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有效杀灭肿瘤细胞之微波消融术

作者:曾理 熊学莉  时间:2019-11-19
描述:其原理实际上与“微波炉”的原理相似,通过微波的热效应使肺癌的局部肿瘤组织在几分钟内达到并维持70℃以上的温度,引起肿瘤组织发生凝固性坏死,而周围组织极少或不受损伤,达到“烧死”肿瘤细胞的目的。
《生活宝典shenghuobaodian.com》讯  微波消融这种治疗方式具有微创、杀灭肿瘤效率高、耗时短(消融时间一般在10分钟以内)、不良反应和并发症少的优点。尤其适合由于心肺功能差或者高龄等其他原因不宜进行手术切除的早期肺癌患者、不愿接受手术的早期肺癌患者。自1997年美国FDA批准微波治疗乳腺癌以来,微波消融治疗作为一种有效的微创治疗手段已广泛应用于肺癌等实体肿瘤的临床治疗。
 
治疗中,医生在CT引导下把消融针(微波天线或微波“刀头”)准确插入肺癌的病灶中心或者根据肺癌的病灶大小采用多根消融针均匀布针,然后利用热效应杀死肿瘤细胞。其原理实际上与“微波炉”的原理相似,通过微波的热效应使肺癌的局部肿瘤组织在几分钟内达到并维持70℃以上的温度,引起肿瘤组织发生凝固性坏死,而周围组织极少或不受损伤,达到“烧死”肿瘤细胞的目的。
 
病案:一患者1年前被确诊患中晚期右肺腺癌,由于多次肺功能检查均为重度通气功能障碍,无法手术。在半年时间内经过6个周期化疗后病灶缩小部分缓解。但近期病灶再次增大,进行第二阶段化疗效果差,同时造血功能受到了抑制,不宜再继续化疗。综合患者各项生理指标,为控制肿瘤病灶的进一步增大,专家建议其进行介入微波消融治疗。
 
人工智能技术识别早期胃癌
 
分辨早期胃癌与胃炎并不容易,专科医生也未必能通过内窥镜图像做出准确判断。为此,日本理化学研究所的研究人员和日本国立癌症研究中心的研究人员决定利用人工智能深度学习技术来识别早期胃癌图像。
 
计算机深度学习通常需要数十万至数百万张图像用作学习数据。由于大量收集早期胃癌的高质量图像较为困难,研究人员选取了早期胃癌图像和正常图像各大约100张,并对其进行随机截取和数据扩展处理,生成了大约36万张图像。
 
计算机深度学习大量图像数据后,研究人员用约1万张未用于学习的图像进行测试,检验计算机能否准确诊断早期胃癌。结果发现,在判断为胃癌的病例中,准确率为93.4%;在判断为正常的病例中,准确率也达到83.6%。此外,计算机在深度学习后除能判断是否患癌外,还能指出癌变部位。
 
研究人员说,这项研究成果将有助于早期胃癌的发现与治疗,他们接下来将研究如何进一步提高计算机识别的准确率。
 
文章来源:shenghuobaodian.com

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