"X선 영상, 초음파 영상, MRI의 발전에도 불구하고 이러한 임상 영상[방법]에는 단점이 있습니다." 스리랑 마노하르, 프로젝트 코디네이터이자 University of Twente 교수는 Digital Trends에 말했습니다.
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하지만 인공 지능은 성공적인 유방암 진단을 크게 향상시켰습니다., 현재 유방암 평가는 수주가 걸릴 수 있으며 여러 단계를 거치게 되어 스트레스를 받을 수 있습니다. 환자는 전문의에게 의뢰되기 전에 GP를 방문하여 시작할 수 있습니다. 절차.
트벤테 대학교
Manohar는 "일반적으로 악성 종양과 건강한 조직 또는 양성 이상을 구별하는 것은 어렵습니다."라고 말했습니다. "이로 인해 다중 및/또는 반복 영상이 사용되며 종종 불필요한 생검이 발생합니다."
PAMMOTH를 사용하면 환자는 레이저와 초음파를 사용하는 반구형 그릇에 가슴을 올려 놓기만 하면 됩니다. 포토닉스 의심되는 조직을 스캔하기 위해 광음향학(photoacoustics)이라는 기술의 음향학을 사용합니다.
Manohar는 “빛은 유방 내에서 산란되고 혈관이 강한 종양 부위의 혈액에 선택적으로 흡수됩니다.”라고 설명했습니다. 종양에 흡수된 에너지는 열에너지로 변환되어 초음파 센서로 감지할 수 있는 압력파를 생성합니다. "감지된 신호를 통해 초기 음압이 생성된 위치를 재구성할 수 있습니다"라고 그는 덧붙였습니다. 이 데이터는 종양 내 혈관의 3D 지도를 개발하는 데 사용될 수 있습니다.
광음향 기술은 종양 내 혈관에 대한 데이터를 제공하고 "또한 다양한 파장과 영리한 이미지 재구성 알고리즘을 사용하여 산소 포화도를 계산합니다." 마노하르가 말했다. “이것은 암에 특정한 정보를 제공할 것으로 기대됩니다. ”
PAMMOTH는 아직 2년 반의 개발 기간이 더 남아 있지만 현재 진단에 대한 유망한 대안을 제공합니다. 2022년까지 80억 달러에 이를 것으로 예상되는 산업.
“이미저는 비침습적이며 조영제가 필요하지 않으며 전리 방사선을 사용하지도 않습니다.”라고 그는 말했습니다. "게다가 환자는 통증이나 불편함을 전혀 느끼지 못할 것입니다."
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