Gradient-Boosting Algorithm for Microwave Breast Lesion Classification—SAFE Clinical Investigation

Memnuniyetle paylaşıyoruz "Mikrodalga Meme Lezyon Sınıflandırması İçin Gradyan Artırma Algoritması - SAFE Klinik Araştırması" başlıklı son araştırma yayınımızı. Bu çalışma, meme kanseri teşhis ve tedavisini yenilikçi teknoloji ve ileri algoritmalarla geliştirmek için devam eden çabalarımızda önemli bir kilometre taşı temsil ediyor.

Yayın Hakkında:

Mikrodalga meme görüntüleme (MBI), meme iç yapısını değerlendirmek için zararsız elektromanyetik dalgalar kullanarak meme görüntüleme teknolojisidir. Sağlıklı ve kanserli dokuların dielektrik özelliklerindeki farklılıkları, ayrıca farklı kanserli doku tipleri arasındaki dielektrik farklılıkları meme içindeki anormallikleri tanımlamak ve daha fazla klinik tahminde bulunmak için kullanılır. Bu çalışmada, güncellenmiş MBI cihazımızın meme dokusu patolojisini sağlama yeteneğini değerlendiriyoruz. Yöntemler: Sadece biyopsi yapılacak hastalar çalışmaya dahil edildi. Gradyan Artırma adı verilen bir makine öğrenimi yaklaşımı, FREKANS tarafından toplanan frekans spektrumundan bilgiyi anlamak ve meme dokusu patolojisi sağlamak için kullanıldı. Sonuçlar: Çalışmaya toplam 54 hasta dahil edildi: bunlardan 29'u benign ve 25'i malign bulgular gösterdi. SAFE, 20 gerçek pozitif, 24 gerçek negatif, 4 yanlış pozitif ve 4 yanlış negatif sonuç elde etti; sırasıyla %80, %83 ve %81 hassasiyet, özgüllük ve doğruluk oranlarına ulaştı. Sonuçlar: Zararsız doku radyasyonunun kullanımı, SAFE'nin güvenlik kısıtlamaları olmaksızın her yaş grubundaki kadınların meme patolojisini sağlayabileceğini göstermektedir. Sonuçlar, SAFE'nin yüksek bir oranda meme patolojisi sağlayabileceğini göstermektedir, bu da daha fazla klinik araştırmaları teşvik etmektedir.

Ana Bulgular:

• Çalışma, biyopsi geçiren 54 hastayı içeriyordu ve SAFE sistemi için %80 hassasiyet, %83 özgüllük ve genel olarak %81 doğruluk oranı gösterdi.
• MBI'da zararsız elektromanyetik dalgaların kullanımı, güvenlik kısıtlamaları olmaksızın tüm yaş gruplarındaki kadınlar için güvenli meme patolojisi değerlendirmesi sağlar.
• MBI, özellikle 40 yaşın altındaki kadınlar ve yoğun göğüsleri olanlar için mamografi gibi geleneksel yöntemlere göre invaziv olmayan ve iyonlaştırıcı olmayan bir alternatif olarak erken meme kanseri taraması ve tanısı için potansiyel sunar.

Yayına Erişim:

Tam yayını okumak ve araştırmamızın detaylarına inmek için lütfen bu bağlantıyı takip edin.

MBI ve ML algoritmalarının meme kanseri teşhisi için potansiyelini kullanma konusundaki ilerlemelerimizden gurur duyuyoruz. Bu yayın, hasta bakımına anlamlı bir etki yapabilen tıbbi görüntüleme teknolojilerini ilerletme taahhüdümüzü vurgulamaktadır. Çalışma bulgularını keşfetmenizi ve bize yenilikçilik aracılığıyla meme kanseri teşhisi ve tedavisini geliştirme misyonumuza katılmanızı davet ediyoruz.