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Accoppiando l’imaging, l’IA può migliorare lo screening e la diagnosi del cancro del colon

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Credito: CC0 Pubblico Dominio

Un team di ricerca del laboratorio di Quing Zhu, Edwin H. Murty Professor of Engineering presso la McKelvey School of Engineering presso la Washington University di St. Louis, ha combinato la tomografia a coerenza ottica (OCT) e l’apprendimento automatico per sviluppare uno strumento di imaging del cancro del colon-retto che potrebbe un giorno migliorare l’endoscopia tradizionale attualmente utilizzata dai medici.

I risultati sono stati pubblicati nel numero di giugno del Giornale di biofotonicacon un’immagine all’interno della copertina.

Lo screening per il cancro del colon ora si basa sull’ispezione visiva umana del tessuto durante una procedura di colonscopia. Questa tecnica, tuttavia, non rileva e non diagnostica le lesioni del sottosuolo.

Un OCT endoscopico essenzialmente illumina il colon per aiutare il medico a vedere più in profondità per visualizzare e diagnosticare le anomalie. Collaborando con i medici della Washington University School of Medicine e con Chao Zhou, professore associato di ingegneria biomedica, il team ha sviluppato un piccolo catetere OCT, che utilizza una lunghezza d’onda della luce più lunga, per penetrare 1-2 mm nei campioni di tessuto.

Hongbo Luo, un dottorato di ricerca studente nel laboratorio di Zhu, che è anche professore di radiologia presso la School of Medicine, ha guidato il lavoro.

La tecnica ha fornito più informazioni su un’anomalia rispetto alle immagini a luce bianca a livello della superficie attualmente utilizzate dai medici. Shuying Li, un altro dottorato di ricerca studente nel laboratorio di Zhu, ha utilizzato i dati di imaging per addestrare un algoritmo di apprendimento automatico per distinguere tra tessuto “normale” e “canceroso”. Il sistema combinato ha consentito loro di rilevare e classificare campioni di tessuto canceroso con un’accuratezza diagnostica del 93%.


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