CT skenēšana (datortomogrāfija) būtībā ir rentgena attēls, ko var izmantot, lai ārstiem sniegtu detalizētu priekšstatu par mūsu iekšējiem orgāniem, un parasti var diagnosticēt dažādas vēža formas. Iepriekš CT izmantošanu aknu vēža diagnosticēšanai zināmā mērā kavēja atsevišķu aknu formas un struktūras izmaiņas un blakus esošo orgānu audu līdzība CT attēlos.
Amita Dasa no Orisas Siksha'O'Anusandhan Universitātes Elektronikas un sakaru inženierijas nodaļas Tehniskās izglītības un pētniecības institūta, kā arī SCB Medicīnas skolas elektroinženierzinātnes un DY Patila Ramrao Adika Tehnoloģiju institūta Nerulā, Ņūmumbajā. nodaļa ir izstrādājusi jaunu tekstūras analīzes tehnoloģiju, kas balstīta uz adaptīvu izplūdušo klasterizāciju, ko var izmantot, lai klasificētu vēdera dobuma CT skenējumus, lai diagnosticētu aknu vēzi. Šī metode ir balstīta uz skenēšanas iegūto tekstūru, morfoloģiju un statistiskajām iezīmēm un to izmantošanu kā ievadi, kas var novērtēt neironu tīkla klasifikatoru, lai atšķirtu labdabīgus un ļaundabīgus aknu audzējus.
Šodien viņi pārbaudīja savu metodi ar 45 attēlu sēriju un pētīja jutīgumu, specifiskumu un precizitāti. Komanda spēja sasniegt gandrīz 99% precizitāti audzēju noteikšanā, un šis rezultāts jau ir ļoti labs. Nākamais pētnieku plāns ir nodrošināt sistēmai vairāk datu un apmācības, tādējādi vēl vairāk uzlabojot tehnoloģijas uzticamību un izstrādājot automātisku diagnostikas metodi, kurā nav iespējama cilvēka kļūda.
https://medicalxpress.com/news/2018-10-automated-liver-cancer.html
