ابتكار نموذج تعلم آلي يعتمد على التصوير الضوئي لاكتشاف سرطان المبيض بشكل أفضل

كما إنه يصعب تشخيص سرطان المبيض بدقة، خاصة وأنه لا تظهر علامة الإصابة به لدى ما تصل نسبته إلى 80% من النساء اللواتي يخضعن لعملية جراحية لإزالة الأورام السرطانية واختبارها.

تقنية جديدة للكشف عن سرطان المبيض

قامت الدكتورة كوينغ شو، الأستاذة في كلية إدوين مورتي للهندسة الطبية الحيوية في جامعة واشنطن، والباحثة في كلية مكيلفي للهندسة في سانت لويس، بجانب مجموعة من الباحثين العاملين في مختبرها، بتطبيق مجموعة من طرق التصوير لتشخيص سرطان المبيض بشكل أكثر دقة من ذي قبل.

حيث نجحوا في ابتكار وتطوير نموذجاً جيداً دمج قدرات التعليم الآلي التي تستطيع الاستفادة من ميزات وقدرات طرق التصوير بالموجات فوق الصوتية لاكتشاف سرطان المبيض بشكل أفضل، حيث تم تدريب النموذج على التعرف على ما إذا كانت تلك الأورام حميدة أو خبيثة من الصور التي يتم إعادة بناؤها باستخدام التصوير المقطعي الصوتي.

والجدير بالذكر أن نماذج التعلم الذاتي قد ركزت تقليدياً على البيانات المأخوذة من طريقة تصوير واحدة، إلا أن هذه الدراسة قد أظهرت أن اعتماد نموذج التعلم الآلي لطرق متعددة يجعله أفضل بكثير في أداءه مقارنة بالنماذج السابقة، حيث تم التأكد من هذا الأمر خلال الدراسة التجريبية التي أجريت على 35 مريضة كان لديهن ما يزيد عن 600 منطقة تركيز في المبيض لاكتشاف مرض سرطان المبيض، وقد وصلت دقة عمل النموذج الجديد إلى ما نسبته 90%.

ميزات التصوير الضوئي والصوتي

حيث تقول الدكتورة شو :" تعتمد الأساليب الحالية بشكل أساسي على حجم وشكل الأورام السرطانية في المبيض، والتي لا توفر تشخيصا دقيقا للسرطان بشكل مبكر وتقيم ما إذا كانت هذه الأورام حميدة أو خبيثة، لكن دمج آليات التعلم الآلي مع قدرات التصوير الصوتي والضوئي يضيف مزيدا من المعلومات الوظيفية المستخدمة في اكتشافها".

وتجدر الإشارة إلى أن هذه الدراسة هي الأولى التي تم استخدام الموجات فوق الصوتية فيها لتحسين أداء نماذج التعلم الآلي لإعادة بناء صور التصوير المقطعي الصوتي في تشخيص السرطان، والتي تم نشرها في عدد شهر ديسمبر لعام 2022 الجاري من مجلة Photoacoustics .