ウォータールー大学の研究者は最近、乳がん細胞がMRIで薄緑色に輝くようにし、それらを見つけやすくするAI最適化されたイメージング技術を開発しました。
コンピューターサイエンスの博士課程の学生であるエイミー・タイは、研究チームの一員です。彼女は、もともと前立腺癌の検出を改善するために使用されていたこの技術は、乳がんの検出を改善するだけでなく、患者に最適な治療計画を決定するのにも役立つと言います。
タイはCBCキッチナーウォータールーに加わりました 朝版 ホストのクレイグ・ノリスと 新しいイメージングテクノロジーについてさらに共有します。
このインタビューは、長さと明快さのために編集されています
エイミー・タイ： それは正しいです、はい。
ノリス： 癌組織をどのように検出しますか？
これは： それはMRIの新しい形式です。 MRIは基本的に、強い磁石と電波を使用して体の内側の詳細な写真を撮るテストです。 X線やCTスキャンなどの放射線を使用しないため、本当に人気があります。
たとえば、乳房組織のような密度については、密度の層が異なります。食料品店に行くときに考えると、一部の通路はより詰め込まれており、一部の通路には少ない人がいます。
したがって、健康な組織では、通路はより自由になり、水はより自由に歩き回ることができます。しかし、癌組織では、細胞は実際にはより密に成長し、より不規則に成長しますよね？これらの地域では、より多くの細胞があるからです。彼らは非常に速く成長しています。したがって、食料品店について考えると、そこにはもっと多くの人がいます。したがって、水が通過するのは難しいです。
私たちの技術は、その違いを活用して、癌組織が健康な組織に対してどのように見えるかを本当に区別します。
ノリス： だから、それは自動的に感知します、「ああ、何かはここにありません」。
これは： まさに、ええ。
A-Optimizedイメージングの助けを借りて、癌性乳房組織を「光る」ことを示す一連のMRI。 （ウォータールー大学）
ノリス：w帽子はそれを緑に変えますか？
これは： 緑は私たちが選んだ色だけですが、それはより強さです。そのため、赤または別の色でさらに強調することができます。しかし、私たちはそれが目にとってより中立になると思ったので、緑を選んだだけです。
ノリス： ええ、それは良い点です。あなたの研究では、イメージングがより効果的な治療にもつながる可能性があることがわかりました。それを説明してください。
これは： ええ、もちろんです。したがって、画像自体には、臨床医が腫瘍の境界がどこにあるかを判断するのに役立つ本当に重要な予測情報が含まれていますよね？だからマージンのように。たとえば、外科医にとっては、腫瘍の縁がどこにあるかを正確に知っているため、腫瘍を抽出しようとしている場合は、より正確です。
そして、彼らは本当に除去された組織の量を慎重に制限するのに役立ちますよね？または、すべての癌組織が初めて除去されることを確認するため、2番目の手術は必ずしも必要ではありません。
ノリス：hOWこれをテストしましたか？
これは： 私たちは、10の異なる医療機関で350人以上の患者の治療前の画像を使用したレトロスペクティブ研究を行いました。
ノリス： 彼らもMRIでしたか？
これは： 彼らはすべてMRIでした、ええ。
見てください| 新しい技術が乳がんの検出と治療の改善に役立つ方法は次のとおりです：
新しい技術が乳がんの検出と治療の改善に役立つ方法は次のとおりです
ウォータールー大学での研究は、乳がんの検出と治療を改善しています。新しい磁気共鳴画像法と呼ばれるこの技術は、癌組織を輝かせます。この方法の開発を支援した博士課程の学生であるエイミー・タイは、テクノロジーの仕組みを説明しました。
ノリス： 今、私はあなたが前立腺がん患者にイメージング技術を使用し始めたことを理解しています。どうですか？
ノリス： それで、私たちに感覚を与えてください、あなたはこれが使用できる他の癌を見たり予見したりしますか？
これは： そうそう、絶対に。そのため、前立腺のこの大きな可能性をすでに説明しており、今では乳房の有望な結果が見られます。
そして、乳がんと健康な組織の間を描写または区別するのに役立つ密度などが非常に重要な乳房と前立腺に類似した特性があるため、これは良い候補になる可能性のある頭と首の癌が潜在的にあります。
ノリス： 人間ができないことができることはありますか？自分でそれを見ている医師のように？
これは： 絶対に。つまり、AIは本当に違いをスケーリングするのに役立ちますよね？たとえば、この場合、350人の患者のように見ています。それは本当に迅速にそれを行うことができ、これらの特定のニュアンスと特性に対して本当に最適化できます。一方、人間の目、または人間のアノテーターにとってさえ、より多くの時間がかかり、さらに多くの努力が必要になります。
ノリス： なぜあなたはこれをやりたいと思ったのですか？何があなたのためにこれを始めたのですか？
これは： それで、私が卒業生を卒業したとき、私は本当に医療分野に変化をもたらしたかったのです。そして成長して、癌は私の人生の大きな部分であり、私の家族生活の面でのように。
だから私は本当にそれらの立場の人々を助けるために何かをしたいと思っています。また、より速くキャッチし、私たちをより早く捕まえ、治療をより効果的にするなど、がんの影響を媒介するのを助けるだけです。
ノリス： 私のような非PHD学生、私たちは常にこれらのことについて聞きます。私は本当に幸運でした、そして、このショーは本当に幸運でした。私たちは私たちのリスニングエリアに3つの世界クラスの大学があり、私たちは常にこれらの驚くべきことについて聞いていますよね？私たちはいつも、これはいつ誰でも利用できるのかといつも思っていますか？それはどのように起こりますか、これを広げることができますか？
これは： ええ、絶対に。それで、それの大きな部分は、最初に、あなたがそれを遡及的にテストするようになったと思いますよね？したがって、オフラインの設定で実際に実行可能であることを確認してください。そして、それは私たちが接続を操作してオンラインにするための次のステップについて話すときです。
しかし、もちろん、このプロセス全体で、私たちは病理学者や医師と提携して、テクノロジーが実行可能であることを確認してきました。さらに正確なテストなどを開発してから統合する前に、臨床ワークフローに簡単に組み込まれます。
ノリス： そして、私は、病理学者から、逸話的に反応はどうだったと思いますか？
これは： ああ、それは本当に前向きでした。そのため、私たちはこの作品をいくつかのAI会議で発表してきました…医学界からの肯定的なフィードバックが見られています。
ノリス： それで、あなたにとって次は何ですか？
これは： 次のステップ、 [we] 他の種類の癌にも拡大しようとし、この技術を臨床ワークフローに潜在的に統合し、これらの病理学者や医師と直接連携する方法を検討します。
#AIが強化された画像技術がどのように乳がんを検出および治療するのに役立つか