【本文為疾病百科知識(shí),僅供閱讀】 2018-05-22 作者:厚樸方舟
大家都知道,癌癥診斷并不簡(jiǎn)單,可能需要很多的檢查才能做到精準(zhǔn)診斷。較近來(lái)自考納斯科技大學(xué)的科學(xué)家,居然開(kāi)發(fā)出數(shù)學(xué)模型進(jìn)行診斷
乳腺癌,真是太神奇了!到底是怎么回事,馬上一起看看看吧:

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2014年,歐洲約有9.35萬(wàn)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%。根據(jù)WHO的數(shù)據(jù),每年全球有超過(guò)100萬(wàn)人被確診患乳腺癌。而國(guó)際醫(yī)療專業(yè)團(tuán)隊(duì)則警告這種癌癥的發(fā)病率在逐年上升,過(guò)去15年立陶宛的發(fā)病率上升了75%。
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為了更好地治療病人,早期診斷是關(guān)鍵。“癌癥診斷過(guò)程中醫(yī)生通常依靠視覺(jué)信息——分析組織影像以確定病灶的惡性程度。這個(gè)過(guò)程很耗時(shí)間,而且還可能發(fā)生誤診,而誤診對(duì)癌癥患者而言是致命的。通過(guò)開(kāi)發(fā)用于診斷的數(shù)學(xué)模型,我們想將診斷過(guò)程自動(dòng)化,以此將誤診率降到較低?!盞TU的博士后研究員Tomas Lesmantas博士說(shuō)道。
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為了診斷乳腺癌,他引入了一種由深度學(xué)習(xí)之父、英國(guó)科學(xué)家Geoffrey Hinton創(chuàng)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。Ie?mantas博士及其博士后合作導(dǎo)師Robertas Alzbutas教授分析了波爾圖大學(xué)提供的一百余張乳腺組織的微觀圖像,包括四種:非腫瘤組織、非惡性腫瘤組織、非侵入性癌和侵入性癌。目的就是設(shè)計(jì)一種數(shù)學(xué)模型用于區(qū)分以上四種組織。
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“初步結(jié)果很鼓舞人心——我們的準(zhǔn)確率達(dá)到了85%。”KTU研究人員說(shuō)道。
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他將在葡萄牙舉行的15屆影像分析和識(shí)別大會(huì)上展示他們的結(jié)果。Ie?mantas表示,盡管近年來(lái)數(shù)學(xué)方法在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)有所擴(kuò)展,研究人員也在訓(xùn)練計(jì)算機(jī)診斷肺部損傷、識(shí)別淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移灶以及腦部腫瘤定位,但是在短期內(nèi)腫瘤診斷還是不可能完全自動(dòng)化的。
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“這些研究并不僅僅是在理論水平進(jìn)行的,一些研究中的方法已經(jīng)在臨床應(yīng)用。盡管數(shù)字化不可能取代人類判斷,但是我相信自動(dòng)化計(jì)算機(jī)診斷將變得越來(lái)越常見(jiàn),將幫助我們更準(zhǔn)確地診斷某些癌癥。”
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參考資料:
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Mathematical methods for diagnosing breast cancer
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