Под руководством ее научного руководителя и в сотрудничестве с Б.C. Ученые Агентства по борьбе с раком, докторант Университета Саймона Фрейзера разрабатывают более быстрый и надежный способ диагностики рака яичников.
Студентка, изучающая информатику, Аиша БенТайеб разрабатывает в Лаборатории анализа медицинских изображений СФУ систему компьютерной диагностики, которая будет более точно и быстрее определять подтипы рака яичников, чем существующие методы.
В настоящее время до начала лечения патологоанатомы используют микроскоп для выявления образцов тканей раковых опухолей яичников. Согласно OVCARE, A B.C.-основанная группа исследователей рака яичников, каждые три с половиной часа в Канаде у женщины диагностируется рак яичников – один из самых смертельных и наименее изученных видов рака. Время имеет существенное значение.
При исследовательской помощи профессора вычислительной техники ЮФУ Гассана Хамарне и Б.C. Патологоанатомы Агентства по борьбе с раком, доктора. Дэвид Хантсман и Гектор Ли Чанг, автоматизированная система BenTaieb, ускорит принятие решений о подходящей химио- или лучевой терапии.
"Традиционная классификация может быть легко нарушена техническими факторами, такими как освещение и опыт патологоанатома," объясняет BenTaieb. "Несмотря на наличие рекомендаций по диагностике, каждый патолог имеет собственное понимание болезни, и процесс визуальной классификации чего-либо остается субъективным. Классификация также может быть дорогостоящей, поскольку патологам-неспециалистам требуется многочасовое обучение, и может потребоваться дополнительное тестирование."
Компьютерный прототип BenTaieb запрограммирован на классификацию соответствующего подтипа рака с использованием аннотированных экспертами изображений образцов тканей. У них есть согласованный подтип, подтвержденный биологическим тестированием.
Затем встроенный искусственный интеллект системы может интерпретировать образцы тканей и определять соответствующий подтип рака, сравнивая внешний вид образца с аннотированными изображениями.
Пока результаты были многообещающими. Система уже правильно классифицирует подтипы более чем в 92 процентах случаев.
BenTaieb представит свой исследовательский доклад об этой разработке на 18-й Международной конференции по медицинской визуализации и компьютерному вмешательству (MICCAI) в Мюнхене, Германия, октябрь. От 5 до 9. Ее статья называется "Автоматическая диагностика карциномы яичников с помощью разреженного тканевого представления с разными разрешениями".