Una seconda opinione più veloce

Il software che confronta la mammografia di un paziente con quelle in un database è diventato uno strumento prezioso per aiutare i medici a rilevare in modo più affidabile il cancro al seno. Tuttavia, con l'aumentare delle dimensioni di questi database, aumenta il tempo necessario per valutare una nuova immagine.

L'immagine a sinistra è una mammografia con una regione selezionata in cui potrebbe esistere una lesione cancerosa. Un computer lo confronta con le immagini di lesioni cancerose note in un database. (Credito: Georgia Tourassi, Duke University)

Ora i ricercatori della Duke University hanno sviluppato un metodo per ordinare migliaia di immagini mammografiche e selezionare quelle più informative, in pochi secondi.

Individuare un problema nelle mammografie può essere difficile. Per prima cosa, le lesioni cancerose possono confondersi con lo sfondo, rendendole difficili da individuare per i medici. I sistemi di rilevamento basati su software aiutano a confrontare una nuova mammografia con un database di quelle già analizzate, segnalando gli indicatori del cancro che un medico potrebbe aver perso.

Il primo di questi sistemi basati su software è stato approvato dalla Food and Drug Administration nel 1998. Attualmente, negli Stati Uniti sono utilizzati nella pratica clinica più di 1.600 di questi sistemi. Sebbene sia stato dimostrato che i sistemi aumentano il tasso di rilevamento del cancro al seno, sono ancora lontani dall'essere perfetti e i ricercatori cercano costantemente di migliorare la loro precisione, afferma Turismo in Georgia , professore di radiologia alla Duke University e sviluppatore principale del nuovo software.

I nuovi programmi software basati sulla conoscenza, come quelli utilizzati dai ricercatori Duke, consentono ai medici di interagire con il sistema, ponendo domande e ottenendo risposte in base a precedenti casi di cancro nel database. Tuttavia, sfogliare tutte le immagini in un sistema basato sulla conoscenza, che può contenere migliaia di mammografie, richiede tempo. Man mano che il database della conoscenza aumenta di dimensioni, questo metodo di forza bruta non ha più senso, afferma Tourassi.

Per accelerare il processo di ricerca delle immagini, Tourassi e il suo team lo hanno diviso in due fasi. Per prima cosa hanno cercato le mammografie più utili nel database utilizzando l'entropia dell'immagine – la quantità di variazione della scala di grigi nei pixel – su regioni mammografiche sospette. Un'immagine completamente nera o completamente bianca ha entropia zero, mentre le immagini più complesse hanno gradi di entropia più elevati, prodotti da macchie di pixel con intensità variabile. Questi casi ad alta entropia si verificano intorno a immagini di lesioni cancerose e sono i più utili nella valutazione di nuove mammografie.

Confrontare l'entropia nelle immagini è una tattica particolarmente interessante, afferma Tourassi, perché questi valori vengono calcolati automaticamente per le mammografie quando vengono inviate al database Duke. Pertanto, per la tecnica non è necessario alcun calcolo aggiuntivo per l'elaborazione delle immagini.

In uno studio pilota, i ricercatori della Duke hanno dimostrato che confrontando l'entropia dell'immagine di una regione sospetta in una nuova mammografia con l'entropia di tutte le regioni cancerose conosciute nel database, sono stati in grado di ridurre il numero di mammografie analizzate da circa 2.300 a 600 .

Da lì, afferma Tourassi, viene utilizzata un'analisi più fine per confrontare la regione in questione con le regioni note nelle immagini del database. Poiché il sistema deve elaborare completamente solo circa 600 immagini, lo sforzo di calcolo è ridotto del 75% e la ricerca può essere eseguita in pochi secondi. I loro risultati sono stati presentati questa settimana al meeting annuale dell'American Association of Physicists in Medicine a Orlando, FL.

Oltre ad accelerare il processo di ricerca, la tecnica Duke potrebbe anche migliorare il tasso di rilevamento delle lesioni cancerose, afferma Maryellen Giger , professore di radiologia presso l'Università di Chicago. Le ricerche nell'entropia delle immagini, in particolare, sono adatte a rilevare le lesioni. I sistemi attuali hanno un tasso di accuratezza dell'80% nel rilevare questo tipo di indicatore del cancro; Giger dice che la tecnica Duke potrebbe migliorare significativamente quel tasso. È molto promettente, dice Giger.

Entro un anno, i ricercatori della Duke lanceranno uno studio per valutare l'impatto clinico della loro nuova tecnica.

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