Bu rehber yardımcı oldu mu?
DoktorClub’da Keşfet
Tiroid Kanserini Teşhis Etmek için Yapay Zeka ve Multispektral Fotoakustik Görüntüleme
Güney Kore'deki Pohang Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, tiroid kanserinin minimal invaziv teşhisi için bir teknik geliştirdiklerini bildiriyorlar. Yöntem, multispektral fotoakustik görüntüleme ve…
Güney Kore'deki Pohang Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, tiroid kanserinin minimal invaziv teşhisi için bir teknik geliştirdiklerini bildiriyorlar. Yöntem, multispektral fotoakustik görüntüleme ve makine öğrenimini birleştiriyor. Ayrıca invaziv ve bazen hatalı ince iğne aspirasyon biyopsilerinin yerini alacak şekilde tasarlandı. Yeni teknik, malign tiroid nodüllerinin benzersiz fotoakustik imzalarını analiz etmeyi ve ardından sistemi bunları tanıması için eğitmeyi içeriyor.
Tiroid nodüllerinin büyük çoğunluğu iyi huyludur, ancak %5-10'u iyi huylu olmadığı için kontrol ettirmeniz önerilir. Şu anda klinisyenler nodülden biyopsi almak için ince bir iğne kullanıyor. Bu sonuçlar güvenilir olmadığından vakaların yaklaşık %20’si tekrarlanıyor.
Alternatif olarak, bu araştırmacılar, bir numune tarafından emilen ışığın ses dalgaları ürettiği fotoakustik etkiye dayalı, müdahalesiz bir teknik geliştirdiler. Araştırmacılar sistemlerini, malign tiroid nodüllerindeki oksijen satürasyonunun iyi huylu nodüllerdekinden daha düşük olduğu ve fotoakustik görüntülemenin bu farklılıkları invaziv olmayan bir şekilde tespit etmeye yardımcı olabileceği öngörüsüyle geliştirdiler.
Pratikte bu, bir lazer kullanarak hastanın tiroid nodülünün aydınlatılması ve ardından ortaya çıkan ultrason sinyalinin kaydedilmesi anlamına geliyor. Araştırmacılar, makine öğrenimini kullanarak malign ve iyi huylu tiroid nodülleri olan hastalardan bu tür verileri analiz ettiler. Bu onların sistemlerini malign nodülleri tanımlamak için eğitebilmelerini sağladı.
Şimdiye kadar, makine öğrenimi yaklaşımı geleneksel ultrason değerlendirmeleri ile birleştirildiğinde, bildirilen %83'lük bir duyarlılık ve %93'lük bir özgüllük ile, malign nodülleri makul bir doğruluk düzeyiyle tespit edebildiler.
Pohang basın bülteninde, çalışmaya katılan bir araştırmacı olan Chulhong Kim, “Bu çalışma, tiroid nodüllerinin fotoakustik görüntülerini elde eden ve makine öğrenimini kullanarak malign nodülleri sınıflandıran ilk çalışma olması açısından önemlidir. Tiroid kanseri hastalarında gereksiz biyopsileri en aza indirmenin yanı sıra, bu teknik meme kanseri de dahil olmak üzere çeşitli diğer kanserlere uygulanabilir.” dedi.
Tiroid nodüllerinin büyük çoğunluğu iyi huyludur, ancak %5-10'u iyi huylu olmadığı için kontrol ettirmeniz önerilir. Şu anda klinisyenler nodülden biyopsi almak için ince bir iğne kullanıyor. Bu sonuçlar güvenilir olmadığından vakaların yaklaşık %20’si tekrarlanıyor.
Alternatif olarak, bu araştırmacılar, bir numune tarafından emilen ışığın ses dalgaları ürettiği fotoakustik etkiye dayalı, müdahalesiz bir teknik geliştirdiler. Araştırmacılar sistemlerini, malign tiroid nodüllerindeki oksijen satürasyonunun iyi huylu nodüllerdekinden daha düşük olduğu ve fotoakustik görüntülemenin bu farklılıkları invaziv olmayan bir şekilde tespit etmeye yardımcı olabileceği öngörüsüyle geliştirdiler.
Pratikte bu, bir lazer kullanarak hastanın tiroid nodülünün aydınlatılması ve ardından ortaya çıkan ultrason sinyalinin kaydedilmesi anlamına geliyor. Araştırmacılar, makine öğrenimini kullanarak malign ve iyi huylu tiroid nodülleri olan hastalardan bu tür verileri analiz ettiler. Bu onların sistemlerini malign nodülleri tanımlamak için eğitebilmelerini sağladı.
Şimdiye kadar, makine öğrenimi yaklaşımı geleneksel ultrason değerlendirmeleri ile birleştirildiğinde, bildirilen %83'lük bir duyarlılık ve %93'lük bir özgüllük ile, malign nodülleri makul bir doğruluk düzeyiyle tespit edebildiler.
Pohang basın bülteninde, çalışmaya katılan bir araştırmacı olan Chulhong Kim, “Bu çalışma, tiroid nodüllerinin fotoakustik görüntülerini elde eden ve makine öğrenimini kullanarak malign nodülleri sınıflandıran ilk çalışma olması açısından önemlidir. Tiroid kanseri hastalarında gereksiz biyopsileri en aza indirmenin yanı sıra, bu teknik meme kanseri de dahil olmak üzere çeşitli diğer kanserlere uygulanabilir.” dedi.