Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 1175994

Primjena CAD-a u dijagnostici karcinoma dojke


Bratinčević, Lucija; Matijaš, Tatjana
Primjena CAD-a u dijagnostici karcinoma dojke // 4. Kongres radiološke tehnologije s međunarodnim sudjelovanjem
Poreč, Hrvatska, 2021. str. 15-15 (predavanje, domaća recenzija, sažetak, stručni)


CROSBI ID: 1175994 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Primjena CAD-a u dijagnostici karcinoma dojke
(Application of CAD-a in the diagnosis of breast cancer)

Autori
Bratinčević, Lucija ; Matijaš, Tatjana

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, sažetak, stručni

Skup
4. Kongres radiološke tehnologije s međunarodnim sudjelovanjem

Mjesto i datum
Poreč, Hrvatska, 15.10.2021. - 17.10.2021

Vrsta sudjelovanja
Predavanje

Vrsta recenzije
Domaća recenzija

Ključne riječi
AI ; CAD ; digitalna tomosinteza dojki ; karcinom dojke ; mamografija ; radiomika
(AI ; breast cancer ; CAD ; digital breast tomosynthesis ; mammography ; radiomics)

Sažetak
Karcinom dojke iznimno je opasna bolest, koja ako se dijagnosticira na vrijeme ima visoku stopu preživljenja. Incidencija i stopa smrtnosti od karcinoma dojke sve više su u porastu, stoga se u svrhu smanjenja ovih brojki traže nova tehnološka rješenja koja će omogućiti što raniju detekciju karcinoma dojke. Iako se prvobitno rješenje vidjelo u tradicionalnim računalno potpomognutim sustavima detekcije (CAD) koji su se primjenjivali na različitim radiološkim metodama snimanja dojke, rezultatima različitih studija koji su obrađeni u ovom radu, utvrđeno je da nisu ispunili svoja prvobitna očekivanja u dijagnostici karcinoma dojke. Uporaba konvencionalnih CAD sustava još uvijek je imala prevelika ograničenja poput smanjenja specifičnosti i pozitivne prediktivne vrijednosti uz povećanje lažno pozitivnih nalaza te povećanja stope opoziva. Međutim, razvojem algoritama temeljenih na umjetnoj inteligenciji (AI) poboljšana je kvaliteta i točnost konvencionalnih CAD sustava. Za razliku od konvencionalnih CAD sustava koji se temelje na ručno izrađenim značajkama, dubinsko učenje, kao potpolje AI-a temelji se na reprezentacijskom učenju. U reprezentacijskom učenju sam algoritam tijekom treninga utvrđuje značajke na slici koje ukazuju na prisutnost lezija. U posljednje vrijeme takvi se algoritmi dubokog učenja primjenjuju na digitalnu mamografiju (FFDM), digitalnu tomosintezu dojke (DBT) i magnetnu rezonanciju (MRI). U ovom radu analizom raznih studija raspravljaju se mogućnosti, ali i ograničenja novih aplikacija temeljenih na AI za različite modalitete snimanja dojki. Zbog malog broja studija provedenih na temu AI sustava te potrebe za izrazito velikim skupom podataka za obuku i provjere valjanosti algoritma mnogi znanstvenici i dalje sumnjanju u ovu novu metodu. Unatoč, navedenim ograničenjima AI pristup ima mogućnosti otkriti korisne značajke na slici koje su još uvijek neprimjetne ljudskom oku. Budućim napredcima tehnologije značajno će se unaprijediti AI sustavi i njihova implementacija u zdravstvenim sustavima bit će neizbježna.

Izvorni jezik
Hrvatski



POVEZANOST RADA


Ustanove:
Sveučilište u Splitu Sveučilišni odjel zdravstvenih studija

Profili:

Avatar Url Tatjana Matijaš (autor)


Citiraj ovu publikaciju:

Bratinčević, Lucija; Matijaš, Tatjana
Primjena CAD-a u dijagnostici karcinoma dojke // 4. Kongres radiološke tehnologije s međunarodnim sudjelovanjem
Poreč, Hrvatska, 2021. str. 15-15 (predavanje, domaća recenzija, sažetak, stručni)
Bratinčević, L. & Matijaš, T. (2021) Primjena CAD-a u dijagnostici karcinoma dojke. U: 4. Kongres radiološke tehnologije s međunarodnim sudjelovanjem.
@article{article, author = {Bratin\v{c}evi\'{c}, Lucija and Matija\v{s}, Tatjana}, year = {2021}, pages = {15-15}, keywords = {AI, CAD, digitalna tomosinteza dojki, karcinom dojke, mamografija, radiomika}, title = {Primjena CAD-a u dijagnostici karcinoma dojke}, keyword = {AI, CAD, digitalna tomosinteza dojki, karcinom dojke, mamografija, radiomika}, publisherplace = {Pore\v{c}, Hrvatska} }
@article{article, author = {Bratin\v{c}evi\'{c}, Lucija and Matija\v{s}, Tatjana}, year = {2021}, pages = {15-15}, keywords = {AI, breast cancer, CAD, digital breast tomosynthesis, mammography, radiomics}, title = {Application of CAD-a in the diagnosis of breast cancer}, keyword = {AI, breast cancer, CAD, digital breast tomosynthesis, mammography, radiomics}, publisherplace = {Pore\v{c}, Hrvatska} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font