Разработан компьютерный алгоритм идентификации полипов

Изображение с сайта cellar.org.
13 мая 2013 года, 17:40
Комментировать

Американские ученые разработали алгоритм, позволяющий в автоматическом режиме распознавать полипы в толстом кишечнике. Результаты работы, проведенной учеными из Техасского университета в Остине, не опубликованы в рецензируемом научном журнале, однако препринт статьи доступен на сайте arXiv.org.

Полипы, или аномальное разрастание тканей, выступающих над слизистой оболочкой, являются одним из основных признаков, предшествующих возникновению рака толстой кишки.

При создании алгоритма распознавания полипов исследователи проанализировали 18900 кадров, полученных с помещенных в эндоскопические капсулы крошечных видеокамер. Программа сумела распознать 13 из 16 полипов (81 процент) на стенках толстого кишечника, получив изображение с камеры. Эффективность определения новообразований на отдельных изображениях составила 47 процентов. Алгоритм замеряет изменение кривизны складок на стенках кишечника.

По приблизительным оценкам, полипы в кишечнике образуются у 40% людей в возрасте старше 50 лет. От 5 до 10% этих новообразований со временем перерождаются в злокачественные опухоли. В случае своевременного обнаружения рака кишечника выздоравливают 9 из 10 заболевших.

Поделиться
Заболевания:
Регион:

Комментарии (1)

  • 13.05.2013 21:08

    д

    Всегда думал, что capsule endoscopy применяют главным образом для тонкого кишечника. Всеравно будут в ручную просматривать ибо если пропустят что-либо важное, то не программа под суд пойдет, а гастроэнтеролог. Особенно подозрительно, что все это небыло опубликовано в peer reviewed журнале.

Рост распространенности аллергических заболеваний следует признать глобальной проблемой
Употребление алкоголя является фактором риска для нескольких видов рака
Теперь сигаретные пачки можно будет сделать еще более неприятными и отталкивающим
У интеллекта появились объективные критерии и нейробиологические основания
В теплое время года кровать становится идеальным местом для размножения грибковых колоний
Основная проблема помощи таким пациентам связана с поздней диагностикой болезни, считают эксперты