Nueva técnica para ayudar al diagnóstico del cáncer de vejiga

Los investigadores han desarrollado una nueva e innovadora técnica informática automatizada que puede ayudar significativamente en el diagnóstico del cáncer de vejiga.

La técnica, que permite analizar imágenes de lesiones sospechosas de manera rápida y efectiva y luego clasificarlas según el riesgo de cáncer, se informó en la revista médica ‘Urologic Oncology’.

“Lo que hemos hecho es desarrollar un programa informático para llevar a cabo un análisis automatizado de imágenes de cistoscopia”, dice el autor principal de la investigación, el Dr. Martin Gosnell, investigador del Centro de Excelencia ARC para Biofotónica a Nanoescala (CNBP) en la Universidad de Macquarie y Director en Quantitative Pty Ltd.

La cistoscopia es uno de los métodos más fiables para diagnosticar el cáncer de vejiga, explica el Dr. Gosnell.

“Se toman imágenes de la vejiga y su interior en busca de lesiones sospechosas durante una evaluación clínica de rutina del paciente. Dependiendo de los hallazgos, esta exploración inicial puede ser seguida por una derivación a un urólogo más experimentado, y se puede realizar una biopsia del tejido sospechoso”.

El problema, dice el Dr. Gosnell, es que el médico que examina las imágenes iniciales hace un juicio visual basado en su experiencia profesional en cuanto a los próximos pasos a seguir, como la necesidad de tomar una biopsia para un análisis patológico posterior.

“Errores potenciales e intervenciones adicionales innecesarias pueden resultar del carácter subjetivo de esta evaluación visual inicial”.

“Lo que hemos hecho”, dice el Dr. Gosnell, “es crear una técnica de análisis de imágenes automatizada que puede identificar tejidos y lesiones como de alto o mínimo riesgo. Esto es beneficioso en múltiples niveles”.

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“Después del análisis, los diagnósticos de alto riesgo pueden ser seguidos más de cerca como una cuestión de prioridad urgente. Alternativamente, las lesiones de riesgo mínimo se pueden identificar al principio del proceso de diagnóstico, lo que reduce la cantidad de derivaciones o biopsias que deben realizarse”.

La profesora de la Universidad de Macquarie, Ewa Goldys, directora adjunta del Centro de biofotónica a nanoescala y autora principal del trabajo de investigación, explicó que el sistema de clasificación de lesiones se desarrolló utilizando un proceso de segmentación de color especializado.

“En primer lugar, un médico experto interpretó las imágenes de citoscopia que se tomaron durante las evaluaciones clínicas de rutina de los pacientes y se respaldaron con una biopsia. Se clasificaron como tejidos sanos, venosos, inflamatorios o cancerosos”, dice. “Esta evaluación visual se basó en aspectos como el color, la superficie, la forma y el tamaño de la lesión o tejido de interés”.

“Nuestra tarea fue diseñar un método computarizado que pudiera imitar esta capacidad de diagnóstico experto. Hicimos esto mediante el desarrollo de un programa de imágenes automatizado que pudo analizar el color, la luminancia y la textura específicos de cada pieza de tejido que se estaba examinando, hasta el nivel de un píxel”.

“Esto proporcionó un sistema de clasificación claro: la presencia o no de características específicas en la imagen que se alinean con la naturaleza sana o cancerosa del tejido que se examina”.

“Los resultados del sistema automatizado fueron extremadamente prometedores”, dice el profesor Goldys.

“Usando nuestro innovador programa informático, se detectó el 100% de las imágenes cancerosas. Y todas las lesiones benignas también se identificaron con éxito”.

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El Prof. Goldys cree que el sistema de diagnóstico automatizado puede ayudar de manera efectiva a los médicos y enfermeras en su evaluación de las imágenes de cistoscopia.

“Este sistema sería particularmente útil para apoyar a los urólogos y enfermeras de urología con menos experiencia, brindándoles una confirmación objetiva de su evaluación”, dice.

“Este análisis adicional también tiene el potencial de reducir la cantidad de pacientes que reciben evaluaciones erróneas o biopsias de vejiga innecesarias, lo que ofrece una mayor eficiencia y eficacia en las clínicas de cáncer”, concluyó el profesor Goldys.

Lea más:  http://www.mq.edu.au/newsroom/2017/09/27/new-technique-to-aid-bladder-cancer-diagnosis/#ixzz4tqtZxwSG

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