Computer-aided detection الكشف بمساعدة الكمبيوتر
Computer-aided detection
الكشف بمساعدة الكمبيوتر
في أقل من عقدين من الزمن ، تحسنت التقنيات المستخدمة لتصوير سرطان الثدي وتصنيفه وتشخيصه بشكل كبير بمساعدة تقنيات معالجة الصور الرقمية القائمة على الكمبيوتر وتقنيات التعلم الآلي المتطورة بسرعة. منذ الأيام الأولى لتطوير تقنية التشخيص بمساعدة الكمبيوتر في التسعينيات ، كرس البروفيسور بن زينج في جامعة بيتسبرغ ثم جامعة أوكلاهوما أبحاثه لتقييم قدراتها. سمح عمله بإحداث تطورات تتراوح بين تأكيدات نجاح بعض الاكتشافات الأولى للسرطان من تصوير الثدي بالأشعة السينية إلى استخدام التصوير بالرنين المغناطيسي في تقييم استجابات أورام الثدي للعلاج الكيميائي.
منذ أواخر التسعينيات ، أصبح الاكتشاف و / أو التشخيص بمساعدة الكمبيوتر (CAD) أداة لا غنى عنها للأطباء أثناء محاولتهم تحديد وتشخيص السرطان لدى مرضاهم. من خلال معالجة وتحليل الصور الطبية التي تم التقاطها من خلال طرق بما في ذلك فحوصات الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي ، أصبح CAD الآن قادرًا على تحديد وقياس أنماط الصور التي ترتبط بشدة بمخاطر السرطان وخصائصه والتشخيص ؛ أكثر فعالية من عين الإنسان في كثير من الحالات. سرطان الثدي هو أحد المجالات التي أصبح فيها CAD ذات أهمية خاصة ؛ في السنوات الأخيرة ، سهلت التكنولوجيا تحديد حالات النمو الخطيرة من خلال التصوير الشعاعي الرقمي للثدي والتصوير بالرنين المغناطيسي. منذ ظهوره ، كان البروفيسور تشينج وزملاؤه في طليعة تقييم قدرات التصوير الشعاعي للثدي CAD.
إمكانات الكشف والتشخيص بمساعدة الكمبيوتر (CAD) في الماضي ، واجه الأطباء (خاصة أطباء الأشعة) العديد من الصعوبات في قراءة صور الثدي الشعاعية وتفسيرها للكشف عن آفات الثدي المشبوهة ، وتصنيف الفرق بين الآفات الخبيثة والحميدة ، وذلك ببساطة من خلال حدسهم المدرب. عندما ظهر لأول مرة في التسعينيات ، أظهر CAD الإمكانات الواعدة لتزويد أخصائيي الأشعة بأدوات مفيدة لدعم اتخاذ القرار لتقليل الأخطاء في اكتشاف السرطان وتشخيصه ، ولكن لم يكن من المؤكد ما إذا كانت التكنولوجيا ستكون قادرة على مساعدة أطباء الأشعة على تحديد السرطانات بدقة أكبر (أو التمييز بين الآفات الخبيثة والحميدة).
في بحثه ، سعى البروفيسور زينج جاهدًا لتطوير طرق جديدة لتقييم مدى فعالية استخدام CAD لتشخيص وعلاج حالات سرطان الثدي. من خلال الاختبارات الصارمة التي تنطوي على تصوير الثدي بالأشعة السينية لمرضى سرطان الثدي الحقيقيين ، قدم عمله تقييمات حاسمة لأماكن عمل تقنيات CAD ، وحدد المجالات التي تحتاج إلى تحسين. في دراسات سابقة ، تضمن ذلك تقييم أداء CAD في تحديد سرطان الثدي من خلال تصوير الثدي بالأشعة السينية المأخوذة من خلال تقنيات التصوير سريعة التحسن. بناءً على هذا العمل السابق ، يعمل البروفيسور تشنغ الآن على تقييم قدرات CAD على تصوير علامات صورة السرطان الكمية. سيسمح تصوير هذه العلامات لأخصائيي الأشعة بالتنبؤ بمخاطر الإصابة بسرطان الثدي على المدى القصير لتحسين فعالية فحص السرطان وتقييم تشخيص السرطان ؛ تحسين فعالية علاج السرطان.
