使用美国辅助扩散光学断层扫描诊断乳腺癌的自动化管道

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 生物医学工程 生物医学工程
• 计算生物学 计算生物学

背景情况:

• 超声波 (美国) 引导的扩散光学断层扫描 (DOT) 是一种便携式的,非侵入性的乳腺癌诊断工具.
• 目前的DOT方法需要大量的手动预处理和重建,这阻碍了实时应用.
• 自动化这些过程对于提高诊断效率至关重要.

研究的目的:

• 开发一条由美国协助的自动化DOT管道,用于近乎实时的乳腺癌诊断.
• 为了简化DOT数据预处理,成像重建和诊断评估.
• 为了减少US-DOT分析所需的时间和手工工作.

主要方法:

• 开发了自动化的DOT预处理,包括运动检测,基于深度学习的不匹配分类和异常值删除.
• 集成的半自动化美国损伤细分和美国读取算法用于DOT重建数据提取.
• 采用深度学习用于重建的DOT图像质量评估和两步深度学习模型进行最终诊断.

主要成果:

• 美国协助的自动化DOT管道成功处理了DOT的测量和重建.
• 手术时间缩短到2-3分钟,几乎可以实时诊断.
• 自动化管道取得的分类结果与手工处理的数据集相当.

结论:

• 一个由美国协助的自动化DOT管道显著加快了乳腺癌诊断.
• 开发的管道保持了高的诊断准确性,同时减少了处理时间.
• 这种自动化推进了美国指导的乳腺癌管理DOT的临床实用性.