Рак желудка является одним из наиболее распространенных и агрессивных типов злокачественных новообразований, и метастазы в лимфатических узлах являются важным фактором прогноза для пациентов. Однако, диагностика метастазов в лимфатических узлах и скрытых опухолевых клеток может быть сложной и требовать значительных ресурсов.
В этом ретроспективном исследовании, опубликованном в British Journal of Cancer, ученые разработали и протестировали модель глубокого обучения для прогнозирования метастазов в лимфатических узлах и скрытых опухолевых клеток при раке желудка на основе гистопатологических изображений. Модель была обучена на основе 1054 гистопатологических изображений и достигла высокой точности прогнозирования - 92,1% для метастазов в лимфатических узлах и 85,3% для скрытых опухолевых клеток.
Исследование было проведено на основе ретроспективного анализа гистопатологических изображений 1054 пациентов с раком желудка. Модель глубокого обучения была разработана с использованием архитектуры convolutional neural network (CNN) и обучена на основе 80% гистопатологических изображений, а оставшиеся 20% использовались для тестирования модели.
Разработанная модель может помочь врачам в диагностике метастазов в лимфатических узлах и скрытых опухолевых клеток при раке желудка, что может улучшить прогноз для пациентов. Кроме того, модель может быть использована для разработки новых методов лечения и мониторинга заболевания.