O nouă metodă care-i ajută pe radiologi să diagnosticheze boala mai bine cancerul uterin, în special să diferențieze cu precizie tumorile benigne și maligne din uter, a fost pusă la punct de cercetătorii...
Un algoritm de învățare bazat pe RMN ponderat prin perfuzie a diferențiat tumorile în cadru unui studiu derulat de la Universitatea Tehnă din Științe Medicale (TUMS) din Iran. În cadrul studiului, cercetătorii au testat o abordare nouă de învățare automată pentru a distinge sarcomul uterin de leiomioame la 42 de femei.
Participantelor li s-a făcut un RMN tradițional urmat de imagistica prin rezonanță magnetică ponderată prin perfuzie (PWI). Un radiolog a subliniat două regiuni de interes (ROI) pentru fiecare tumoră și au fost utilizate două ROI suplimentare pentru comparația de bază.
,,Nu există criterii actuale pentru a diferenția sarcoamele uterine - o boală rară, cu prognostic scăzut - de alte mase. Diagnosticul final este adesea efectuat numai după intervenție chirurgicală”, a spus Mahrooz Malek, de la departamentul de radiologie la TUMS.
Având 21 de caracteristici extrase din ROI a întregii tumori (ROIL), zona cu cele mai mari îmbunătățiri ale contrastului (ROI) și musculatura psoas (ROIp), metoda de învățare a mașinilor a obținut o precizie de aproape 92%, sensibilitate de 100% și specificitate de 90%. Aceasta a bătut precizia generală de 67% folosind șapte parametri luați din ROI reprezentând întreaga tumoare.
Malek și colab. au observat că niciunul dintre parametrii din ROIL și ROI nu a prezentat diferențe semnificative între sarcom și leiomioamele benigne, dar au concluzionat că metoda lor ar putea ajuta la diagnosticarea cancerelor uterine, potrivit Health Imaging.com.
Aceste rezultate preliminare au sugerat că metoda propusă ar putea fi utilizată potențial, împreună cu secvențe RMN convenționale pentru a diferenția între sarcoame și leiomioame, au concluzionat autorii.
Studiul a fost publicat online în Jurnalul European de Radiologie.
Urmărește-ne și pe Google News - abonează‑te!