تقييم حدود CAD في وقت مبكر
أجرى البروفيسور زينج وزملاؤه أول دراسة مهمة لهم في عام 2001 [1] ، حيث ظهر CAD كأداة تشخيصية جديدة مهمة. في الدراسة ، درس الباحثون الفائدة السريرية المحتملة لاستخدام CAD للمساعدة في تحسين أداء أطباء الأشعة في اكتشاف سرطان الثدي من خلال تصوير الثدي بالأشعة السينية. للقيام بذلك ، أجرى الفريق دراسة أداء مراقب متعددة الأوضاع تتضمن فحص تصوير الثدي بالأشعة السينية المكتسبة من 209 امرأة. في حين أن بعض هؤلاء المرضى قد ثبتت إصابتهم بسرطان الثدي وفقًا للعديد من أخصائيي الأشعة المرموقين ، فقد تأكد أن البقية خالية من السرطان لكل فحص ، برمج فريق البروفيسور زينج مخطط CAD على أربعة مستويات مختلفة من حساسية الكشف والنوعية (أو معدلات إيجابية كاذبة) في الكشف عن آفات الثدي ، والتي تم تمثيلها من قبل كل من كتل الأنسجة الرخوة ومجموعات التكلس الدقيقة. بعد ذلك ، قام ثمانية من أخصائيي الأشعة بقراءة وتفسير هذه المجموعة من صور الثدي الشعاعية خمس مرات ؛ أولاً بدون استخدام CAD ، ثم استخدام CAD في أربعة مستويات أداء مختلفة. قام الباحثون بعد ذلك بتحديد معدلات التشخيص الصحيح من خلال مقارنات مع استنتاجات أطباء الأشعة في خمسة أوضاع قراءة.
يأمل البروفيسور زينج أن يتمكن الأطباء قريبًا من استخدام العلامات التي تم إنشاؤها بواسطة CAD للتنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الثدي لدى المرضى الأفراد.
وجد الفريق أنه عند استخدام مخططات CAD عالية الأداء بحساسية عالية ومعدلات إيجابية كاذبة منخفضة ، تحسن أداء اختصاصي الأشعة في الكشف عن سرطان الثدي من تصوير الثدي بالأشعة السينية بشكل ملحوظ. في الوقت نفسه ، أدى استخدام CAD بمستويات أداء أقل ، بما في ذلك الحساسية المنخفضة أو معدلات إيجابية كاذبة أعلى ، إلى تقليل أداء اختصاصي الأشعة. تم تقييم هذه النتيجة القائمة على الدراسة المختبرية من خلال مقال تحريري لخبير في التصوير الشعاعي للثدي ، وتم تأكيده لاحقًا من خلال عدد من الدراسات السريرية (على سبيل المثال ، ). وبالتالي ، كشفت دراسة البروفيسور زينج أهمية تقليل معدلات الإيجابية الزائفة عند استخدام CAD في الممارسة السريرية
التكيف مع تطوير تكنولوجيا CAD
عزز هذا الاكتشاف الاهتمام البحثي الكبير لاستكشاف وتطوير تقنيات وأساليب جديدة في مجال أبحاث CAD. على سبيل المثال ، لم يقم البروفيسور زينج ومعاونيه فقط بتحويل مخطط CAD من تصوير الثدي بالأشعة السينية الرقمي القائم على فيلم الشاشة إلى تصوير الثدي بالأشعة السينية الرقمي كامل المجال (FFDM) . يعمل الفريق أيضًا على تطوير وتقييم عدد من الأساليب الجديدة ، والتي تشمل ، على سبيل المثال لا الحصر ، مخططات CAD متعددة الصور وطرق تصحيح CAD [
أولاً ، في تطوير مخطط CAD متعدد الرؤية ، اقترح الفريق وطبق طريقة شريط مطابقة ضيقة جديدة ، مما أدى إلى تحسين الدقة بشكل كبير عند مطابقة اثنين من الآفات المشبوهة التي تم اكتشافها في تصوير الثدي الشعاعي ثنائي الرؤية. نتيجة لذلك ، يتيح مخطط CAD الجديد لأخصائيي الأشعة اكتشاف المزيد من الآفات في وجهتي نظر ، دون زيادة معدلات إيجابية كاذبة . ثانيًا ، طور الفريق مخطط CAD جديدًا قائمًا على الحالة للتنبؤ بخطر إصابة حالة معينة بالسرطان ، ثم دمج درجة المخاطر المستندة إلى الحالة مع النتيجة المستندة إلى المنطقة التقليدية (أو الآفة). أنتجت هذه التقنية طريقة جديدة لتصحيح CAD ، وهي طريقة تلميح تكيفية ، للمساعدة في اكتشاف السرطانات الأكثر صعوبة أو دقة دون زيادة المعدل الإجمالي للإيجابية الزائفة .
