Исследователи из Южного федерального университета совместно с коллегами из Университета Монпелье разработали новый алгоритм, значительно повышающий точность диагностики раковых клеток. Метод, основанный на компьютерном зрении, уменьшает погрешность анализа микрофотографий в два раза по сравнению со стандартными подходами, что обещает революционные изменения в области медицинской диагностики.
Ученые предложили усовершенствованный подход к анализу микрофотографий клеточных слоев, что позволяет значительно уменьшить погрешность при оценке распределения клеток. Важность данного подхода заключается в различении количества «соседей» у клеток, что является критичным для отличия здоровых тканей от раковых.
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда и опубликованного в журнале Journal of Physics: Condensed Matter, демонстрируют улучшенную способность алгоритма выявлять аномалии в структуре эпителия. Это достигается благодаря новому методу, который одновременно использует два разных подхода к определению границ клеток: через ядра клеток и точки пересечения межклеточных границ.
«Численные эксперименты подтвердили, что предложенный метод анализа границ реже пропускает клетки, у которых менее или более шести соседей, и тем самым снижает вероятность упустить из вида опухоль. Это достигается за счет того, что наш подход лучше чувствует неравномерности размеров и формы клеток. В дальнейшем мы планируем протестировать его на большем количестве образцов тканей, в том числе опухолевых».
— Дарья Рошаль, кандидат физико-математических наук и ассистент кафедры теоретической и вычислительной физики ЮФУ.
Таким образом, применение данного метода на практике может значительно улучшить точность диагностики раковых заболеваний, что, в свою очередь, облегчит раннее обнаружение и лечение рака, спасая жизни.
Нет комментариев