Les médecins pourraient suivre et détecter la progression du cancer avec plus de précision

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Les médecins pourraient suivre et détecter la progression du cancer avec plus de précision, grâce aux chercheurs de l'Université de Waterloo au Canada, qui ont créé des images dans lesquelles les tissus cancéreux semblent s'éclairer par rapport aux tissus sains. Selon l'Université, les changements dans la façon dont les molécules d'eau se déplacent dans les tissus malins par rapport aux tissus sains sont causés par un tassement cellulaire inégal. En enregistrant, synthétisant et mélangeant les signaux IRM à des intensités et des moments d'impulsion de gradient variables, la nouvelle approche - l'imagerie de diffusion corrélée synthétique - révèle ces distinctions. Les chercheurs ont travaillé avec des professionnels de la santé de l'Institut de recherche Lunenfeld-Tanenbaum, de nombreux hôpitaux de Toronto et de l'Institut ontarien de recherche sur le cancer pour appliquer la technique à une cohorte de 200 patients atteints d'un cancer de la prostate dans ce qui est considéré comme la plus grande étude du genre. . L'imagerie de diffusion synthétique corrélée a surpassé les techniques d'IRM normales dans l'identification des tissus malins importants, ce qui en fait un outil utile pour les cliniciens et les radiologues. Alexander Wong, titulaire de la chaire de recherche du Canada en intelligence artificielle et imagerie médicale et professeur en ingénierie de conception de systèmes à Waterloo, a déclaré : « Nos études montrent que cette nouvelle technologie a un potentiel prometteur pour améliorer le dépistage, le pronostic et la planification du traitement du cancer. Le cancer de la prostate est le deuxième cancer le plus fréquent chez les hommes dans le monde et le cancer le plus fréquemment diagnostiqué chez les hommes dans les pays plus développés. C'est pourquoi nous l'avons ciblé en premier dans notre recherche. Nous avons également des résultats très prometteurs pour le dépistage, la détection et la planification du traitement du cancer du sein. Cela pourrait changer la donne pour de nombreux types d'imagerie du cancer et d'aide à la décision clinique.

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