Nueva técnica de extracción de señales ayuda a la detección del cáncer de mama
Micrografía que muestra un ganglio linfático invadido por carcinoma ductal de mama, con extensión del tumor más allá del ganglio linfático. Crédito: Nephron/Wikipedia
Las mamografías se usan comúnmente para detectar el cáncer de mama. A pesar del fácil acceso, las mamografías convencionales no pueden encontrar todos los tumores debido al mecanismo de contraste de imagen limitado.
La medición de la refracción del haz de rayos X en los tejidos mamarios tiene el potencial de ser la técnica de detección de próxima generación para el cáncer de mama. Una nueva técnica llamada imágenes de contraste de fase de rayos X (XPCI) proporciona una mejor diferenciación de tejidos blandos y detecciones de tumores.
Sin embargo, el uso de interferometría de rayos X hecha de rejillas de oro y silicio reduce drásticamente la eficiencia de la dosis de rayos X, es decir, inhibe la dosis de radiación del paciente.
Recientemente, investigadores de los Institutos de Tecnología Avanzada de Shenzhen (SIAT) de la Academia de Ciencias de China desarrollaron una nueva técnica de extracción de señales XPCI utilizando un método de aprendizaje profundo. La técnica ha demostrado ventajas prometedoras en la mejora de la precisión de la señal y la eficiencia de la dosis de radiación de rayos X.
El estudio fue publicado en IEEE Transactions on Biomedical Engineering el 22 de julio.
Los investigadores diseñaron una red neuronal convolucional profunda llamada XP-NET, utilizando una arquitectura especial para realizar automáticamente la recuperación de la señal XPCI y la calidad de la imagen. mejora en una secuencia.
Los resultados mostraron que XP-NET pudo mejorar la precisión de la señal de fase en más de un 15 % en comparación con el método analítico convencional.
Además, tanto la muestra biológica y mama phan tom estudios demostraron que las imágenes de fase adquiridas con la mitad de la dosis de radiación y procesadas por XP-NET mostraron una calidad de imagen comparable a las imágenes de referencia adquiridas con el nivel de dosis de radiación estándar.
El estudio demostró por primera vez que el método de aprendizaje profundo podría ayudar a reducir la dosis de radiación en las imágenes de contraste de fase de rayos X, permitir la extracción automática de señales y el posprocesamiento, y proporcionar evidencia para los futuros usos preclínicos potenciales de imágenes de contraste de fase de rayos X de mama de alta calidad con menor niveles de dosis de radiación.
Explore más
Los investigadores proponen una red de reconstrucción de imágenes PET directa Más información: Yongshuai Ge et al. Mejora de la calidad de la imagen de contraste de fase diferencial de rayos X con la técnica de aprendizaje profundo, IEEE Transactions on Biomedical Engineering (2020). DOI: 10.1109/TBME.2020.3011119 Información de la revista: IEEE Transactions on Biomedical Engineering
Proporcionado por la Academia de Ciencias de China Cita: Nueva técnica de extracción de señales ayuda a la detección del cáncer de mama ( 2020, 30 de julio) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-07-technique-breast-cancer-screening.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.