Исследователи разработали новый автоматизированный метод, который поможет в диагностике рака мочевого пузыря.
В медицинском журнале Urologic Oncology сообщается о методе, который позволяет быстро и эффективно анализировать и классифицировать изображения пораженных областей.
«Мы разработали компьютерную программу для автоматического анализа изображений цистоскопии», - говорит ведущий автор исследования доктор Мартин Госнелл. Цистоскопия является одним из самых надежных методов диагностики рака мочевого пузыря.
Изображения мочевого пузыря получают во время обычного клинического осмотра пациента. Клиницист, изучив первоначальные изображения, делает выводы о дальнейших действиях, которые необходимо предпринять, например, проведение биопсии для последующего анализа.
«Мы создали автоматизированный метод анализа изображений, который может идентифицировать ткани и пораженные области с высоким и с минимальным риском, - поясняет доктор Госнелл. - После анализа диагноз с высоким риском рассматривают тщательнее. Минимальный риск выявляют на ранней стадии диагностического процесса».
Эва Голдис, профессор Университета Маккуори, автор исследования, объяснила, что система классификации пораженных областей разработана с использованием специализированного процесса сегментации цвета. «Изображения цистоскопии, которые сделаны во время клинических оценок пациентов и подтверждены биопсией, интерпретируются экспертом-клиницистом. Они классифицируются как здоровые, воспаленные или раковые ткани, - говорит она. - Такая визуальная оценка основана на цвете, поверхности, форме и размере исследуемой пораженной области или ткани. Задача состояла в создании компьютеризированного метода анализа изображений, который смог бы проанализировать конкретный цвет, яркость и текстуру каждой ткани, вплоть до пикселей».
Данный метод помогает получить четкую классификацию - наличие или отсутствие определенных характеристик в изображении, совпадающем со здоровой или раковой тканью. Как считают исследователи, результаты автоматизированной системы оказались очень перспективными. Используя новую компьютерную программу, они обнаружили 100% раковых изображений, и все доброкачественные поражения были успешно идентифицированы.
Профессор Голдис считает, что автоматизированная диагностическая система поможет врачам и медсестрам в оценке изображений цистоскопии. «Эта система была бы полезной для поддержки менее опытных урологов и медсестер, позволяя объективно подтвердить их оценки, - говорит она. - Такой дополнительный анализ снизит количество пациентов, которым ставят ошибочные диагнозы или рекомендуют пройти ненужную биопсию мочевого пузыря, что позволяет повысить эффективность лечения в онкологических клиниках».
Источник: https://medicalxpress.com/news/2017-09-technique-aid-bladder-cancer-diagnosis.html
Комментарии
Пока комментариев нет
Новый комментарий