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研究人员开发新技术以早期发现皮肤癌

Press Trust Of India ###研究人员开发了一种自动化技术,将成像与数字分析和机器学习相结合,帮助医生在早期阶段检测黑色素瘤。患有黑色素瘤的人通常会在皮肤上看起来像痣看起来生长,其形状和颜色往往不规则,很难区分良性,使得这种疾病难以诊断。###另请阅读:此智能尿布将发出警报湿润###“皮肤病领域真正需要对黑色素瘤的评估进行标准化,”美国洛克菲勒大学教授James Krueger说。 “通过筛查检测可以挽救生命,但在视觉上非常具有挑战性,即使可疑病灶被提取和活检,也只能确认为黑色素瘤大约10%的病例,“Krueger说。###在新方法中,病变图像由一系列计算机程序处理,这些计算机程序提取有关生长和其他定量数据中存在的颜色数量的信息。总体风险评分,称为Q评分,表示增长是癌症的可能性。###另请阅读:联想K6注意评论:其电池寿命是USP ###最近一项评估该工具有用性的研究表明Q值得出98%的敏感性,这意味着它很可能正确识别皮肤上的早期黑色素瘤。测试正确诊断正常痣的能力为36%,接近专业皮肤科医生对可疑痣进行视觉检查所达到的水平。在...之下电子显微镜。 ###“Q-score在预测黑色素瘤方面的成功是对竞争技术的显着改善,”Krueger实验室临床研究指导Daniel Gareau说。研究人员开发了这个工具,将60张癌性黑色素瘤照片和一批等量的良性生长图片送入图像处理程序。###同时阅读:数字印度:大约9.5亿印度人仍未上网他们开发了成像生物标记物以精确量化增长的视觉特征。使用计算方法,他们生成了一组在两组图像之间存在差异的量化指标 - 基本上确定病变的视觉方面在恶性方面最重要 - 并且给每个生物标记物一个恶性肿瘤评分。 ###通过组合来自每个生物标志物的数据,他们计算每个图像的总体Q分数,0到1之间的值,其中较高的数字表示病变是癌症的较高概率。如先前的研究所示,病变中的颜色数量被证明是确定恶性肿瘤的最重要的生物标志物。 ###一些生物标记物只有在特定颜色通道中观察才有意义 - 研究人员称这一发现可能被用于识别其他生物标记物并进一步提高准确性。 “我认为这项技术可以帮助早期发现疾病,这可以挽救生命,并避免不必要的活检,”加罗说。该研究发表在实验皮肤病学杂志上。
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