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肿瘤数字化:新计算机辅助诊断程序帮助医生判断低级胶质瘤生长情况

2019-06-03 11:47
医疗报告兵
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近日,来自伯明翰阿拉巴马大学的Hassan Fathallah-Shaykh及其同事开发了一种计算机辅助诊断,能更准确地发现较低级和体积比较小的脑部肿瘤的生长。该研究刊登在最新一期的《PLOS Medicine》杂志上。

在所有成人脑肿瘤中,低级胶质瘤占15%。该肿瘤会引发严重的神经问题,但目前并没有普适的客观技术可以检测出其生长,只能通过纵向放射学研究的二维图像的视觉比较来主观评价。主观诊断评价有显著延迟,很多时候会贻误治疗时机,而新开发的计算机辅助诊断程序则能明显缩短这种延迟。

新的计算机辅助诊断程序可以将肿瘤数字化,并使用成像扫描来分割肿瘤,生成体积测量,从而引导医生注意肿瘤体积的变化,这对肿瘤生长的分析非常重要,关系到肿瘤的切除难度、神级系统发病率等等,这些决定着病患的治愈几率。

在这项新的研究中,研究团队对63名病患进行样本评估,其中有56名患者被诊断为2级神经胶质瘤。另外7名患者成像异常,但后来没有相关病理诊断,计算机辅助诊断将会对其进行追踪观察,结合回顾性临床报道分析肿瘤生长的情况。而在56名通过计算机辅助诊断程序确诊2级胶质瘤的病患中,有34例影像学显示肿瘤生长,22例则显示肿瘤稳定。值得注意的是,34例进展患者中,计算机辅助方法的中位生长检测时间为14个月,而根据目前的标准护理放射学主观评估,这些患者的肿瘤中位生长检测时间为44个月,相比于计算机辅助程序整整延迟了30个月。据测算,计算机辅助方法检测肿瘤体积中位数变化区间为57%,而使用标准护理临床方法所需的中位数变化区间为174%,约是计算机辅助方法的三倍之多。显然,目前的临床实践检测低级别胶质瘤生长延迟严重,计算机辅助方法可以减少这些延迟,为患者病情的诊断发现和治疗争取更多时间。

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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