به طور خاص ، هوش مصنوعی (AI) نوید می دهد که در تفسیر کیفی تصویربرداری از سرطان توسط پزشکان متخصص گام های بزرگی بردارد ، از جمله مشخص کردن حجمی تومورها در طول زمان ، برون یابی ژنوتیپ تومور و سیر زیست شناختی از فنوتیپ رادیوگرافی آن ، پیش بینی بالینی .. .
معرفی
سرطان به عنوان یک فرآیند خودپایدار و سازگار که با محیط خرد خود در تعامل است ، علی رغم پیشرفت چشمگیر در درک زمینه های بیولوژیکی ، همچنان باعث خنثی سازی بیماران ، محققان و پزشکان می شود. با توجه به این پیچیدگی ، معضلات در هر مرحله از مدیریت سرطان ، از جمله تشخیص زود هنگام قابل اعتماد ، بوجود می آیند. تمایز دقیق ضایعات پرونوپلاستیک و نئوپلاستیک ؛ تعیین حاشیه تومور نفوذی در طی درمان جراحی. ردیابی تکامل تومور و مقاومت به دست آمده بالقوه در برابر درمانها با گذشت زمان ؛ و پیش بینی تهاجمی بودن تومور ، الگوی متاستاز و عود مجدد. پیشرفت های فنی در تصویربرداری پزشکی و نشانگرهای زیستی کم تهاجمی نویدبخش پرداختن به چنین چالش هایی در سراسر طیف تشخیص ، درمان و نظارت بر سرطان است. با این حال ، تفسیر حجم زیادی از داده ها که توسط این پیشرفت ها تولید می شود ، سیل چالش های بالقوه جدیدی را به همراه دارد.
همانطور که درمورد خود بیماری اطلاعات بیشتری کسب می کنیم ، درمورد قدرت ابزارهایی که از قبل در دسترس ما هستند و ممکن است به روشهای بی سابقه ای مورد استفاده قرار گیرند ، بیشتر می آموزیم. وقتی ضایعه نئوپلاستیک در ابتدا شناسایی شد ، لازم است که آن را از تقلیدکننده های غیر نئوپلاستیک تشخیص داده و بر اساس سیر بالینی پیش بینی شده و پرخاشگری بیولوژیکی طبقه بندی کرد تا نوع و شدت درمان بهینه شود. در دسترس بودن گسترده توموگرافی رایانه ای (CT) و تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) به تشخیص اتفاقی ضایعات درون بدن با اهمیت بالینی نامشخص دامن زده است ، که پس از آن آبشار مشاهده ، آزمایش بیشتر یا مداخله تجربی را آغاز می کند. با درمان ، که شامل سلولی از طریق جراحی ، استخراج مکانیسم های مستقیم و غیرمستقیم از بین بردن تومور از طریق پرتودرمانی و دارودرمانی است ، سرطان ها ممکن است با عوامل تنش زای تحمیل شده ، تکامل یافته و عود کنند. با نمای رادیوگرافی ضایعه ای که بعد از درمان اندازه آن افزایش می یابد ، باید بین نئوپلاسم یا پاسخ بافتی به آسیب تشخیص قائل شد. با عود ، نشان داده شده است که ضایعات نئوپلاستیک انحرافات مولکولی جدید متمایز از تومور اولیه را در خود جای داده اند ، که ممکن است به درمان های پزشکی یا پرتوی مقاومت ایجاد کند. این امر با ناهمگنی ذاتی داخل توموری سرطان ها در زمان تشخیص اولیه ، که به طور فزاینده ای توسط تحقیقات نشان داده شده است ، انجام می شود ، اما ضبط آن در نمونه برداری و پروفایل پاتولوژیک معمول معمول دشوار است. تقاضا برای تصویربرداری غیرتهاجمی ، به عنوان متداول ترین روش برای پیگیری پاسخ به درمان و پیشنهاد اطلاعات مهم درباره خود تومورها ، هرگز بیشتر نبوده است.
ارزیابی عکسبرداری رادیوگرافی سنتی از تومور متکی به ویژگیهای عمدتاً کیفی مانند تراکم تومور ، الگوی افزایش ، ترکیب سلولی و سلولهای داخل توموری (از جمله وجود خون ، نکروز و کانی سازی) ، نظم حاشیه تومور ، ارتباط آناتومیک با بافتهای اطراف است. ، و تأثیر بر این ساختارها. اندازه گیری های مبتنی بر اندازه و شکل تومور را می توان در 1 ‐ ، 2 ‐ ، 3 analyz اندازه گیری اندازه گیری کرد. این توصیف های فنوتیپی کیفی در مجموع از ویژگی های "معنایی" نام برده می شوند. در مقایسه ، یک زمینه در حال تکامل سریع به نام رادیومیک امکان رمزگشایی دیجیتالی تصاویر رادیوگرافی را به ویژگی های کمی ، از جمله توصیف کننده های شکل ، اندازه و الگوهای بافتی فراهم می کند. 1 پیشرفت های اخیر در روش های هوش مصنوعی (AI) پیشرفت چشمگیری در تعیین کمیت خودکار الگوهای رادیوگرافی داشته است. در داده های تصویربرداری پزشکی. یادگیری عمیق ، زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی ، روشی به خصوص امیدوار کننده است که به طور خودکار نمایش ویژگی ها را از تصاویر نمونه یاد می گیرد و نشان داده شده است که در برنامه های خاص وظیفه با عملکرد انسان مطابقت دارد و حتی از آن فراتر می رود. 2 ، 3 علیرغم اینکه به مجموعه های داده بزرگ برای آموزش احتیاج دارید ، یادگیری استحکام نسبی در برابر سر و صدا در برچسب حقیقت زمین ، 4 در میان دیگران نشان داده است. توانایی های خودکار AI توانایی بالقوه بالابردن مهارت های کیفی پزشکان را دارد ، از جمله مشخص کردن دقیق حجم تومور در طول زمان ، ردیابی موازی ضایعات متعدد ، ترجمه تفاوت های ظریف فنوتیپی داخل توموری به مفاهیم ژنوتیپ و پیش بینی نتیجه از طریق مراجعه متقابل تومورها به پایگاه داده موارد مشابه بالقوه بی حد و حصر. علاوه بر این ، رویکردهای یادگیری عمیق تعمیم بیشتر در مورد بیماری ها و روش های تصویربرداری ، 5 قدرت در برابر سر و صدا ، 6 و کاهش خطاها را نوید می دهند - در نهایت منجر به مداخلات قبلی و پیشرفت های قابل توجه در تشخیص و مراقبت های بالینی می شود. اگرچه این مطالعات تا حد زیادی در حوزه تحقیقات پیش بالینی باقی مانده است ، توسعه مداوم این نشانگرهای زیستی رادیوگرام "رادیومیک" ممکن است تغییرات بالینی قابل اعمال در تومورها را برجسته کرده و باعث تغییر پارادایم در تبعیض سرطان در طول زمان شود.
در سپیده دم این تحول شگرف فناوری ، ما شواهد و اطلاعات موجود را مرور می کنیم