อย่างไรก็ตาม การถือกำเนิดของพยาธิวิทยาดิจิทัลและเครื่องสแกนสไลด์แบบดิจิทัลที่รวดเร็วได้เปิดโอกาสในการทำให้การพยากรณ์โรคเป็นอัตโนมัติโดยใช้วิธีการประมวลผลภาพ แม้ว่าสิ่งนี้จะแสดงให้เห็นความก้าวหน้าอย่างไม่ต้องสงสัย แต่วิธีการประมวลผลภาพได้พยายามวิเคราะห์เซลล์มะเร็งเต้านมคุณภาพสูง เนื่องจากเซลล์เหล่านี้มักถูกรวมกลุ่มเข้าด้วยกันและมีขอบเขตที่คลุมเครือ ซึ่งทำให้การตรวจ
หาที่ประสบความสำเร็จมีความท้าทายอย่างมาก
ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมโยธาที่ Trinity College Dublin, Bidisha Ghosh กล่าวว่าวิธีการใหม่นี้ดูเหมือนจะเอาชนะงานนั้นได้ เธอกล่าวว่า “กลุ่มวิจัยที่มีเอกลักษณ์นี้สามารถดึงฐานความรู้ที่กว้างขวางและลึกซึ้ง ผู้เชี่ยวชาญด้านวิธีการทางตัวเลขและการประมวลผลภาพที่ประสานงานกับนักพยาธิวิทยาทางการแพทย์ ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกจากผู้เชี่ยวชาญ และสามารถบอกเราได้อย่างแม่นยำว่าข้อมูลใดมีค่าสำหรับพวกเขา เป็นตัวอย่างที่ดีเยี่ยมที่แสดงให้เห็นว่าความร่วมมือด้านการวิจัยแบบสหสาขา
วิชาชีพสามารถแก้ไขปัญหาทางสังคมที่สำคัญได้อย่างไร”
ที่เกี่ยวข้อง : ยาตัวใหม่เป็นแรงบันดาลใจให้เกิดความหวังในการรักษาโรคอัลไซเมอร์ศาสตราจารย์ Joy John Mammen หัวหน้าภาควิชาเวชศาสตร์การถ่ายเลือดและภูมิคุ้มกันจาก Christian MedicalCollege เมือง Vellore ประเทศอินเดีย กล่าวว่า “การตรวจหานิวเคลียสของมะเร็งในภาพมะเร็งเต้านมคุณภาพสูงนั้นค่อนข้างท้าทาย และงานนี้อาจถือเป็นก้าวแรก
ไปสู่การพยากรณ์โรคโดยอัตโนมัติ”
เทคนิคที่เสนอ ซึ่งก่อนหน้านี้ใช้สำหรับการตรวจจับพื้นที่ผิวที่เสียหายบนโครงสร้างทางทะเลใต้น้ำ เช่น เสาสะพาน แท่นกังหันลมนอกชายฝั่ง และท่อส่ง ถูกนำไปใช้กับภาพทางจุลพยาธิวิทยาของเซลล์เต้านม นักวิจัยได้พิจารณาความน่าจะเป็นของทุกจุดในภาพจุลพยาธิวิทยาไม่ว่าจะอยู่ใกล้ศูนย์กลางเซลล์หรือขอบเขตของเซลล์ โดยใช้อัลกอริธึมการขยายพันธุ์ตามความเชื่อ จากนั้นจึงตรวจสอบขอบเขตของเซลล์
ที่เหมาะสมที่สุดมากกว่า
อัมพาตครึ่งขาครั้งแรกที่รักษาด้วยสเต็มเซลล์ฟื้นการควบคุมมอเตอร์ในร่างกายส่วนบนของเขาเทคนิคนี้ได้รับการพัฒนาร่วมกับนักคณิตศาสตร์ใน Madras Christian College ประเทศอินเดีย ดร. Maqlin Paramanandam หัวหน้าทีมวิจัย กล่าวว่า “ศักยภาพของเทคโนโลยีนี้น่าตื่นเต้นมาก และเรารู้สึกยินดีที่ทีมงานระดับนานาชาติและสหสาขาวิชาชีพนี้ทำงานอย่างดีในการแก้ปัญหาคอขวดที่แท้จริงในการวินิจฉัยมะเร็งเต้านม
โดยอัตโนมัติโดยใช้จุลพยาธิวิทยา ภาพ”
ดร. Michael O’Byrne ซึ่งเคยทำงานใน University College Cork ในโครงการนี้ด้วย กล่าวเสริมว่า “มาจากพื้นฐานด้านวิศวกรรมโยธา ซึ่งเครื่องมือประมวลผลภาพส่วนใหญ่ของเราออกแบบมาเพื่อประเมินความเสียหายของโครงสร้าง เป็นเรื่องที่ดีที่ได้พบการข้ามผ่านบางส่วน แอปพลิเคชันและค้นหาพื้นที่ที่เราสามารถให้ความเชี่ยวชาญของเรา เราทุกคนพบว่ามันคุ้มค่าอย่างยิ่งที่ได้มีส่วนร่วมในการวิจัยมะเร็งเต้านม”
