Orgasme yang Segera Terjadi Pada Wanita Berhubungan Dengan Kaki Gelisah - ScienceDaily

Pencitraan hiperspektral inframerah-dekat yang dikombinasikan dengan pembelajaran mesin dapat memvisualisasikan tumor di jaringan dalam dan ditutupi oleh lapisan mukosa, menurut para ilmuwan – ScienceDaily


Tumor dapat merusak pembuluh darah dan jaringan di sekitarnya meskipun bersifat jinak. Jika mereka ganas, mereka agresif dan licik, dan seringkali merusak secara permanen. Dalam kasus terakhir, deteksi dini adalah kunci untuk pengobatan dan pemulihan. Tetapi deteksi semacam itu terkadang memerlukan teknologi pencitraan yang canggih, melebihi apa yang tersedia secara komersial saat ini.

Misalnya, beberapa tumor terjadi jauh di dalam organ dan jaringan, ditutupi oleh lapisan mukosa, yang menyulitkan ilmuwan untuk langsung mengamatinya dengan metode standar seperti endoskopi (yang memasukkan kamera kecil ke dalam tubuh pasien melalui tabung tipis) atau menjangkau mereka selama biopsi. Secara khusus, tumor stroma gastrointestinal (GIST) – biasanya ditemukan di perut dan usus kecil – memerlukan teknik berat yang sangat memakan waktu dan memperpanjang diagnosis. Kini, untuk meningkatkan diagnosis GIST, Drs. Daiki Sato, Hiroaki Ikematsu, dan Takeshi Kuwata dari National Cancer Center Hospital East di Jepang, Dr. Hideo Yokota dari RIKEN Center for Advanced Photonics, Jepang, dan Drs. Toshihiro Takamatsu dan Kohei Soga dari Tokyo University of Science, Jepang, dipimpin oleh Dr. Hiroshi Takemura, telah mengembangkan teknologi yang menggunakan pencitraan hiperspektral inframerah dekat (NIR-HSI) bersama dengan pembelajaran mesin. Temuan mereka dipublikasikan di Nature’s Laporan Ilmiah.

“Teknik ini mirip dengan sinar-X, idenya adalah Anda menggunakan radiasi elektromagnetik yang dapat melewati tubuh untuk menghasilkan gambar struktur di dalamnya,” jelas Dr. Takemura, “Perbedaannya adalah sinar-X berada pada 0,01- 10 nm, tetapi inframerah-dekat sekitar 800-2500 nm. Pada panjang gelombang itu, radiasi inframerah-dekat membuat jaringan tampak transparan dalam gambar. Dan panjang gelombang ini kurang berbahaya bagi pasien daripada sinar tampak. “

Ini berarti bahwa para ilmuwan dapat dengan aman menyelidiki sesuatu yang tersembunyi di dalam jaringan, tetapi sampai penelitian oleh Dr. Takemura dan rekan-rekannya, tidak ada yang mencoba menggunakan NIR-HSI pada tumor dalam seperti GIST. Berbicara tentang apa yang membuat mereka melakukan penyelidikan ini, Dr. Takemura memberi penghormatan kepada mendiang profesor yang memulai perjalanan mereka: “Proyek ini mungkin hanya karena almarhum Prof. Kazuhiro Kaneko, yang mendobrak batasan antara dokter dan insinyur dan menjalin kolaborasi ini. Kami mengikuti keinginannya. “

Tim Dr. Takemura melakukan eksperimen pencitraan pada 12 pasien dengan kasus GIST yang dikonfirmasi, yang tumornya diangkat melalui operasi. Para ilmuwan mencitrakan jaringan yang dipotong menggunakan NIR-HSI, dan kemudian meminta ahli patologi memeriksa gambar tersebut untuk menentukan batas antara jaringan normal dan tumor. Gambar-gambar ini kemudian digunakan sebagai data pelatihan untuk algoritma pembelajaran mesin, yang pada dasarnya mengajarkan program komputer untuk membedakan antara piksel dalam gambar yang mewakili jaringan normal versus yang mewakili jaringan tumor.

Para ilmuwan menemukan bahwa meskipun 10 dari 12 tumor uji seluruhnya atau sebagian ditutupi oleh lapisan mukosa, analisis pembelajaran mesin efektif dalam mengidentifikasi GIST, tumor dengan kode warna dan bagian non-tumor dengan akurasi 86%. “Ini adalah perkembangan yang sangat menarik,” jelas Dr. Takemura, “Mampu secara akurat, cepat, dan non-invasif mendiagnosis berbagai jenis tumor submukosa tanpa biopsi, prosedur yang membutuhkan pembedahan, jauh lebih mudah bagi pasien dan pasien. dokter. “

Dr. Takemura mengakui bahwa masih ada tantangan ke depan, tetapi mereka merasa siap untuk menyelesaikannya. Para peneliti mengidentifikasi beberapa area yang akan meningkatkan hasil mereka, seperti membuat kumpulan data pelatihan mereka jauh lebih besar, menambahkan informasi tentang seberapa dalam tumor untuk algoritme pembelajaran mesin, dan termasuk jenis tumor lainnya dalam analisis. Pekerjaan juga sedang dilakukan untuk mengembangkan sistem NIR-HSI yang dibangun di atas teknologi endoskopi yang ada.

“Kami telah membangun perangkat yang memasang kamera NIR-HSI ke ujung endoskopi dan berharap dapat melakukan analisis NIR-HSI langsung pada pasien segera, bukan hanya pada jaringan yang telah diangkat melalui pembedahan,” Dr. Takemura mengatakan, “Di masa mendatang, ini akan membantu kami memisahkan GIST dari jenis tumor submukosa lain yang bisa lebih ganas dan berbahaya. Studi ini adalah langkah pertama menuju penelitian yang jauh lebih inovatif di masa depan, yang dimungkinkan oleh kolaborasi antar disiplin ilmu ini.”

Untuk saat ini, alat pendeteksian GIST secara akurat dan non-invasif sejak dini dapat tersedia secara klinis secara luas, segera!

Studi ini sebagian didanai oleh Dana Penelitian dan Pengembangan Pusat Kanker Nasional.

Untuk Informasi Lebih lanjut silahkan Kunjungi : Lagu Togel