Alueellinen kasvaimen segmentointi CEUS-perfuusion ominaisuuksien perusteella: Rintakasvaindiagnoosin parantaminen

Rintasyöpä on yksi yleisimmistä naisten syövistä maailmanlaajuisesti, ja sen lisääntyvä ilmaantuvuus on merkittävä uhka naisten terveydelle. Huolimatta huomattavasta edistyksestä varhaisessa diagnosoinnissa ja hoidossa lääketieteen tekniikan jatkuvan kehityksen vuoksi, rintasyövän suuri heterogeenisuus johtaa edelleen huomattavaan vaihteluun kliinisissä ilmenemismuodoissa, hoitovasteissa ja taudin etenemisessä. Tämä monimuotoisuus asettaa uusia haasteita tarkan hoidon saavuttamisessa. Näin ollen rintasyövän heterogeenisyyden perusteellinen tutkiminen ja tutkiminen ovat ratkaisevan tärkeitä tehokkaampien diagnostisten mallien kehittämiseksi, hoitostrategioiden edistämiseksi ja paranemisasteen parantamiseksi.

Nykyisessä kliinisessä käytännössä, vaikka biopsiaa käytetään laajalti hyvänlaatuisten tai pahanlaatuisten rintakasvainten diagnosoinnissa, sen tarkkuus ja kattavuus ovat jonkin verran rajallisia rintasyövän monimutkaisen sisäisen heterogeenisyyden ja toimenpiteen invasiivisen luonteen vuoksi. Viime vuosina rintasyövän preoperatiivinen kvalitatiivinen diagnosointi lääketieteellisen kuvantamistekniikan avulla on noussut tutkimuksen kuumaksi aiheeksi. Verrattuna muihin yleisiin kuvantamistekniikoihin, kuten CT:hen ja MRI:hen, ultraäänitutkimusta käytetään laajasti sen turvallisuuden, mukavuuden ja alhaisempien kustannusten vuoksi. Erityisesti CEUS (Contrast-Enhanced Ultrasound) -tekniikka, jolla on ylivoimainen ajallinen erottelukyky, voi havainnollistaa elävästi kasvaimen perfuusion hemodynamiikan yksityiskohtia ja paljastaa tehokkaasti tärkeimmät ominaisuudet, kuten kasvaimen vahvistuskuvioita, verenkiertoa ja verisuoniinvaasiota.

Tämä tutkimus on omistettu dynaamisten CEUS-videoiden käyttämiselle perfuusioominaisuuksien klusterointiin kasvaimen sisällä pikselitasolla ja kasvaimen jakamiseen eri ala-alueisiin klusterointitulosten perusteella. Selvitämme näiden perfuusioala-alueiden ja hyvänlaatuisten tai pahanlaatuisten rintakasvainten diagnoosin välistä korrelaatiota ja kehitämme tähän liittyviä diagnostisia malleja. Tämän ei-invasiivisen diagnostisen lähestymistavan tavoitteena on louhia ja hyödyntää kuvadataa mahdollisimman paljon, kaapata kattavasti kasvaimen perfuusio-ominaisuudet pikselitasolla ja vähentää subjektiivisia arvioita diagnostisessa prosessissa. Tämän menetelmän soveltamisen ei odoteta ainoastaan ​​parantavan rintasyövän diagnoosin tarkkuutta, vaan myös tarjoavan enemmän tietotukea potilaiden yksilölliseen hoitoon, mikä edistää rintasyövän hoidon edistymistä.