В последние годы машинное обучение значительно усовершенствовалось и продемонстрировало большие перспективы в области анализа медицинских изображений.
В настоящее время аденокарцинома легких, требует визуального осмотра патологоанатомом срезов лобэктомии для определения характера и подтипа опухоли. Эта классификация играет важную роль в прогнозировании и определении лечения рака легких, однако является сложным и субъективным задачей. Результаты исследования опубликованы в научном журнале Scientific Reports.
Материалы и методы обследования
Ученые из Дартмутском центра рака Норриса Коттона (Dartmouth’s Norris Cotton Cancer Center) использовала возможности машинного обучения, чтобы помочь в решении сложной задачи классификации опухолей и подтипов аденокарциномы легких, самой распространенной причины смертности от рака во всем мире.
Используя последние достижения в области машинного обучения, ученые использовали глубокую нейронную сеть для классификации различных типов аденокарциномы легкого на срезах по гистопатологии и обнаружили, что модель выполнена наравне с тремя практикующими патологоанатомами.
Результаты научной работы
«Наше исследование демонстрирует, что машинное обучение может достичь высокой производительности в сложной задаче классификации изображений и потенциально может быть полезным для лечения рака легких», – говорит Саид Хассанпур (Saeed Hassanpour). «Клиническое внедрение нашей системы сможет помочь патологоанатомам с точностью определить подтип рака легких, что имеет решающее значение для прогноза и лечения».
В дополнение к тестированию модели глубокого обучения в клинических условиях для проверки ее способности улучшить классификацию рака легких, ученые планируют применить этот метод для решения других сложных задач анализа гистопатологических изображений при раке молочной железы, пищевода и колоректального рака.
«Если это будет подтверждено клиническими испытаниями, наша модель нейронной сети потенциально может быть внедрена в клиническую практику для оказания помощи патологоанатомам», – говорит Хассанпур. «Наш метод машинного обучения может обрабатывать срезы менее чем за 1 минуту, поэтому он может помочь сортировать пациентов перед обследованием у врачей и потенциально значительно помочь патологоанатомам в визуальном осмотре срезов».
Авторы другого исследования утверждают, что респираторные заболевания могут вызвать рак легких.
Врач кардиолог, терапевт, врач функциональной диагностики АО «СЗЦДМ» (г. Санкт-Петербург), редактор и автор статей