بالإضافة إلى الكشف عن الآفات المشبوهة ، طور البروفيسور تشينج وفريقه أيضًا مخططات CAD للتصنيف بين آفات الثدي الخبيثة والحميدة. على سبيل المثال ، قام الفريق بعمل رائد في تطبيق تقنية استرجاع الصور القائمة على المحتوى (CBIR) لتطوير مخططات CAD باستخدام مجموعة بيانات مرجعية كبيرة ومتنوعة ومتوازنة. أظهرت هذه البيانات أكثر من 4000 منطقة ذات أهمية (ROIs) تصور آفات خبيثة وحميدة تم التحقق منها بواسطة الخزعة. لا يحقق مخطط CAD القائم على CBIR أداء تصنيف أعلى فحسب ، بل يسعى أيضًا إلى تحقيق تشابه بصري أعلى ، بهدف زيادة ثقة أخصائيي الأشعة في قبول نتائج التصنيف الناتجة عن CAd
في الآونة الأخيرة ، حدد البروفيسور زينج وفريقه وقاموا بالتحقيق في عامل خطر جديد لسرطان الثدي على المدى القصير ، أو نموذج تنبؤ ، بناءً على التحليل الكمي لكثافة تصوير الثدي الشعاعي الثنائي وعدم تناسق الأنسجة. أظهرت العديد من الدراسات (على سبيل المثال ، ) أن استخدام هذا النموذج الجديد لديه القدرة على زيادة القوة التمييزية للتنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الثدي على المدى القصير ، وبالتالي ، للمساعدة في تحسين فعالية فحص التصوير الشعاعي للثدي
الانتقال إلى طريقة تصوير جديدة
في الآونة الأخيرة ، ظهرت صور الثدي الشعاعية الرقمية المعززة بالتباين (CEDM) كطريقة تصوير جديدة واعدة في تصوير سرطان الثدي. تستفيد هذه التقنية من كل من DDDM ، الذي يوفر دقة مكانية عالية ، والتصوير بالرنين المغناطيسي للثدي (MRI) ، والذي يوفر معلومات وظيفية فسيولوجية مع مسح سريع بشكل كبير وتكلفة منخفضة. ومع ذلك ، فإن إمكانية تطوير مخططات CAD من CEDM لمساعدة أخصائيي الأشعة في تشخيص أكثر دقة للآفات المشبوهة لم يتم التحقيق فيها من قبل.
عمل البروفيسور زينج ومعاونيه في Mayor Clinic في ولاية أريزونا وجامعة ولاية أريزونا على تطوير مخططات CAD جديدة لـ CEDM. يقدم العمل الوارد في ورقة ABME أول مخطط CAD مؤتمن بالكامل لـ CEDM للتصنيف بين آفات الثدي الخبيثة والحميدة. أظهرت نتائج الدراسة ، أولاً أن تجزئة الآفات من صور الطرح المزدوج للطاقة (DES) كان أسهل بكثير وأكثر دقة إذا تم تحسين الآفات. ثانيًا ، ومع ذلك ، فقد DES معلومات عدم تجانس كثافة الآفة ، والتي قد تكون عيبًا أخيرًا ، أسفر CAD عن أداء محسّن بشكل كبير من خلال تعيين نتائج أفضل لتجزئة الآفات من صور DES إلى صور FFDM منخفضة الطاقة. إذا كان من الممكن التحقق من صحة النتائج في دراسات مستقبلية واسعة النطاق ، فإن استخدام CEDM و CAD سيلعبان دورًا مهمًا في تقليل الخزعات غير الضرورية في تشخيص سرطان الثدي في المستقبل.
