Алгоритм навчання на основі ...
Алгоритм навчання на основі МРТ, зважений за допомогою інфузії, диференціював пухлини в дослідженні, проведеному в Технічному університеті медичних наук (TUMS) в Ірані. У дослідженні дослідники випробували новий підхід до машинного навчання, щоб відрізнити саркому матки від лейоміом у 42 жінок.
Учасники пройшли традиційну МРТ з наступною інфузійно-зваженою магнітно-резонансною томографією (ІМТ). Один рентгенолог виділив дві області, що цікавлять (ROI) для кожної пухлини, і дві додаткові ROI були використані для порівняння базового рівня.
,На сьогоднішній день не існує критеріїв для диференціації саркоми матки - рідкісного захворювання з низьким прогнозом - від інших мас. Остаточний діагноз часто ставлять лише після операції ", - сказала Махруз Малек з рентгенологічного відділення ТУМС.
Завдяки 21 характеристиці, вилученій з рентабельності інвестицій всієї пухлини (ROIL), області з найбільшими покращеннями на відміну від (ROI) та м’язів псоаса (ROIp), метод машинного навчання отримав точність майже 92%, чутливість 100% і 90% специфічності. Це перевищило загальну точність 67%, використовуючи сім параметрів, взятих з рентабельності інвестицій, що представляють всю пухлину.
Малек та ін. зазначила, що жоден із параметрів ROIL та ROI не показав суттєвих відмінностей між саркомою та доброякісними лейоміомами, але дійшов висновку, що їх метод може допомогти діагностувати рак матки, повідомляє Health Imaging.com.
Ці попередні результати припустили, що запропонований метод потенційно може бути використаний у поєднанні зі звичайними послідовностями МРТ для диференціації між саркомами та лейоміомами, дійшли висновку автори.
Дослідження було опубліковано в Інтернеті в Європейському журналі радіології.