墨爾本研發(fā)的全球最先進的通過乳房x光片預測乳腺癌風險的技術，可以以最低的額外成本為女性量身定制乳腺癌篩查，從而徹底改變?nèi)橄侔┑暮Y查方式。
墨爾本大學領導的研究發(fā)表在《國際癌癥雜志》，發(fā)現(xiàn)了兩種基于乳房x光檢查的新風險測量方法。結合這些措施，就乳腺癌的風險而言，它們在女性分層方面比乳腺癌的密度和所有已知的遺傳風險因素更有效。
研究人員表示，如果成功采用，他們的新措施可以大大提高篩查效率，使其在降低死亡率和緩解女性壓力方面更加有效，并因此鼓勵人們進行更多的篩查。它們還可以幫助解決乳房緊實的問題。
自20世紀70年代末以來，科學家們就知道，乳房密度較高的女性在乳房x光照片中顯示出更多的白色或明亮區(qū)域，因此她們更有可能被診斷為乳腺癌，并在篩查過程中錯過乳腺癌。
墨爾本大學的研究人員與維多利亞癌癥委員會和維多利亞乳腺癌篩查組織合作，率先研究了使用乳房x光檢查檢查乳腺癌風險的其他方法。
他們使用計算機程序分析了大量患有或不患有乳腺癌的女性的乳房x光照片，他們發(fā)現(xiàn)了兩種提取風險信息的新方法。circro cumulus基于圖像最亮的區(qū)域，而circro cumulus基于其紋理。
首先，他們使用半自動計算機方法來測量正常密度，然后使用更高的亮度來創(chuàng)建圓形。然后，他們使用人工智能(AI)和高速計算來學習乳房x光照片紋理(而不是亮度)的新方面，這可以預測乳腺癌的風險并創(chuàng)建卷云。
當他們新的卷云和卷云措施結合在一起時，它們大大提高了風險預測的能力，超過了所有其他已知的風險因素。
墨爾本大學首席研究員、教授約翰霍珀表示，就了解女性乳腺癌風險差異而言，這些進展可能是自25年前發(fā)現(xiàn)乳腺癌基因BRCA1和BRCA2以來最重要的進展。
霍珀教授說：“通過使用計算機程序，這些措施可以完全改變?nèi)榉縳光檢查的方法，而幾乎沒有額外的成本?！?
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