Ultrassonografia por radiofrequência e IA podem prever câncer de tireóide

A combinação de ultrassom de radiofrequência com um modelo de inteligência artificial (IA) podem ser usados ​​para prever efetivamente a malignidade dos nódulos da tireóide e também estratificar seu risco.

07 Out, 2019

O ultrassom por radiofrequência e um modelo de inteligência artificial (IA) podem ser usados ​​para prever efetivamente a malignidade dos nódulos da tireóide, bem como estratificar seu risco, de acordo com um estudo definido para publicação na edição de novembro da Ultrasonics

A combinação de ultrassom de radiofrequência com uma rede neural artificial (RNA) também pode evitar problemas de dependência do operador e ajudar a prevenir biópsias desnecessárias da tireóide, de acordo com um grupo liderado pelo Dr. Chunrui Liu do Hospital Afiliado da Escola de Medicina da Universidade de Nanjing, na China.

"O método proposto não tem dependência do operador; todas as análises são realizadas por computador", observou a equipe ( Ultrasonics , novembro de 2019, vol. 99, pp. 1-9). "Os resultados preliminares indicaram que o desempenho da RNA combinado com os sinais de ultrassom por radiofrequência é melhor do que o combinado com as imagens de ultrassom convencionais".

Comum, mas não frequentemente maligno

Nódulos da tireóide são comuns, mas apenas 8% a 16% são realmente malignos, de acordo com os pesquisadores. Muitas técnicas de ultrassom são usadas para avaliar a malignidade dos nódulos, incluindo elastografia por deformação, geração de imagens por impulso de força de radiação acústica e ultrassom com contraste, mas a eficácia desses métodos permanece incerta, escreveu o grupo.

É aí que entra o ultrassom de radiofrequência. A técnica extrai mais informações clínicas do que o ultrassom convencional, extraindo sinais de radiofrequência dos tecidos. Mas como ele funciona com nódulos da tireóide não foi estudado, observaram Liu e colegas.

"Estudos preliminares de ultrassom por radiofrequência têm sido promissores, e o método demonstrou ter aplicações prospectivas mais amplas na identificação de câncer de próstata e mama e na classificação de fígado gordo", eles escreveram. "Até o momento, poucos estudos sobre o desempenho na detecção de câncer de tireóide por ultrassom por radiofrequência foram relatados".

Os pesquisadores desenvolveram seu método para prever nódulos suspeitos de tireóide, primeiro reunindo dados de radiofrequência e, em seguida, criando imagens de ultrassom por radiofrequência usando o software Matlab (MathWorks). Depois que um radiologista delineou regiões de interesse nas imagens, as características da textura foram analisadas usando o algoritmo de matriz de co-ocorrência de nível de cinza (GLCM) e análise de componentes principais. Os valores característicos resultantes da análise textural foram posteriormente utilizados para treinar a RNA.

O estudo incluiu 131 nódulos tireoidianos patologicamente comprovados, dos quais 59 eram benignos e 72 eram malignos. Os nódulos foram divididos aleatoriamente em coortes de treinamento, validação e teste. Para testar sua hipótese de que o ultrassom de radiofreqüência poderia fornecer mais informações sobre as características dos tecidos do que o ultrassom convencional, os pesquisadores também realizaram a mesma textura e análises de RNA nas imagens de ultrassom modo B.

O algoritmo da RNA teve um desempenho melhor com o ultrassom de radiofreqüência do que com o ultrassom convencional em todas as categorias, exceto a especificidade, segundo o grupo.

Desempenho da RNA na predição de malignidade do nódulo tireoidiano

Medida de performance

RNA em imagens de ultrassom convencionais

RNA em imagens de ultra-som por radiofrequência

Sensibilidade

94,4%

100%

Especificidade

93,2%

91,5%

Precisão

93,9%

96,2%

AUC *

0,917

0,945

* AUC = Área sob a curva

O grupo também usou a RNA com ultrassom por radiofrequência para caracterizar novos grupos de risco de malignidade para as categorias 3 (provavelmente benigna), 4 (suspeita) e 5 (provavelmente maligna) nódulos tireoidianos, conforme estabelecido pelo Sistema de Dados e Relatórios de Imagem da Tireóide do Colégio Americano de Radiologia (TI-RADS). As novas categorias distinguiram melhor os nódulos malignos em comparação com o TI-RADS.

Parâmetro

Categoria 3

Categoria 4

Categoria 5

No. de amostras

42.

16

73

Nº de amostras malignas

0 0

3

69

Risco de malignidade

RNA mais ultrassom de radiofrequência

0 0

18,8%

94,5%

TI-RADS

0 0

55,1%

88,2%

"As novas categorias permitem que uma seleção de nódulos suspeitos seja submetida à aspiração por agulha fina, evitando biópsias desnecessárias da tireóide", escreveu o grupo.

Mais pesquisas por vir

Mais pesquisas precisam ser feitas para estabelecer os benefícios do uso de uma RNA e ultrassom por radiofreqüência, de acordo com Liu e colegas.

"É claro que, embora esses resultados preliminares sugeridos [o uso da RNA e do ultrassom de radiofrequência] possam ajudar os ultrassonografistas a identificar nódulos tireoidianos arriscados e reduzir o número de biópsias desnecessárias da tireóide, mais dados serão coletados e analisados ​​em nosso futuro estudo para confirmar ainda mais" a viabilidade e precisão do método proposto ", concluíram.

O artigo pode ser acessado pelo link: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0041624X18305286

Fonte: https://www.auntminnie.com/

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