Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
Tytuł artykułu
Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
Abstrakty
One of the main causes of – still high – mortality among patients who suffer from the prostate cancer is the too late detection of its presence. The existing diagnostic difficulties induce to seek new, better diagnostic methods, for example specific biomarkers or advanced imaging techniques. One of the proposals with the potential to increase an early detection of prostate cancer is the perfusion computed tomography. This method has been tested for some years in the Oncology Center, Cracow. Unfortunately, the perfusion prostate images are not clear and difficult to interpret. Therefore an attempt was made to develop algorithms using the image processing and pattern recognition techniques, which – as it seems – can greatly facilitate the process of searching the correct cancer location. The results of the proposed algorithm are promising, but the test data were not fully representative, because of too few cases, including few healthy patients analyzed. Hence the need for more research on a larger group of patients is obvious. It means that the simple method for automatic verification of the proposed locations with confirmed indications made using another technique, must be created. The most reliable verification technique is a histological evaluation of postoperative specimens. However, it cannot be used in all cases, also a different plane of imaging makes additional difficulties.
Jedną z głównych przyczyn wciąż wysokiej śmiertelności wśród chorych na raka prostaty jest zbyt późne wykrycie obecności tego nowotworu. Istniejące trudności diagnostyczne skłaniają do poszukiwania nowych, lepszych metod, np. specyficznych biomarkerów czy technik zaawansowanej diagnostyki obrazowej. Jedną z propozycji mających potencjał do zwiększania wykrywalności wczesnego raka prostaty jest perfuzyjna tomografia komputerowa. Metoda ta od kilku lat testowana jest w krakowskim oddziale Centrum Onkologii. Jednak perfuzyjny obraz sterczą jest mało wyrazisty i trudny w interpretacji, dlatego podjęto próbę opracowania algorytmów wykorzystujących techniki komputerowego przetwarzania i rozpoznawania obrazów, co - jak się wydaje - może wydatnie ułatwić proces poszukiwania i właściwej lokalizacji nowotworu. Zaproponowany algorytm uzyskał obiecujące wyniki na danych testowych, te jednak nie do końca były reprezentatywne, uwzględniały bowiem zbyt małą liczbę przypadków, w tym mało osób zdrowych. Stąd konieczność rozszerzenia badań na szerszą grupę pacjentów, co wiąże się z potrzebą opracowania prostej metody automatycznej weryfikacji wskazań algorytmu z potwierdzoną inną metodą lokalizacją nowotworu. Najbardziej wiarygodną metodą porównawczą jest ocena histopatologiczna preparatów pooperacyjnych. Nie może być ona jednak stosowana u wszystkich pacjentów, a odmienna płaszczyzna obrazowania nastręcza dodatkowych trudności.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
31--35
Opis fizyczny
Bibliogr. 18 poz., rys.
Twórcy
autor
- Institute of Computer Science Jagiellonian University, ul. Łojasiewicza 6, 30-348 Kraków
Bibliografia
- 1. Cenic A., Nabavi D.G., Craen R.A., et al., CT method to measure hemodynamics in brain tumors: validation and application of cerebral blood flow maps, Am J Neuroradiol 2000, 21:462‑470.
- 2. Charlesworth P., Harris A., Mechanisms of disease: angiogenesis in urologic malignancies, Nature Clinical Practice Urology 2006; 3(3):157-169
- 3. Chwaliński T., Rak stercza: rozpoznanie i leczenie, Nowa Medycyna 2001, zeszyt 113(5-6).
- 4. Henderson E., Milosevic M.F., Haider M.A., Yeung I.W., Functional CT imaging of prostate cancer, Psys. Med. Biol. 2003; 38:3085-3100.
- 5. Hoeffner E.G., Case I., Jain R., et al., Cerebral perfusion CT: technique and clinical applications, Radiology 2004; 231(3):632-644.
- 6. Ives E.P., Burke M.A., Edmonds P.R., et al., Quantitative computed tomography perfusion of prostate cancer: correlation with whole-mount pathology, Clinical Prostate Cancer 2005; 4(2):109-112.
- 7. Łuczyńska E., Anioł J., Stelmach A., Jaszczyński J., The value of perfusion CT in evaluating locoregional staging in post-radical prostatectomy patients with elevated serum PSA level, Pol. J. Radiol 2008; 73(2):13-17.
- 8. Miles K.A., Tumour angiogenesis and its relation to contrast enhancement on computed tomography: a review, Eur. J. Radiol 1999; 30:198-205.
- 9. Miles K.A., Functional computed tomography in oncology, European Journal of Cancer 2002; 38:2079-2084.
- 10. Miles K.A., Griffiths M.R., Perfusion CT: a worthwhile enhancement?, Br. J Radiol 2003; 76:220-231.
- 11. Prando A., Wallace S., Helical CT of prostate cancer: early clinical experience, American Journal of Roentgenology 2000; 175(2):343-346.
- 12. Roscigno M, Scattoni V, Bertini R et al., Diagnosis of prostate cancer. State of the art. Minerva Urol Nefrol 2004; 56(2):123-145.
- 13. Scattoni V., Zlottab A.R., Nava L., et al., Prostatic transrectal ultrasound (TRUS) guided biopsy schemes and TRUS prostatic lesion-guided biopsies, European Urology Supplements 2002; 1:28-34.
- 14. Sudoł-Szopińska I., Szopiński T. (red.), Diagnostyka ulstrasonograficzna gruczołu krokowego, Praktyczna Ultrasonografia, Warszawa-Zamość 2005.
- 15. Śmietański J., Tadeusiewicz R.: Computational Analysis of Prostate Perfusion Images - a Preliminary Report; Bio-Algorithms and Med Systems, 2009; 5(10):25-30
- 16. Śmietański J., Tadeusiewicz R., Łuczyńska E., Texture Analysis in Perfusion Images of Prostate Cancer - Case Study, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 2010; 20(1):149-156
- 17. Śmietański J., Tadeusiewicz R., System automatycznego wykrywania i lokalizacji raka stercza na obrazach perfuzyjnej tomografii komputerowej, Automatyka, 2010 (accepted)
- 18. Wintermark M., Maeder P., Thiran J-P., et al., Quantitative assessment of regional cerebral blood flows by perfusion CT studies at low injection rates: a critical review of the underlying theoretical models, Eur. Radiol. 2001; 11:1220-1230.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-85ced78e-3ca8-4fce-9361-b15c06918e11