https://ria.ru/20191031/1560392349.html
Ученые улучшили бесконтактную диагностику рака кожи
Ученые улучшили бесконтактную диагностику рака кожи - РИА Новости, 31.10.2019
Ученые улучшили бесконтактную диагностику рака кожи
Ученые Самарского университета улучшили метод бесконтактной диагностики новообразований кожи, что позволило добиться высокой точности классификации патологий с... РИА Новости, 31.10.2019
2019-10-31T09:00
2019-10-31T09:00
2019-10-31T09:00
наука
навигатор абитуриента
университетская наука
самарский университет
https://cdnn21.img.ria.ru/images/155138/74/1551387430_0:417:2174:1640_1920x0_80_0_0_4661c2f98b55df814123b736b3e57f8d.jpg
МОСКВА, 31 окт — РИА Новости. Ученые Самарского университета улучшили метод бесконтактной диагностики новообразований кожи, что позволило добиться высокой точности классификации патологий с применением методов оптической биопсии. Результаты исследования опубликованы в журнале "Компьютерная оптика".По словам ученых, смертность от рака выходит на первое место в мире, а рак кожи является одной из наиболее распространенных форм этого заболевания. Особенно опасна меланома, от которой умирают 75% больных. Ранняя диагностика рака позволит снизить смертность населения. Наиболее удобным способом выявления опухолей на коже является профилактический осмотр. Если новообразование обнаружить вовремя, пациент имеет более высокие шансы на выздоровление. Однако визуального осмотра зачастую бывает недостаточно – в 50% случаев врачи ошибочно принимают меланому за родинку.Различные виды биопсии тканей при диагностике рака кожи, как правило, не применяются, поскольку могут привести к негативным последствиям. Компьютерная и магнитно-резонансная томографии для опухолей диаметром менее 1,5 мм также малоэффективны из-за недостаточного разрешения изображения. По словам ученых, более точную оценку образований дают оптические методы диагностики, а именно гиперспектральная визуализация. Эта технология позволяет регистрировать не только изображение объекта, но и его спектральные данные, что существенно улучшает точность проводимой сегодня в клиниках цифровой дерматоскопии."Если камера обычного фотоаппарата регистрирует 3 цвета - красный, зеленый и синий, то гиперспектральная визуализация позволяет задетектировать сотни спектральных полос. Многомерный анализ спектральных данных с помощью методов современной статистики дает возможность установить биохимические изменения, происходящих в биотканях при развитии рака. Это позволяет детектировать появление новообразований на самых ранних стадиях", — отметил автор исследования, доцент кафедры лазерных и биотехнических систем Иван Братченко.В дальнейшем ученые планируют создать медицинский прототип прибора, позволяющий производить оптическую биопсию новообразований, а также провести клинические тесты с разработанным прибором. Кроме того, исследователи работают над усовершенствованием алгоритмов анализа спектральных данных.
https://sn.ria.ru/20170703/1497590774.html
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2019
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://ria.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
https://cdnn21.img.ria.ru/images/155138/74/1551387430_0:327:2174:1958_1920x0_80_0_0_b4e848ac8e018a335eb55e5a0828cb53.jpgРИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
навигатор абитуриента, университетская наука, самарский университет
Наука, Навигатор абитуриента, Университетская наука, Самарский университет
МОСКВА, 31 окт — РИА Новости. Ученые Самарского университета улучшили метод бесконтактной диагностики новообразований кожи, что позволило добиться высокой точности классификации патологий с применением методов оптической биопсии. Результаты исследования опубликованы в журнале
"Компьютерная оптика".
По словам ученых, смертность от рака выходит на первое место в мире, а рак кожи является одной из наиболее распространенных форм этого заболевания. Особенно опасна меланома, от которой умирают 75% больных. Ранняя диагностика рака позволит снизить смертность населения.
Наиболее удобным способом выявления опухолей на коже является профилактический осмотр. Если новообразование обнаружить вовремя, пациент имеет более высокие шансы на выздоровление. Однако визуального осмотра зачастую бывает недостаточно – в 50% случаев врачи ошибочно принимают меланому за родинку.
Различные виды биопсии тканей при диагностике рака кожи, как правило, не применяются, поскольку могут привести к негативным последствиям. Компьютерная и магнитно-резонансная томографии для опухолей диаметром менее 1,5 мм также малоэффективны из-за недостаточного разрешения изображения.
По словам ученых, более точную оценку образований дают оптические методы диагностики, а именно гиперспектральная визуализация. Эта технология позволяет регистрировать не только изображение объекта, но и его спектральные данные, что существенно улучшает точность проводимой сегодня в клиниках цифровой дерматоскопии.
«
"Если камера обычного фотоаппарата регистрирует 3 цвета - красный, зеленый и синий, то гиперспектральная визуализация позволяет задетектировать сотни спектральных полос. Многомерный анализ спектральных данных с помощью методов современной статистики дает возможность установить биохимические изменения, происходящих в биотканях при развитии рака. Это позволяет детектировать появление новообразований на самых ранних стадиях", — отметил автор исследования, доцент кафедры лазерных и биотехнических систем Иван Братченко.
В дальнейшем ученые планируют создать медицинский прототип прибора, позволяющий производить оптическую биопсию новообразований, а также провести клинические тесты с разработанным прибором. Кроме того, исследователи работают над усовершенствованием алгоритмов анализа спектральных данных.