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威尼斯登录注册教授看起来在“多方面radiomics”的方法来预测癌症转移的风险

由杰夫·墨菲, 二〇二〇年七月三十日

 Zhiguo Zhou, Ph.D

沃伦,莫 - 在抗癌,挑战医生面对的一个就是如何 有效地使用放射治疗来控制病情的转移或扩散,而不 伤害在其他方面的病人。由密苏里州中部的一所大学的新研究 教员使用创新的人工智能(AI)技术,以允许 医生预测哪些患者以远处转移的风险低 为了最大限度地减少辐射的严重的副作用。

 

通过治国周,博士,计算机科学助理教授进行了研究, 标题为在头部和颈部远处转移预测“多方面radiomics 癌症。”这是发表在杂志上,在医学和生物物理学,随后 报道在2020年7月发行物理世界的。

 

周,谁曾探讨在医学上的AI了10年,在2019年加入了威尼斯登录注册教师。 他开始对这个最近发表的研究工作三年多前,而 在得克萨斯大学西南大学服务于辐射的部门在肿瘤学 医疗中心在达拉斯。他的同事UT,靖王,博士,曾担任合着者之一 在期刊文章。

 

周小川说,研究提出了在头部和颈部转移预测一个新的模型 放疗后肿瘤“的优异成绩。”它是一个研究,他认为可能 提供一种可以扩展到预测治疗结果的一般框架 对于在人体内的其它部位的原发癌。而现在的研究经历 涉及多机构的前瞻性研究验证过程,是周 希望它能够在临床环境在未来两到三年内被应用。

 

“如今,放射治疗已成为最重要的治疗方法之一 癌症治疗,”周说。 “基本原理是利用辐射杀死(主) 肿瘤和最低限度地递送剂量(辐射)至周围正常器官。 然而,辐射也有害于人体,这是非常难以实现 这种理想的状况“。

 

与癌症患者工作的医生必须权衡不同的结果地址的 最佳的治疗方案,周说。他认为自己和其他人都在做研究 将协助这方面的努力。

 

“我们认为,解决的办法是,如果我们能够准确地预测治疗效果或响应 放疗前,我们就可以做最佳治疗方案。这是基本的想法 为什么我们需要做这项研究,”他说。

 

作为物理世界的文章,“与身体其他部位的癌症,早期的注意 头部和颈部癌症的放疗用随成功治疗。 当治疗无效时,它往往是下降到新的肿瘤从网站的增长远远 的初始疾病。预测哪些患者最有可能发展遥远 转移(DM)是至关重要的,这样低危患者也不能幸免了严重的副作用 伴随用于控制癌细胞扩散全身性治疗“。

 

在寻求建立一个可靠的模型来预测远处转移,周某和他的 研究合作者利用PET和CT的诊断和治疗计划的图像 188例头颈部癌从不同的机构中获得的。 这些患者接受了后续协商,他们的服务提供者,以及 图像已经被医生看到。研究人员能够从提取 每个病人257的功能,包括强度,几何和结构特性 除了与患者的年龄,性别和疾病进展的其他数据。

 

周说,自从2012称为radiomics预测模型已经存在,它采用了 表征算法来提取数据到病人的帮助下进一步了解 从最初的肿瘤到其他器官经历癌症扩散的可能性 或淋巴结。他的研究,被称为“M-radiomics,”需要多方面的办法 到为了产生一个更可靠的和准确的预测模型radiomics。三 不同的算法,在此过程中使用相关,以帮助应对挑战 数据来自多个成像模态的积分,灵敏度特异性 优化,并同时使用多个数据的机器学习分类的。

 

“在M-radiomics我们可以这三个挑战整合到一个框架。”周 补充说,“结果很远处转移预测看好 在头部和颈部癌症“。

 

整个夏天,周某正在继续他的M-radiomics研究,除了 以开展与医学人工智能其他利益。他的工作 在威尼斯登录注册还包括教本科介绍了生物医学信息学 当然和人工智能的一个研究生课程。

 

支持学生的研究,周的导师和指导研究生5名 谁与他的研究工作,每个人也做自己的研究项目。 他说,他期待能参与研究更本科生 他的职业生涯,作为威尼斯登录注册进展。

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