Részletes keresés

Ideggyógyászati Szemle

2024. JANUÁR 30.

[Migrénes betegek periaqueductalis szürkeállományának MRI radiomikai alapú gépitanulás-modellje]

MESE Ismail , KARACI Rahsan , ALTINTAS TASLICAY Ceylan , TASLICAY Cengizhan , AKANSEL Gur , DOMAC Fusun Saime

[A tanulmány célja a következő kérdés vizsgálata volt: A periaqueductalis szürke régió MRI radiomikai elemzése ké­pes-e megvilágítani a különböző migrén­al­típusok hátterében álló patofiziológiai me­cha­nizmusokat, és képes-e az ezeket a radiomikai jellemzőket használó gépi tanulási modell a migrénes betegek és az egészséges egyének pontos megkülönböztetésére, valamint a migrén altípusait, beleértve az átfedő tünetekkel járó atipikus eseteket is?

A vizsgálatban a betegek első migréndiagnózisa után készült kezdeti MRI-felvételeket elemeztük, és további MRI-fel­vé­teleket szereztünk be egészséges ala­nyok­ról. Radiomikai modellezést alkal­­maz­­tunk a pe­ri­aqueductalis szürke ré­­gió összes MRI-felvételének elemzésé­re. Az adathalmazt randomizáltuk, és túl­min­ta­vételt alkalmaztunk, ha a csoportok kö­zött osztály-kiegyen­súlyozat­lan­ság állt fenn. Az op­timális algoritmuson alapuló jel­lem­ző­ki­­választási módszert alkalmaztuk a két cso­port megkülönböztetésére szolgáló leg­­fontosabb 5-10 jellemző kiválasztására. A mes­terséges intelligencia algoritmusok osztályozási teljesítményét a receiver operating characteristic (ROC) vevő működési karakterisztika analízis segítségével értékeltük a görbe alatti terület, az osz­tályozási pontosság, a szenzitivitás és a specificitás értékeinek kiszámításához. 
A résztvevőknek rendelkezniük kellett az epizodikus migrén, a valószínűsíthető migrén vagy a krónikus migrén igazolt diagnózisával. A vizsgálatból kizártuk az aurás betegeket, azokat, akik az elmúlt hat hónapban migrénmegelőző gyógyszert szedtek, vagy krónikus betegségben, pszichiátriai rendellenességben, cerebrovascularis betegségben, da­­ga­­natos betegségben vagy más típusú fej­fá­jás­ban szenvedtek. Emellett 102 egész­­séges személyt vontunk be a vizsgálatba, akik megfeleltek a beválasztási és kizárási krité­­riumoknak.

Az algoritmusalapú információnyerési módszer a jellemzők csökkentésére nyújtotta az összes módszer közül a leg­jobb teljesítményt, az elsőrendű, a szürke szintű méretzóna mátrix és a szürke szintű együttes mátrix osztályok voltak a domináns jellemzőosztályok. A gépi tanulási modell helyesen különítette el a migrénes betegek 82,4%-át az egészséges alanyoktól. A mig­rénes csoporton belül az epizodikus mig­rénes – valószínű migrénes betegek 74,1%-át és a krónikus migrénes betegek 90,5%-át sikerült pontosan osztályozni. A va­ló­színű migrénes és az epizodikus mig­rénes betegek között nem találtunk szig­nifikáns különbséget a pe­riaqueductalis szürke régió radiomikai jellemzői tekintetében. A kNN algoritmus mutatta a legjobb teljesítményt az epizodikus migrén – valószínű migrén altípusok meghatározásában, míg a Random Forest algoritmus mutatta a legjobb teljesítményt a migréncsoport és a krónikus migrén altípus meghatározásában.

A migrénes betegek diagnózisa és nyomon követése során nyert standard MR-felvételeket felhasználó radiomikai alapú gépi tanulási modell ígéretesnek bi­zonyul nemcsak a klinikai megközelítés számára a migrén diagnózisának és osztályozásának segítésében, hanem a migrén hátterében álló neurológiai mechanizmusok megértésében is.]

ENG 2024;77(1-2)

Klinikum

2023. JANUÁR 21.

Elsődleges tumor vagy metasztázis?

Agydaganatok esetén radiomika, azaz kvantitatív orvosi képelemzés és mély tanulási algoritmusok segítségével gyorsan és pontosan meg lehet különböztetni a primer tumorokat a metasztázisoktól – ez a kulcsüzenete a Karl Landsteiner Egészségtudományi Egyetem (KL Krems) tanulmányának, amelyet a közelmúltban publikáltak a Metabolites című folyóiratban.

HUN

Klinikai Onkológia

2022. MÁJUS 30.

Precíziós medicina alkalmazása a sugárterápiában

DOBI Ágnes, KÓSZÓ Renáta Lilla, BESENYI Zsuzsanna, GION Katalin, HIDEGHÉTY Katalin

A sugárterápia, mint eliminatív kezelés, fontos elemét alkotja a komplex tumorellenes terápiáknak. Már a kezdetektől az adott beteg anatómiájára, a tumor típusára alkalmazott, személyre szabott eljárásként fejlődött. A technológiai előrehaladás és a kutatási eredmények nyomán az utóbbi évtizedekben lehetővé vált az egyre pontosabb céltérfogat-kijelölés és az egyre szelektívebb dózisleadás. A sugárterápiában a precíziós orvoslás korában a technológiavezérelt kezelések, beleértve a fejlett képvezérlést és a részecsketerápiát, továbbá az új biológiai koncepciók bevezetése nagyságrendileg javíthatja a terápiás indexet, a tumorpusztító és az ép szövetet védő hatás arányát. Az egyedileg kijelölt tumor- és normálszövet, illetve az egyes szövetrészek sugárérzékenységi paramétereinek meghatározása, a várható hatások előrejelzése, követése jelenti a korszerű precíziós onkoradiológiát. Közleményünkben célul tűztük ki a különböző genomikai, radiomikai és funkcionális vizsgálatoknak, valamint a korszerű informatika segítségével feldolgozott adathalmazoknak a személyre szabott sugárterápia tervezésében, adaptálásában történő felhasználásának bemutatását.

HUN 2022;9(2)