طور باحثون بجامعة واشنطن الأمريكية نموذجًا جديدة وطريقة حديثة لتحديد و تصنيف أورام المخ كواحد من ستة أنواع شائعة للأورام، باستخدام مسح واحد للتصوير بالرنين المغناطيسي ثلاثي الأبعاد، وهو ما أظهرته دراسة جديدة نُشرت في مجلة Radiology: Artificial Intelligence
وقال ساتراجيت تشاكرابارتي دكتوراه بجامعة واشنطن "هذه هي الدراسة الأولى التي تعالج الأورام الأكثر شيوعًا داخل الجمجمة وتحديد فئة الورم أو عدم وجود ورم من حجم التصوير بالرنين المغناطيسي ثلاثي الأبعاد".
والأنواع الستة الأكثر شيوعًا للأورام داخل الجمجمة هي الورم الدبقي عالي الدرجة، الورم الدبقي منخفض الدرجة، النقائل الدماغية، الورم السحائي، الورم الحميد في الغدة النخامية وورم العصب السمعي.
وتم توثيق كل من هذه الأنواع من خلال علم التشريح المرضي ، والذي يتطلب إزالة الأنسجة جراحيًا من موقع السرطان المشتبه به وفحصه تحت المجهر، ووفقًا للباحثين، يمكن أن تؤدي مناهج التعلم الآلي والعميق باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي إلى سهوله الكشف عن أورام المخ وتصنيفها.
ولبناء نموذج التعلم الآلي الخاص بهم ، والذي يُطلق عليه اسم الشبكة العصبية التلافيفية ، طور الباحثون مجموعة بيانات كبيرة ومتعددة المؤسسات لفحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي ثلاثية الأبعاد داخل الجمجمة من أربعة مصادر متاحة للجمهور.
وقال تشاكرابارتي: "تشير هذه النتائج إلى أن التعلم العميق هو نهج واعد لتصنيف وتقييم أورام الدماغ آليًا، وقد حقق النموذج دقة عالية على مجموعة بيانات غير متجانسة وأظهر قدرات تعميم ممتازة على بيانات الاختبار غير المرئية."
وأضاف الدكتور سوتيراس أحد مطوري النموذج إنه يمكن توسيع هذه النماذج لتشمل أنواعًا أخرى من أورام المخ أو الاضطرابات العصبية ، مما قد يوفر مسارًا لزيادة الكثير من سير عمل علم الأشعة العصبية، حيث أن التقنية الجديدة هي الخطوة الأولى نحو تطوير سير عمل الأشعة المعزز بالذكاء الاصطناعي والذي يمكن أن يدعم تفسير الصور من خلال توفير المعلومات والإحصاءات الكمية.
