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LETI创建高精度神经网络，用于快速检测早期胰腺癌
未来，该模型将被纳入医疗决策支持系统，评估肿瘤恶性的可能性，并确定其侵入邻近器官的程度。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）未来，该模型将被纳入医疗决策支持系统，评估肿瘤恶性的可能性，并确定其侵入邻近器官的程度。
胰腺癌是一种肿瘤疾病，主要由该器官的导管上皮细胞发展而来，其特点是恶性程度高、局部快速扩散和早期转移至区域淋巴结和远处器官（肝、肺、腹膜）。
为了诊断胰腺癌，需要使用腹部计算机断层扫描 (CT) 扫描以及静脉注射造影剂。与器官的正常实质（负责产生消化酶和激素的组织）相比，胰腺组织中以该物质的积累减少或增加为特征的区域可能分别对应于血管形成少或血管多。在这种情况下，CT在动脉期和静脉期进行：在第一期，当造影剂仍在动脉血管中时，可以看到血管丰富的形成；在第二期，当造影剂进入静脉和细胞间质时，可以提供更清晰的血管不足形成的图像。
早期发现胰腺癌可延长预期寿命和实现缓解的可能性。然而，在腹部 CT 图像上发现小病灶转移到其他器官并出现临床表现之前，这是一项挑战。因此，开发使用深度机器学习的工具非常重要，这些工具可以在肿瘤扩散到邻近结构并转移之前对其进行识别和分割，以便通过手术切除。
研究结果发表在《医学可视化》杂志上。