טכניקה חדשה הכוללת שילוב NIR-HSI (Near-Infrared Hyperspectral Imaging) עם לימוד מכונה עשויה לסייע בזיהוי ממאירויות המצויות עמוק בתוך הרקמה, דוגמת גידולי GIST (Gastrointestinal Stromal Tumors), כך עולה מנתונים שפורסמו בכתב העת Scientific Reports.
ברקע למחקר מסבירים החוקרים כי האבחנה של גידולי GIST באמצעות אנדוסקופיה קונבנציונאלית היא מאתגרת מאחר וגידולים המצויים בשכבה התת-שרירית, דוגמת GIST, מכוסים בשכבה רירית. הדמיית NIR-HSI מספקת מידע מהאזורים העמוקים של הרקמה ולכן עשויה לסייע באבחנת גידולים אלו.
במחקר הנוכחי ביקשו החוקרים לקבוע אם NIR-HSI הינה הדמייה המתאימה להבחנה בין נגעים המצויים עמוק בשכבה התת-שרירית. המחקר כלל 12 גידולי GIST בקיבה, אשר הוסרו באופן כירורגי ועברו הדמיה באמצעות NIR-HSI. אלגוריתם לימוד מכונה שימש לאחר מכן לחיזוי אזורים תקינים ואזורי GIST והתוצאות הוצגו באמצעות קידודי-צבע.
למרות שבשבע דגימות שכבה רירית בעובי 0.4-2.5 מ"מ כיסתה את גידולי GIST, ניתוח NIR-HSI באמצעות מערכת לימוד מכונה הבחינה בין אזורים תקינים ואזורי GIST. הסגוליות של הבדיקה עמדה על 73.0%, לצד רגישות של 91.3% ודיוק של 86.1%.
ממצאי המחקר מעידים כי הדמיית NIR-HSI עשויה לסייע בזיהוי גידולים השוכנים עמוק בתוך הרקמה.
Scientific Reports 2021
לידיעה במדסקייפ