Codici per vedere meglio i tumori mammari
Nella valutazione sono stati utilizzati diversi criteri descrittivi per determinare quando un carcinoma mammario sta crescendo. Le lesione può quindi essere descritta come focolaio, massa o priva di effetto massa. Caratteristiche quali il pattern di distribuzione, la forma e i pattern di enhancement interno contribuiscono a stabilire se una lesione mammaria priva di effetto massa sia benigna o maligna. Nell’ambito del progetto MAMMA (Spatio-temporal modeling for enhanced automated detection and classification of non-mass lesions in breast MRI), finanziato dall’UE, gli scienziati hanno sviluppato nuove tecniche di diagnosi assistita dal computer per contribuire a determinare se una lesione è cancerosa o benigna con un maggior grado di specificità e sensibilità. Il team del progetto ha sviluppato tecniche di ricognizione spazio-temporale ottimizzate che hanno superato le difficoltà delle tecniche esistenti per l’analisi delle immagini. La loro validazione in tre esperimenti specifici ha rivelato un sostanziale miglioramento nell’accuratezza ed efficacia diagnostiche. L’aggiunta di nuovi algoritmi nei sistemi di diagnosi mammaria assistita dal computer ha portato alla creazione di un versatile kit di strumenti. È necessaria solo una minima modifica per applicarlo ad altri casi come l’identificazione di tipi differenti di lesione o il monitoraggio della risposta alla chemioterapia. L’UE ha identificato tematiche generali relative al trattamento anti-cancro: prevenzione, accertamento precoce, diagnosi e trattamento ottimale. Ha sostenuto numerose iniziative di ricerca sul cancro per migliorare il modo in cui il cancro è affrontato. Con le metodologie di analisi delle immagini perfezionate sviluppate da MAMMA i radiologi possono ora migliorare l’interpretazione di MRI o mammografie per individuare e classificare accuratamente i tumori.
