AI 모델 FastGlioma는 수술 중 신경교종 침윤을 감지할 수 있음

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BPharm Carmen Pope가 의학적으로 검토함. 2024년 11월 21일에 마지막으로 업데이트되었습니다.

글: Elana Gotkine HealthDay Reporter

2024년 11월 21일 목요일 -- 11월 13일 Nature 온라인에 발표된 연구에 따르면 인공지능(AI) 모델인 FastGlioma는 수술 중 신경교종 침윤을 감지할 수 있다고 합니다.

Akhil Kondepudi, from 앤아버(Ann Arbor)에 있는 미시간 대학교(University of Michigan)와 동료들은 처리되지 않은 신선한 수술 조직에서 신경교종 침윤을 빠르고 정확하게 감지하기 위한 시각적 기반 모델을 제시했습니다. FastGlioma는 약 400만 개의 이미지를 사용하여 빠르고 라벨이 없는 광학 현미경으로 대규모 자가 감독을 통해 사전 훈련된 후 종양 침윤 정도를 나타내는 정규화된 점수를 출력하도록 미세 조정되었습니다. 그런 다음 FastGlioma는 미만성 신경교종 환자 220명으로 구성된 전향적, 다기관 국제 테스트 코호트에서 테스트되었습니다.

연구원들은 FastGlioma가 종양 침윤 정도(곡선 아래 평균 면적, 92.1 ± 0.9%)를 감지하고 정량화할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 수술 중 종양 침윤을 탐지하는 데 있어 FastGlioma는 129명의 환자가 참여한 직접 대면 전향적 연구에서 영상 유도 및 형광 유도 보조제보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였습니다. 다양한 환자 인구통계, 의료 센터 및 미만성 신경교종 분자 하위 유형 전반에 걸쳐 FastGlioma의 성능은 여전히 ​​높게 유지되었습니다. FastGlioma를 이용한 다른 성인 및 소아 뇌종양 진단에 대해 제로샷 일반화가 나타났습니다.

"이 모델은 AI를 사용하여 미세한 해상도로 종양 침윤을 신속하게 식별하여 위험을 크게 줄임으로써 기존 수술 기술에서 혁신적으로 벗어났습니다. 신경교종이 절제된 부위에 잔여 종양이 없어질 가능성이 높다"고 공동 수석저자인 샌프란시스코 캘리포니아 대학의 Shawn Hervey-Jumper 박사는 성명에서 말했습니다. "FastGlioma의 개발은 종양 제거를 극대화하기 위해 방사선 촬영, 대비 향상 또는 형광 라벨에 대한 의존도를 최소화할 수 있습니다."

여러 저자는 연구에 사용된 Invenio Imaging의 주주입니다.

초록/전문

면책 조항: 의학 기사의 통계 데이터는 일반적인 추세를 제공하며 개인과 관련이 없습니다. 개별적인 요인은 크게 다를 수 있습니다. 개인의 건강관리 결정에 대해서는 항상 개인화된 의학적 조언을 구하세요.

출처: HealthDay

게시됨 : 2024-11-22 06:00

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