Искусственный нос выявляет злокачественную ткань в опухолях головного мозга во время операции

Искусственный нос, разработанный в Университете Тампере (University of Tampere), Финляндия, помогает нейрохирургам выявлять раковые ткани во время операции и обеспечивает более точное удаление опухолей. Результаты исследования опубликованы в научном журнале Journal of Neurosurgery.

Введение

Электрохирургическая резекция с использованием таких устройств, как электрический нож или диатермическое лезвие, в настоящее время широко используется в нейрохирургии. Когда ткань сжигается, молекулы ткани рассеиваются в виде хирургического дыма. В методе, разработанном исследователями из Университета Тампере, хирургический дым подается в новый тип измерительной системы, которая может идентифицировать злокачественную ткань и отличить ее от здоровой ткани.

Материалы и методы обследования

Технология основана на дифференциальной подвижной спектрометрии (DMS), в которой ионы дымовых газов подаются в электрическое поле. Распределение ионов в электрическом поле является тканеспецифичным, и ткань может быть идентифицирована на основе полученного «отпечатка запаха». В ходе исследования были проанализированы 694 образца ткани, взятых из 28 опухолей головного мозга и контрольных образцов. Используемое оборудование было разработано специально для исследования. Оборудование состоит из системы машинного обучения, которая анализирует дымовой газ с помощью технологии DMS, и электрического ножа, который используется для производства дымового газа из тканей.

Результаты научной работы

«В современной клинической практике анализ замороженных срезов является золотым стандартом для интраоперационной идентификации опухоли. В этом методе небольшой образец опухоли передается патологоанатому во время операции», — объясняет автор исследования Илкка Хаапала (Ilkka Haapala).

Патологоанатом проводит микроскопический анализ образца и звонит в операционную, чтобы сообщить результаты.

«Наш новый метод предлагает многообещающий способ выявления злокачественной ткани в режиме реального времени, так и возможность исследовать несколько образцов из разных точек опухоли», — объясняет Хаапала.

«Преимущество оборудования заключается в том, что оно может быть подключено к инструментам, уже имеющимся в нейрохирургических операционных залах», — отмечает Хаапала.

Точность классификации системы составляла 83% при анализе всех образцов. При сравнении опухолей с низкой злокачественностью (глиом) с контрольными образцами точность классификации системы составляла 94%, достигая чувствительности 97% и специфичности 90%.

Авторы другого исследования утверждают, что искусственный интеллект в диагностике заболеваний кожи превосходит человека.

Добавьте Medical Insider  
в избранные источники

 


Приглашаем подписаться на наш канал в Яндекс Дзен


 
Рейтинг
( Пока оценок нет )
Хусаинов Руслан Халилович / автор статьи
Должность - Главный редактор, автор статьей E-mail для связи - [email protected] Врач - ультразвуковой диагностики, детский травматолог-ортопед  г. Санкт-Петербург.
Понравилась статья? Поделиться с друзьями: