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科学家开发出数学模型准确预测乳腺癌!

来源:本站原创 2018-05-20 10:38

2018年5月20日讯 /生物谷BIOON /——一组来自考纳斯科技大学(KTU)的研究人员正在开发数学方法用于诊断乳腺癌。通过使用深度学习,研究人员试图教会电脑识别恶性肿瘤部位,这可以将乳腺癌诊断过程部分自动化,同时提高准确率。


图片来源:KTU

2014年,欧洲约有9.35万人死于乳腺癌,其中大部分是女性(92500)。而在女性中,乳腺癌造成的死亡占3.7%。根据WHO的数据,每年全球有超过100万人被确诊患乳腺癌。而国际医疗专业团队则警告这种癌症的发病率在逐年上升,过去15年立陶宛的发病率上升了75%。

为了更好地治疗病人,早期诊断是关键。“癌症诊断过程中医生通常依靠视觉信息——分析组织影像以确定病灶的恶性程度。这个过程很耗时间,而且还可能发生误诊,而误诊对癌症患者而言是致命的。通过开发用于诊断的数学模型,我们想将诊断过程自动化,以此将误诊率降到最低。”KTU的博士后研究员Tomas Lesmantas博士说道。

为了诊断乳腺癌,他引入了一种由深度学习之父、英国科学家Geoffrey Hinton创立的神经网络方法。Iešmantas博士及其博士后合作导师Robertas Alzbutas教授分析了波尔图大学提供的一百余张乳腺组织的微观图像,包括四种:非肿瘤组织、非恶性肿瘤组织、非侵入性癌和侵入性癌。目的就是设计一种数学模型用于区分以上四种组织。

“初步结果很鼓舞人心——我们的准确率达到了85%。”KTU研究人员说道。

他将在葡萄牙举行的15届影像分析和识别大会上展示他们的结果。Iešmantas表示,尽管近年来数学方法在医学领域的应用已经有所扩展,研究人员也在训练计算机诊断肺部损伤、识别淋巴结转移灶以及脑部肿瘤定位,但是在短期内肿瘤诊断还是不可能完全自动化的。

“这些研究并不仅仅是在理论水平进行的,一些研究中的方法已经在临床应用。尽管数字化不可能取代人类判断,但是我相信自动化计算机诊断将变得越来越常见,将帮助我们更准确地诊断某些癌症。”(生物谷Bioon.com)

参考资料:

Mathematical methods for diagnosing breast cancer

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