prognózis előrejelzésében?
V: Bizonyos patológiai és klinikai jellemzők csak műtét után kaphatóak meg, ezért a kombinált modell kulcsfontosságú a műtét utáni prognózis előrejelzésében.
K: Mi a szerepe az ultrahangnak és a mammográfiának a mellképalkotásban?
V: Az ultrahangot a daganat alakjának és jellemzőinek megfigyelésére használják, míg a mammográfiát a kalcifikáció azonosítására alkalmazzák.
K: Mit kértek a tanulmány szerzői?
V: A szerzők külső validációt kértek a jövőbeli kutatásokban, hogy mérjék az modellek előrejelző hatékonyságát és általánosíthatóságát.
K: Mi a mélytanulási modellek potenciálja a mellrák prognózisában?
V: A mélytanulási modellek nagy potenciállal rendelkeznek a mellrák prognózisának javítására, és végül a betegek eredményeinek optimalizálására.
Meghatározások:
– Prognózis: Egy orvosi állapot valószínű lefolyása vagy eredménye.
– Mélytanulási modellek: Számítógépes modellek, amelyek mesterséges intelligencia technikákat alkalmaznak nagy mennyiségű adat feldolgozására és előrejelzésekre vagy osztályozásokra.
– Mammográfia: Képalkotási technika, amely használ röntgensugárzást a mell vizsgálatára a mellrák vagy más rendellenességek jeleinek keresése érdekében.
– Ultrahang: Diagnosztikai képalkotási technika, amely magas frekvenciájú hanghullámokat használ a testen belüli struktúrák képeinek elkészítésére.
– Radiológusok: Az orvosok, akik a radiológiai képek, például röntgenfelvételek, CT-vizsgálatok és mammográfiák értelmezésére specializálódtak.
Javasolt Kapcsolódó Linkek:
– cancer.org
– National Center for Biotechnology Information (NCBI)
– breastcancer.org
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es