Son zamanlarda Clinical Breast Cancer dergisinde yayınlanan bir çalışma, derin öğrenme modellerinin meme kanseri prognoz tahmini için etkili birer tahmin aracı olarak potansiyel taşıdığını ortaya koydu. Çalışma, Çin’deki Qingdao Üniversitesi Hastanesi’nden Dr. Junqi Han ve ekibinin öncülüğünde gerçekleştirilmiş olup, meme kanseri hastalarının hastalıksız sağkalımını doğru bir şekilde tahmin etmek için memografi görüntüleri, ultrason görüntüleri ve diğer özelliklerden oluşan verileri birleştiren bir modelin başarısını sergilemiştir.
Araştırmacılar, tek başına tek görüntüleme modalitelerinin kullanımıyla karşılaştırıldığında, hem memografi hem de ultrason görüntülerini kullanan kombine modelin geliştirilmiş performansını vurguladılar. Yapay zeka ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak, radyologlar meme kanseri teşhisini ve prognozunu ilerletmek için yeni alanlar araştırıyorlar.
Bu çalışmada, ekip 2013-2018 yılları arasında 1.242 hastadan veri topladı ve onları eğitim ve test gruplarına ayırdı. ResNet50 kullanarak derin öğrenme modellerini kullanan araştırmacılar, bağımsız prognostik faktörleri seçmek ve klinik bir model oluşturmak için klinik verileri ve görüntüleme özelliklerini birleştirdi.
Toplamda beş model geliştirildi: ultrason derin öğrenme, memografi derin öğrenme, ultrason artı memografi derin öğrenme, klinik model ve birleşik model. Araştırmacılar, patolojik, klinik ve radyografik özelliklerle birlikte her iki modaliteden (ultrason ve memografi) görüntüler içeren birleşik modelin, analiz edilen modeller arasında en yüksek tahmin edici performansı sergilediğini buldular.
Ameliyat sonrası elde edilebilen bazı patolojik ve klinik özelliklerin dikkate değer olduğunu belirtmek gerekir. Sonuç olarak, birleşik model, ameliyat sonrası prognoz tahmininde önem taşır. Ayrıca, çalışma ultrason ve memografinin meme görüntülemesinde tamamlayıcı niteliğini vurgulayarak, ultrasonun lezyon şekli ve özelliklerini gözlemlemek için kullanıldığını ve memografinin ise kalsifikasyonları tanımlamak için kullanıldığını vurgulamıştır.
Çalışma umut verici bulguları göstermesine rağmen, yazarlar modellerin tahmin etme etkinliğini ve genel geçerliliğini ölçmek için gelecekteki araştırmalarda dış doğrulama yapılmasını istemiştir. Bununla birlikte, derin öğrenme modellerinin kullanımı, meme kanseri prognoz tahminini geliştirmek ve sonuç olarak hasta sonuçlarını iyileştirmek için büyük potansiyele sahiptir.
Meme Kanseri Prognozu ve Derin Öğrenme Modelleri İle İlgili SSS Bölümü:
S: Clinical Breast Cancer’da yayınlanan son çalışma ne ortaya koymuştur?
C: Çalışma, meme kanseri prognoz tahmini için derin öğrenme modellerinin etkili birer tahmin aracı olma potansiyelini ortaya koymuştur.
S: Çalışmayı kim yönetti?
C: Çalışma, Çin’deki Qingdao Üniversitesi Hastanesi’nden Dr. Junqi Han ve ekibi tarafından yönetildi.
S: Çalışma hangi tür verileri kullandı?
C: Çalışma, memografi görüntüleri, ultrason görüntüleri ve diğer özellikleri birleştirerek meme kanseri hastalarının hastalıksız sağkalımını tahmin etti.
S: Kombine model, tek görüntüleme modaliteleri kullanımına göre nasıl performans sergiledi?
C: Hem memografi hem de ultrason görüntülerini içeren kombine model, tek görüntüleme modaliteleri kullanımına göre geliştirilmiş bir performans gösterdi.
S: Çalışmada hangi teknikler kullanıldı?
C: Çalışmada yapay zeka ve derin öğrenme teknikleri kullanıldı, özellikle ResNet50 ile derin öğrenme modelleri kullanıldı.
S: Veriler nasıl toplandı?
C: Araştırmacılar, 2013-2018 yılları arasında 1.242 hastadan veri topladı ve onları eğitim ve test gruplarına ayırdı.
S: Çalışmada kaç model geliştirildi?
C: Toplamda beş model geliştirildi: ultrason derin öğrenme, memografi derin öğrenme, ultrason artı memografi derin öğrenme, klinik model ve birleşik model.
S: Hangi model en yüksek tahmin edici performansı sergiledi?
C: Ultrason ve memografi görüntülerini yanı sıra patolojik, klinik ve radyografik özellikleri içeren birleşik model, analiz edilen modeller arasında en yüksek tahmin edici performansı sergiledi.
S: Neden ameliyat sonrası prognoz tahmininde birleşik model önemlidir?
C: Bazı patolojik ve klinik özellikler sadece ameliyat sonrasında elde edilebilir, bu nedenle birleşik model ameliyat sonrası prognoz tahmininde önem taşır.
S: Ultrason ve memografinin meme görüntülemesinde hangi tamamlayıcı rolleri vardır?
C: Ultrason, lezyon şeklini ve özelliklerini gözlemlemek için kullanılırken, memografi kalsifikasyonları tanımlamak için kullanılır.
S: Çalışmanın yazarları neleri çağırdı?
C: Yazarlar, modellerin tahmin edici etkinliğini ve genel geçerliliğini ölçmek için gelecekteki araştırmalarda dış doğrulama yapılmasını çağırdılar.
S: Derin öğrenme modelleri kullanmanın meme kanseri prognozu için potansiyeli nedir?
C: Derin öğrenme modelleri, meme kanseri prognoz tahminini iyileştirme ve sonuç olarak hasta sonuçlarını geliştirme potansiyeline sahiptir.
Tanımlar:
– Prognoz: Bir tıbbi durumun muhtemel seyri veya sonucu.
– Derin öğrenme modelleri: Yapay zeka tekniklerini kullanarak büyük miktarda veriyi işleyen ve tahminler veya sınıflandırmalar yapabilen bilgisayar modelleri.
– Memografi: Meme kanseri veya diğer anormalliklerin işaretlerini görmek için X ışınları kullanan bir görüntüleme tekniği.
– Ultrason: Vücut içindeki yapıları görüntülemek için yüksek frekanslı ses dalgalarını kullanarak yapılan bir teşhis görüntüleme tekniği.
– Radyologlar: X ışınları, BT taramaları ve mamogramlar gibi tıbbi görüntüleri yorumlama konusunda uzmanlaşmış tıp doktorları.
Önerilen İlgili Bağlantılar:
– cancer.org
– Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi (NCBI)
– breastcancer.org
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com