LN ステージングのための AI-EBUS-エラストグラフィ (AI-EBUS-E)

肺がん患者の治療法を決定する前に、がんが胸部のリンパ節に転移しているかどうかを判断することが重要です。 伝統的に、これは、気管支内超音波経気管支針吸引 (EBUS-TBNA) 手順を使用して、これらのリンパ節から生検サンプルを採取することによって決定されます。 残念ながら、40% の確率で、EBUS-TBNA の結果は有益ではなく、誤った治療の決定が下されます。 したがって、がんが胸部のリンパ節に転移しているかどうかを判断するためのより良い方法の必要性が認識されています。 研究者は、最近発見されたイメージング技術であるエラストグラフィがこのニーズを満たすことができると信じています。 この研究では、研究者は、エラストグラフィーがリンパ節のがんを診断できるかどうかを判断することを提案しています。 エラストグラフィーは、リンパ節のさまざまな部分の組織の硬さを判断し、リンパ節の最も硬い部分が青く、最も柔らかい部分が赤く見えるカラー マップを生成します。 リンパ節が主に青い場合は癌が含まれており、主に赤い場合は良性であると提案されています。 これを研究するために、研究者はリンパ節が EBUS-Elastography によって画像化される実験を設計し、画像はその後、人工知能を使用したコンピューター アルゴリズムによって分析されます。 アルゴリズムは、最初に画像を読み取り、次にこれらの画像がリンパ節に癌を示しているかどうかを予測するようにトレーニングされます。 アルゴリズムの成功を評価するために、研究者はその予測をリンパ節生検または手術標本からの病理結果と比較します。