根據(jù)世界衛(wèi)生組織的資料，最近乳腺癌已超過(guò)肺癌，成為全球最常見(jiàn)的癌癥。為了對(duì)抗乳腺癌，在SPIE Medical Imaging 2019上發(fā)起了BreastPathQ挑戰(zhàn)賽，以支持用于評(píng)估乳腺癌病理學(xué)的計(jì)算機(jī)輔助診斷的發(fā)展。
BreastPathQ Challenge參與者的任務(wù)是開(kāi)發(fā)一種自動(dòng)方法，用于分析乳房組織的顯微鏡圖像并根據(jù)其腫瘤細(xì)胞含量對(duì)其進(jìn)行排名，以提供可靠的評(píng)估評(píng)分。正如SPIE的醫(yī)學(xué)影像雜志(JMI)所報(bào)道的那樣，這一挑戰(zhàn)產(chǎn)生了令人鼓舞的結(jié)果，表明了整合人工智能(AI)簡(jiǎn)化乳腺癌臨床評(píng)估的途徑。
新輔助治療的醫(yī)學(xué)影像
大型或侵襲性乳腺癌的治療通常已轉(zhuǎn)向乳腺切除術(shù)作為最可靠的治療方法。但是，稱為“新輔助治療”的療法可能會(huì)導(dǎo)致腫瘤縮小，密度減小和擴(kuò)散，使患者可以選擇保留乳房的手術(shù)而不是進(jìn)行乳房切除術(shù)。
醫(yī)學(xué)成像使醫(yī)生能夠評(píng)估新輔助治療的效果。雖然分析醫(yī)學(xué)圖像以檢測(cè)癌癥的過(guò)程通常是手動(dòng)執(zhí)行的，并且依賴于復(fù)雜組織結(jié)構(gòu)的專家解釋，但是用于識(shí)別癌癥的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能會(huì)提高這些過(guò)程的可靠性和效率。除了減少人類病理學(xué)家固有的可外，類似的全自動(dòng)方法有望提高圖像分析的速度。
集中精力，國(guó)際努力
來(lái)自全球12個(gè)不同國(guó)家的39個(gè)團(tuán)隊(duì)參加了BreastPathQ挑戰(zhàn)賽。總共開(kāi)發(fā)，驗(yàn)證和測(cè)試了100種算法。根據(jù)“大挑戰(zhàn)”框架的結(jié)構(gòu)，團(tuán)隊(duì)需要將其算法與來(lái)自學(xué)術(shù)界，行業(yè)和政府的其他算法進(jìn)行比較，該框架需要一組共享的源數(shù)據(jù)。
標(biāo)簽： 乳腺癌
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