研究人員開發出了一種新型的成像信息係統，其最終或能為特定癌症提供更快且更為準確的預後評估。
近日，在醫學圖像計算和計算機輔助幹預(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)會議上，來自科羅拉多大學等機構的科學家們發表了題為“Low-Resource Adversarial Domain Adaptation for Cross-modality Nucleus Detection”的研究報告，他們開發了一種新型的成像信息係統，其最終或能為特定癌症提供更快且更為準確的預後評估。
長期以來，腫瘤學家已經將Ki67蛋白作為一種人類腫瘤細胞的增殖生物標誌物，然而，時間、金錢和分配方法都對醫學專家們提出了一定的挑戰。研究者Fuyong Xing博士表示，我們的目標就是開發一種新型的成像信息係統來使得掃描胃腸道和胰腺神經內分泌腫瘤中的Ki67蛋白的過程更加自動化，最終創建出了一種能在全世界醫療機構之間共享的Ki67標記指數評估方法。
這種係統將能明顯改善生物標誌物計算的效率和客觀性，從而就能進行疾病的快速檢測，這項關於細胞/細胞核檢測的研究或能作為項目中Ki67標記指數評估的基礎，同時也將能為不同的數據集中Ki67評分提供一種低成本且高效的方法。目前，腫瘤學家竟能能使用“眼球”(eyeball)來評估或人工技術這些細胞的數量，從而確定胰腺癌、胃腸道癌症和其它癌症患者的預後，即Ki67蛋白的水平越高，患者的預後就越差。
研究者Xing說道，本文研究為開發用於Ki67標記指數評估的可概括算法提供了關鍵的一步，同時其還證明了所使用的成像技術在分析中表現出的明顯改進;與目前在臨床實踐中進行Ki67評估的“眼球”估計和人工計數方法相比，本文研究有可能大大加快Ki67生物標誌物計算的步驟;此外，其也能將病理學家和研究人員從日常、例行和繁瑣的工作中解放出來，從而就能讓其更多地關注如何製定高層次的假設和生物學發現。
研究者表示，成像信息係統最終或能作為各地醫療機構共享和訪問結果的地方，目前並沒有一種通用的係統來定量不同數據集中的標記指數，這就使得在多個醫療機構就診的患者的治療會變得更加複雜。本文研究中，研究人員分析了胰腺癌和為腸道癌症，該指數和成像方法未來將會繼續在研究中進行監測來確定其長期的可行性。
綜上，本文研究結果表明，通過對目標領域的單一訓練圖像，研究人員所開發的方法明顯優於最近使用的最先進的手段，同時還能提供非常有競爭力或優於利用真實標記的目標數據進行訓練的完全監督模型的性能。
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