看在肿瘤检测肺癌

科学家Anant Madabhushi凯斯西储大学的计算成像实验室已经开始思考外框或在他们的情况下,外肿瘤。

他们希望这本小说计算机方法代表了一个历史性跨越仅使用常规CAT扫描在诊断癌症。

如果成功,这将是一个新的,更容易的非侵入性的方法,准确、廉价地确定某些tumors-especially结节经常发现肺CAT扫描,例如癌症或无害的。

目前,肺癌筛查包括放射科医生在CAT扫描识别可疑结节。病人然后被入侵和昂贵的手术活检或其他程序分析结节。

然而,到目前为止,凯斯西储研究人员利用计算机分析之外的地区肿瘤和血管附近成功地预测这些结节是否cancerous-not通过更深层次的考试或削减。

最新的研究强调在一双Madabhushi最近的出版物,f·亚历克斯·内森教授二世工程学院,生物医学工程的资深作者。

Niha当弗洛,生物医学工程的博士生,在12月18日发表的研究论文的第一作者放射学证明computer-extracted的组合模式的异质性肿瘤内外可以区分良性和恶性结节CAT扫描有80% accuracy-compared放射科医生60%的准确率。

今年早些时候,Mehdi Alilou,高级研究助理生物医学工程,是作者的一项研究显示,computer-extracted模式“曲折”——或者扭曲的血液血管肺结节可以区分恶性和肺结节的准确率为85%。

”我兴奋的首要原因这些论文是我们在真正的未知领域,“Madabhushi说。“我们都是训练有素的,钱在肿瘤,但这些文件明确证明,有很多信号以外的肿瘤,也是。”

看外面的肿瘤

“我们现在做的事情放射科医生通常不倾向于做,“Madabhushi说。“放射科医生一直在关注CAT扫描40或50年,但他们从来没有在这些地方或发现我们发现。”

Madabhushi和他的团队,今天发表了一篇论文研究的一个方面,用“深度学习”诊断电脑检查血管喂养的形状对肺结节发现CAT扫描和肿瘤周围的地区。他们发现以前那些血液中没有记录的更改船舶、周围健康组织准确预测癌症增长附近,在这种情况下,肺癌。

简单廉价的诊断从现有CAT扫描就可以确定一个病人需要更多的入侵和昂贵的过程,Madabhushi说。

“很多这些结节出现在扫描不定,但98%是良性的,但只有经过测试完成,”他说。“这是经济学,但也为病人的焦虑。

“我们不肺癌筛查的真的很好,因为我们没有更好的工具。这将是一个远远更好的工具。”

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