Logical-Portal — молодежный портал со своей изюминкой, каждый сможет найти что-то интересное и полезное для себя, например наш форум общения с которым вам обязательно нужно ознакомиться.
Список дел, с которыми компьютер способен справляться лучше человека, пополнился еще одним пунктом. На этот раз речь идет о таком сложном и ответственном занятии, как диагностика рака молочной железы. Группа исследователей из Стэнфордского университета разработала программу для автоматического анализа изображений злокачественных образований и определения характеристик опухолей, таких как тип и агрессивность. Эндрю Бек (Andrew Beck), руководитель проекта, утверждает, что новая система в ряде случаев способна выдавать более точные и аргументированные прогнозы, чем квалифицированный живой врач.
Разработка под названием Computational Pathologist (или сокращенно C-Path) способна классифицировать раковые клетки по типу и даже прогнозировать успешность хирургической операции для каждого конкретного случая. Исследователи из Стэнфорда разработали самообучающийся алгоритм распознавания изображений и провели его обучение с использованием образцов тканей пациенток, чья участь уже известна на данный момент. В том числе компьютерному патоморфологу были предложены снимки опухолей пациенток, выживших и скончавшихся в течение пяти лет после операции. Материалы для исследования предоставил Голландский национальный институт по изучению рака и одна из медицинских клиник Ванкувера.
Компьютерная программа научилась выполнять тысячи измерений, в том числе изучать морфологию клеток и другие характеристик. После этого опытные врачи научили компьютер отличать друг от друга два типа клеток – стромальными и эпителиальными. Эта способность является критически важной для определения тяжести опухоли и прогнозирования темпов ее развития. В общей сложности к настоящему моменту система C-Path умеет распознавать до 6642 отдельных характеристик больных клеток и с высокой точностью оценивать шансы пациента на выздоровление.
Кстати, в ходе тестирования C-Path также были установлены закономерности, ранее неизвестные онкологам. Ученые узнали, что для точного прогнозирования исхода заболевания необходимо также учитывать некоторые характеристики клеток, окружающих опухоль.
Несмотря на успешно проведенное тестирование, система C-Path пока еще не готова для клинического использования. Однако многие квалифицированные специалисты уже признали неоспоримые преимущества электронного патоморфолога.
Список дел, с которыми компьютер способен справляться лучше человека, пополнился еще одним пунктом. На этот раз речь идет о таком сложном и ответственном занятии, как диагностика рака молочной железы. Группа исследователей из Стэнфордского университета разработала программу для автоматического анализа изображений злокачественных образований и определения характеристик опухолей, таких как тип и агрессивность. Эндрю Бек (Andrew Beck), руководитель проекта, утверждает, что новая система в ряде случаев способна выдавать более точные и аргументированные прогнозы, чем квалифицированный живой врач.
Разработка под названием Computational Pathologist (или сокращенно C-Path) способна классифицировать раковые клетки по типу и даже прогнозировать успешность хирургической операции для каждого конкретного случая. Исследователи из Стэнфорда разработали самообучающийся алгоритм распознавания изображений и провели его обучение с использованием образцов тканей пациенток, чья участь уже известна на данный момент. В том числе компьютерному патоморфологу были предложены снимки опухолей пациенток, выживших и скончавшихся в течение пяти лет после операции. Материалы для исследования предоставил Голландский национальный институт по изучению рака и одна из медицинских клиник Ванкувера.
Компьютерная программа научилась выполнять тысячи измерений, в том числе изучать морфологию клеток и другие характеристик. После этого опытные врачи научили компьютер отличать друг от друга два типа клеток – стромальными и эпителиальными. Эта способность является критически важной для определения тяжести опухоли и прогнозирования темпов ее развития. В общей сложности к настоящему моменту система C-Path умеет распознавать до 6642 отдельных характеристик больных клеток и с высокой точностью оценивать шансы пациента на выздоровление.
Кстати, в ходе тестирования C-Path также были установлены закономерности, ранее неизвестные онкологам. Ученые узнали, что для точного прогнозирования исхода заболевания необходимо также учитывать некоторые характеристики клеток, окружающих опухоль.
Несмотря на успешно проведенное тестирование, система C-Path пока еще не готова для клинического использования. Однако многие квалифицированные специалисты уже признали неоспоримые преимущества электронного патоморфолога.
