Segmentación subregional de tumores basada en las características de perfusión CEUS: mejora del diagnóstico de tumores mamarios

El cáncer de mama es uno de los cánceres más prevalentes entre las mujeres a nivel mundial y su creciente incidencia representa una amenaza significativa para la salud de las mujeres. A pesar de los notables avances en el diagnóstico y tratamiento tempranos debido al continuo progreso de la tecnología médica, la alta heterogeneidad dentro del cáncer de mama todavía resulta en una variabilidad considerable en las manifestaciones clínicas, las respuestas al tratamiento y la progresión de la enfermedad. Esta diversidad presenta nuevos desafíos para lograr un tratamiento preciso. Por lo tanto, una exploración y un estudio profundos de la heterogeneidad del cáncer de mama son cruciales para desarrollar modelos de diagnóstico más efectivos, avanzar en las estrategias de tratamiento y mejorar las tasas de curación.

En la práctica clínica actual, aunque la biopsia se utiliza ampliamente para el diagnóstico de tumores de mama benignos o malignos, su precisión y amplitud son algo limitadas debido a la compleja heterogeneidad interna del cáncer de mama y la naturaleza invasiva del procedimiento. En los últimos años, el diagnóstico cualitativo preoperatorio del cáncer de mama mediante tecnología de imágenes médicas se ha convertido en un tema candente en la investigación. En comparación con otras técnicas de imagen comunes, como la tomografía computarizada y la resonancia magnética, el examen por ultrasonido se emplea ampliamente debido a su seguridad, conveniencia y menor costo. En particular, la tecnología de ultrasonido con contraste mejorado (CEUS), con su resolución temporal superior, puede ilustrar vívidamente los detalles de la hemodinámica de la perfusión tumoral, revelando de manera efectiva características clave como los patrones de mejora, el suministro de sangre y la invasión vascular del tumor.

Este estudio está dedicado al uso de videos CEUS dinámicos para agrupar las características de perfusión a nivel de píxel dentro del tumor y dividir el tumor en diferentes subregiones según los resultados de la agrupación. Exploraremos la correlación entre estas subregiones de perfusión y el diagnóstico de tumores de mama benignos o malignos y, en base a esto, desarrollaremos modelos de diagnóstico relacionados. Este enfoque de diagnóstico no invasivo tiene como objetivo extraer y utilizar al máximo los datos de imágenes, capturar de manera integral las características de perfusión del tumor a nivel de píxeles y reducir los juicios subjetivos en el proceso de diagnóstico. Se espera que la aplicación de este método no sólo mejore la precisión del diagnóstico del cáncer de mama, sino también proporcione más apoyo informativo para el tratamiento personalizado de los pacientes, promoviendo así el progreso en el campo del tratamiento del cáncer de mama.