Optoakustisen (OA) kuvantamisen lisääminen ultraäänitutkimukseen (Yhdysvallat) voisi parantaa rintasyövän diagnoosia Cambridgessa, Isossa-Britanniassa sijaitsevan monitieteisen tutkimusryhmän havaintojen mukaan. Yhdistelmä mahdollistaa rinnan rakenteellisten ominaisuuksien peittämän toiminnallisen verisuoniston visualisoinnin.
Tämän yhdistetyn tekniikan kliinisen käytön nopeuttamiseksi tiimi kehitti yksinkertaisen ominaisuusjoukon, joka käyttää yhden aallonpituuden OA-tietoja integroidusta OA-US-kuvausjärjestelmästä, joka voi tunnistaa pahanlaatuiset rintavauriot niiden verisuonimallien perusteella. Tutkijat kuvaavat havaintojaan Fotoakustiikka.
Edullinen OA-USA-laite, joka käyttää tätä ominaisuussarjaa, voisi lisätä varhaisten rintasyöpädiagnoosien määrää erityisesti naisilla, jotka asuvat matalan tulotason maissa, joissa rintasyövän eloonjäämisaste on alle 40 % (verrattuna 80 prosenttiin korkean tulotason maissa). tulomaat). Ehdotettu laite voisi myös laajentaa rintasyövän seulontaa populaatioissa, joilla on rajoitettu pääsy mammografiaan.
Pelkästään ultraäänikuvauksella on yleensä alhainen herkkyys rintasyövän havaitsemiseksi, eikä se aina pysty erottamaan hyvänlaatuisia ja pahanlaatuisia vaurioita. OA-kuvantaminen – mahdollisesti edullinen optiseen viritykseen ja akustiseen ilmaisuun perustuva tekniikka – arvioidaan kliinisissä tutkimuksissa rintasyövän diagnosoimiseksi, mutta nykyinen analyysiprosessi on melko monimutkainen.
Päätutkija Sarah Bohndiek, Cambridgen yliopistosta Cancer Research UK Cambridge Institute ja fysiikan laitos, selittää, että tutkijoiden tavoitteena oli yksinkertaistaa OA-USA-tietojen hankintaa ja luoda yksinkertainen kuvantamisominaisuussarja, joka oli helppo oppia ja kliinisesti toteutettavissa.
Tiimi loi ominaisuusjoukon käyttämällä kuvia 96 rintaleesiosta 94 potilaalla, joilla oli hyvänlaatuisia, epämääräisiä tai epäilyttäviä rintojen poikkeavuuksia klo. Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust. Ensimmäiset 38 leesiota (mukaan lukien 14 pahanlaatuista ja kahdeksan hyvänlaatuista) käytettiin ominaisuusjoukon kehittämiseen; muita käytettiin validointiin.
Kaikille tutkimukseen osallistuneille potilaille tehtiin mammografia, rintojen ultraääni ja OA-kuvaus – suoritettiin OA-laitteella, joka sisälsi myös matalataajuisen tomografisen ultraäänen. Tutkijat käyttivät 800 nm:n viritysaallonpituutta, joka minimoi veden ja lipidien absorption, luodakseen kuvia, jotka osoittavat kiinteää rintavauriota ympäröivien verisuonten morfologiaa. Yhden aallonpituuden käyttö yksinkertaisti OA-kuvankäsittelyä ja visualisointia, mikä tarjoaa mahdollisuuden järjestelmän yksinkertaistamiseen ja kustannusten vähentämiseen tulevaisuudessa.
Tutkijat analysoivat OA- ja US-kuvia erikseen ja yhdessä etsiessään verisuonten kuvioita, jotka edustavat tervettä rintakudosta, hyvänlaatuisia sairauksia ja pahanlaatuisia kasvaimia. Hyvänlaatuiset leesiot eivät osoittaneet verisuonia tai suonia, jotka olisivat levittäytyneet vaurion päälle läpäisemättä sitä. Pahanlaatuisissa leesioissa oli epäsäännölliset syömisuonet, jotka tunkeutuivat vaurioon ja/tai niiden ympärillä oli epäsäännöllinen epäsäännöllinen kuvio. Leesioiden sisäinen ulkonäkö ei erottanut hyvänlaatuisia ja pahanlaatuisia leesioita, eikä sitä käytetty.
Tutkijat valitsivat kolme pahanlaatuisuuden ominaisuutta, jotka nostaisivat minkä tahansa kiinteän leesion BI-RADS 5 -luokitukseen (erittäin viittaavat pahanlaatuisuuteen): epäsäännöllinen korkki, epäsäännöllinen syöttöastia ja kynsimerkki. Hyvänlaatuisten piirteiden esiintyminen – ei verisuonia tai suonten leviäminen vauriosuoneen päälle – alentaisi leesion BI-RADS 2:ksi (hyvänlaatuinen).
Kaksi rintaradiologia validoi ominaisuuden tulkitsemalla itsenäisesti OA-US-validointikuvia (31 pahanlaatuista ja 13 hyvänlaatuista kiinteää vauriota). Kesti vain 20 minuutin harjoittelun, ennen kuin he oppivat käyttämään ominaisuussarjaa. Heitä pyydettiin käyttämään ominaisuuksia vaurioiden luokitteluun BI-RADS-kategorian mukaan sekä potilaiden diagnostisten ultraäänitutkimusten ja mammografiakuvien luokitteluun.
Rintaradiologit tulkitsevat OA-US-kuvia 96.8 %:n herkkyydellä ja 84.6 %:n spesifisyydellä. Jokaisella lukijalla oli yksi väärä negatiivinen ja kaksi väärää positiivista. Vertailun vuoksi mammografia tuotti kolme väärää negatiivista ja kaksi väärää positiivista jokaiselle lukijalle, ja ultraääni tuotti yhden väärän negatiivisen ja kuusi ja seitsemän väärää positiivista. Tärkeää on, että OA tunnisti oikein positiivisiksi kaikki mammografian ja ultraäänen väärät negatiiviset tulokset.
Syväoppiminen nopeuttaa superresoluutioista fotoakustista kuvantamista
Bohndiek huomauttaa, että OA-US vaatii käytännön kokemusta normaalin toimintamenettelyn optimoimiseksi ja laadukkaan kuvadatan saamiseksi, ja tästä syystä tulevissa monikeskusvalidointitutkimuksissa tulisi ottaa huomioon käyttäjäriippuvuus ja riippumaton kalibrointi.
"Olemme tehneet OA-US-laitteen validointitutkimuksia kehittääksemme stabiileja testiobjekteja (fantomeja), joita lääketieteen fyysikot voivat käyttää laadunvarmistukseen/laadunvarmistukseen, kun laitteita käytetään rutiininomaisesti klinikalla", hän kertoo. Fysiikan maailma. "Aiomme soveltaa järjestelmää myös tulevaisuudessa rintasyövän sädehoitovasteen seurantaan."
