散射和传播的定量超声波参数可能会降低乳腺瘤的活检率
Jiaqi Han1, Pengfei Sun2, Qizhen Sun1
1School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Beijing, 100191, China.
Ultrasonics
|January 3, 2024
概括
这项研究引入了一种用于乳腺瘤分类的新超声波方法,分析光谱图案以区分良性和恶性组织. 这种方法可以准确地识别瘤,从而有可能减少侵入性活检的需要.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 生物物理学的生物物理.
- 机器学习在医学中的应用
背景情况:
- 乳腺癌是全世界最常见的癌症,需要有效的早期查.
- 传统的针活检诊断是侵入性的,痛苦的,昂贵的,有误诊的风险.
- 超声波成像是非侵入性的,但在标准B模式图像中难以区分瘤类型.
研究的目的:
- 开发和验证一种使用超声波光谱模式分析的新型乳腺瘤分类方法.
- 评估该方法的潜力,以减少对生物检查等侵入性诊断程序的依赖.
主要方法:
- 定量超声波参数是从乳腺瘤内部和下方的光谱图案计算出来的.
- 机器学习模型的K-最近邻居被用来分类这些参数.
- 该方法使用开放式数据集和专有数据集进行了验证.
主要成果:
- 拟议的超声波光谱模式分析方法在两个数据集中实现了乳腺瘤的准确分类.
- 这些发现表明,有很大的潜力来非侵入性地区分良性和恶性乳腺组织.
结论:
- 这种基于超声波的新方法为乳腺瘤评估提供了一个有希望的,非侵入性的替代方案.
- 准确的瘤分类可以避免在某些情况下需要活检,改善患者的舒适性和降低医疗保健成本.
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