Исследователи разработали новый инновационный автоматизированный компьютерный метод, который может значительно помочь в диагностике рака мочевого пузыря.
Об этом методе, который позволяет быстро и эффективно анализировать изображения подозрительных поражений и затем классифицировать их с точки зрения риска рака, было опубликовано в медицинском журнале Urologic Oncology.
"Мы разработали компьютерную программу для автоматического анализа цистоскопических изображений," говорит ведущий автор исследования доктор Мартин Госнелл, научный сотрудник Центра передового опыта в области наномасштабной биофотоники (CNBP) Университета Маккуори и директор Quantitative Pty Ltd.
Цистоскопия – один из самых надежных методов диагностики рака мочевого пузыря, объясняет доктор Госнелл.
"Во время обычного клинического осмотра пациента делаются снимки мочевого пузыря и его внутренних частей на предмет подозрительных поражений. В зависимости от результатов это первоначальное сканирование может сопровождаться направлением к более опытному урологу и может быть проведена биопсия подозрительной ткани."
Проблема, по словам доктора Госнелла, заключается в том, что врач, исследующий исходные изображения, на основе своего профессионального опыта делает визуальное суждение о следующих шагах действий, которые следует предпринять, например о необходимости взять биопсию для последующего патологического анализа.
"Возможные ошибки и ненужные дальнейшие вмешательства могут быть результатом субъективного характера этой первоначальной визуальной оценки."
"Что мы сделали," говорит доктор Госнелл, "заключается в создании автоматизированного метода анализа изображений, который может идентифицировать ткани и поражения как с высоким или минимальным риском. Это полезно на нескольких уровнях."
"После анализа диагнозы с высоким риском могут быть проверены более внимательно в качестве первоочередной задачи. В качестве альтернативы, поражения с минимальным риском могут быть идентифицированы на ранней стадии диагностического процесса, уменьшая количество направлений или биопсий, которые необходимо сделать."
Профессор Университета Маккуори, Эва Голдис, заместитель директора Центра передового опыта ARC по наномасштабной биофотонике и старший автор исследовательской статьи, объяснила, что система классификации поражений была разработана с использованием специального процесса цветовой сегментации.
"Во-первых, изображения цитоскопии, которые были сделаны во время обычных клинических обследований пациентов и подтверждены биопсией, были интерпретированы опытным клиницистом. Они были классифицированы как здоровые, с прожилками, воспаления или злокачественные новообразования", она говорит.
"Эта визуальная оценка основывалась на таких аспектах, как цвет, поверхность, форма и размер поражения или ткани, представляющей интерес."
"Наша задача состояла в том, чтобы разработать компьютеризированный метод, который мог бы имитировать эту экспертную диагностическую способность. Мы сделали это, разработав автоматизированную программу визуализации, которая могла анализировать конкретный цвет, яркость и текстуру каждого исследуемого участка ткани вплоть до пиксельного уровня."
"Это обеспечило четкую систему классификации – наличие или отсутствие определенных характеристик на изображении, соответствующих здоровой или злокачественной природе исследуемой ткани."
"Результаты автоматизированной системы были чрезвычайно многообещающими," говорит профессор Голдис.
"С помощью нашей инновационной компьютерной программы было обнаружено 100% раковых образов. И все доброкачественные образования также были успешно идентифицированы."
Профессор Голдис считает, что автоматизированная диагностическая система может эффективно помочь врачам и медсестрам в оценке результатов цистоскопии.
"Эта система была бы особенно полезна для поддержки менее опытных урологов и медсестер-урологов, давая им объективное подтверждение их оценки," она говорит.
"Этот дополнительный анализ также может снизить количество пациентов, которым дают ошибочные оценки или ненужные биопсии мочевого пузыря, предлагая повышенную эффективность и действенность в онкологических клиниках," заключил профессор Голдис.