Detecção intra-operatória de margens positivas na cirurgia da mama

O novo sistema Oct-Raman desenvolvido neste projeto integrará ambos os módulos em um único instrumento e dependerá de algoritmos de aprendizado profundo para adquirir e analisar automaticamente dados. O módulo OCT será projetado para a varredura rápida de grandes amostras de lumpectomia (inclua algoritmos de ajuste de foco para superfícies 3D irregulares) e aprendizado de máquina (ML) identificarão as regiões de interesse (tecido não adiposo "nas imagens da OCT, direcionando automaticamente as medidas de espectroscopia de Raman para essas" áreas de alto riscos "". Uma segunda camada de modelos de aprendizado de máquina classificará os espectros Raman para discriminar o câncer (margens positivas) do tecido benigno. Essa abordagem simplifica o uso do instrumento, reduz a subjetividade e o treinamento do usuário: o usuário será necessário apenas para inserir o tecido no instrumento, todas as etapas sendo posteriormente automatizadas (medições e análises de OCT e Raman) até a exibição do mapa final de diagnóstico mostrando margens positivas na cor vermelha. O sistema exclusivo de Oct-Raman traduzirá a alta precisão do diagnóstico da espectroscopia Raman do nível de lumpectomia de MM para todo, fornecendo uma ferramenta para os cirurgiões identificarem margens positivas intra-operatório. A equipe do UON demonstrou esse conceito em um instrumento baseado na espectroscopia AF e Raman para a detecção de margens positivas durante a cirurgia micrográfica de MOHS para câncer de pele. O dispositivo Oct-Raman que será usado neste estudo foi desenvolvido pela Universidade de Nottingham. Este é um estudo de prova de conceito de um dispositivo desenvolvido internamente, sendo realizado apenas em um único centro, e os resultados gerados pelo uso do dispositivo não serão usados ​​para direcionar ou influenciar os cuidados clínicos do participante.

Quando a máquina já está calibrada e treinada para diferenciar entre tumor e tecido normal, examinaremos a superfície da ampla amostra de excisão local sem manusear o tecido e devolverá ao patologista para processamento de rotina. A fatia de tecido não será usada para quaisquer fins de pesquisa. Qualquer informação identificável será acessada apenas por membros da equipe de assistência clínica, e as amostras permanecerão anônimas para os pesquisadores que não são membros da equipe de assistência clínica.