إنشاء علامات صور جديدة قائمة على CAD
حاليًا ، يقوم البروفيسور تشينج وفريق من الباحثين بتطوير CAD لصور الثدي بالرنين المغناطيسي ، بهدف تحديد علامات صور جديدة لتقييم استجابة آفات الثدي للعلاج الكيميائي المساعد. على سبيل المثال ، في دراسة أجريت عام 2016 ، استخدم البروفيسور زينج وزملاؤه CAD لتقييم صور MR لـ 151 امرأة يخضعن للعلاج الكيميائي المساعد لسرطان الثدي. أظهر بعضهم استجابة كاملة للعلاج ، وأظهر البعض الآخر استجابة جزئية فقط. هذه المرة ، أنشأ CAD علامات صور عن طريق التحقق من عدم التناسق الثنائي لإشارات تعزيز التباين الديناميكي بين الثديين الأيمن والأيسر لكل مريض. تم حساب هذه العلامات ، ثم تم اختيارها لبناء نموذج تعلم آلي متعدد الميزات قائم على الاندماج للتمييز بين الاستجابات الكاملة والجزئية للعلاج الكيميائي المساعد الجديد ، باستخدام العلاج المسبق المكتسب بالرنين المغناطيسي .
كشفت دراسة البروفيسور زينج أنه حتى في السنوات الأولى من تطويره ، أظهر CAD بالفعل إمكانات كبيرة لتحسين معدلات التشخيص الناجح لسرطان الثدي.
أظهرت الدراسة أنه حتى مع وجود عدد كبير من صور التصوير بالرنين المغناطيسي ، ظل CAD تقنية موثوقة ليس فقط في تحديد السرطانات المتغيرة بمرور الوقت من الصور ، ولكن أيضًا للتصنيف بين الاستجابات المختلفة لسرطانات الثدي للعلاج الكيميائي. تكشف هذه النتيجة عن إمكانات واعدة لاستخدام CAD لتوليد علامات صورة السرطان الكمية في المرضى الذين يخضعون للعلاج الكيميائي. من خلال الرؤى التي قدمها هذا التطور الأخير ، يأمل البروفيسور تشنغ أن يتمكن الأطباء قريبًا من استخدام العلامات التي تم إنشاؤها بواسطة CAD للتنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الثدي لدى المرضى الفرديين ، والتصنيف بين الأورام الخبيثة والحميدة ، وتقييم استجابات المريض للعلاج الكيميائي أكثر فعالية من أي وقت مضى.
استجابة شخصية
ما هي خططك المستقبلية للبحث في هذا المجال؟
أظهر تطوير علامات الصور الكمية الجديدة باستخدام تقنية CAD قدرتها على مساعدة الأطباء (أي أخصائيي الأشعة ، وأخصائيي علم الأمراض ، وأطباء الأورام والجراحين) على اتخاذ قرارات أكثر دقة واتساقًا في تشخيص السرطان وعلاجه. وبالتالي ، سيواصل البروفيسور زينج وفريقه البحثي جهودهم البحثية لاستكشاف وتحديد ميزات الصورة الجديدة من طرائق التصوير المختلفة ، بالإضافة إلى تطوير واختبار نماذج جديدة للتعلم الآلي يمكنها دمج ميزات الصور المتعددة على النحو الأمثل لإنتاج علامات صور جديدة يمكنها تحقيق قوة تمييزية أعلى في التنبؤ بمخاطر الإصابة بالسرطان ، وتشخيص الآفات المشبوهة ، وتقييم تشخيص السرطان وفعالية العلاج.
تعليقات