配对成像，人工智能可能改善结肠癌的筛查，诊断
来自圣路易斯华盛顿大学麦凯维工程学院Edwin H. Murty工程学教授qing Zhu实验室的一个研究团队，将光学相干断层扫描(OCT)和机器学习结合起来，开发了一种结肠直肠癌成像工具，可能有一天会改进目前医生使用的传统内窥镜。
研究结果发表在6月出版的Biophotonics杂志，内页封面上有一幅照片。
筛查结肠癌现在在结肠镜检查过程中依靠人类对组织的视觉检查。然而，这种技术不能检测和诊断皮下病变。
内窥镜OCT本质上是在结肠中照射一束光，帮助临床医生看得更深，以可视化和诊断异常。通过与华盛顿大学医学院的医生和生物医学工程副教授周超的合作，该团队开发了一种小型OCT导管，它使用更长的波长，可以穿透1-2毫米组织样本．
朱伟实验室的博士生罗洪波(音译)领导了这项工作，他同时也是医学院放射学教授。
与目前医生使用的表面白光图像相比，该技术提供了更多关于异常的信息。朱教授实验室的另一名博士生李淑英(音译)利用成像数据训练机器学习算法来区分“正常”和“癌变”组织。联合系统使他们能够以93%的诊断准确率检测和分类癌变组织样本。
进一步探索
更多信息:罗洪波等，基于光学相干层析成像导管和深度学习的人结直肠癌组织评估，Biophotonics杂志(2022)。DOI: 10.1002 / jbio.202100349
所提供的圣路易斯华盛顿大学
引用:配对成像，人工智能可能改善结肠癌筛查，诊断(2022年，8月1日)从//www.pyrotek-europe.com/news/2022-08-pairing-imaging-ai-colon-cancer.html检索到2022年9月15日
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