肿瘤数字化:新计算机辅助诊断程序帮助医生判断低级胶质瘤生长情况
近日,来自伯明翰阿拉巴马大学的HassanFathallah-Shaykh及其同事研发了一种计算机辅助临床,能更加精确地找到较低级和体积较为小的脑部肿瘤的生长。该研究刊出在近期一期的《PLOSMedicine》杂志上。在所有成人脑肿瘤中,低级胶质瘤占到15%。该肿瘤不会引起相当严重的神经问题,但目前并没普适的客观技术可以检测出有其生长,不能通过横向放射学研究的二维图像的视觉较为来主观评价。
主观临床评价有明显延后,很多时候不会贻误化疗时机,而新的研发的计算机辅助临床程序则能显著延长这种延后。新的计算机辅助临床程序可以将肿瘤数字化,并用于光学扫瞄来拆分肿瘤,分解体积测量,从而引领医生留意肿瘤体积的变化,这对肿瘤生长的分析十分最重要,关系到肿瘤的手术可玩性、神级系统发病率等等,这些要求着病患的医治几率。在这项新的研究中,研究团队对63名病患展开样本评估,其中有56名患者被临床为2级神经胶质瘤。另外7名患者光学出现异常,但后来没涉及病理临床,计算机辅助临床将不会对其展开跟踪仔细观察,融合回顾性临床报导分析肿瘤生长的情况。
而在56名通过计算机辅助临床程序发病2级胶质瘤的病患中,有34事例影像学表明肿瘤生长,22例则表明肿瘤平稳。值得注意的是,34事例进展患者中,计算机辅助方法的中位生长检测时间为14个月,而根据目前的标准护理放射学主观评估,这些患者的肿瘤中位生长检测时间为44个月,比起于计算机辅助程序整整延后了30个月。据测算,计算机辅助方法检测肿瘤体积中位数变化区间为57%,而用于标准护理临床方法所需的中位数变化区间为174%,大约是计算机辅助方法的三倍之多。
似乎,目前的临床实践检测较低级别胶质瘤生长延后相当严重,计算机辅助方法可以增加这些延后,为患者病情的临床找到和化疗谋求更加多时间。
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