Новая модель машинного обучения может спрогнозировать подтип рака легких

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.

Приглашаем подписаться на наш канал в Яндекс Дзен


 
Рейтинг
( 2 оценки, среднее 5 из 5 )
Александр Наумов / автор статьи
Должность - Автор новостного блока. Врач-кардиолог. г. Санкт-Петербург.
Понравилась статья? Поделиться с друзьями: