Tutkija Raju Gudhe on keskittynyt yhdistämään tietojenkäsittelytieteen älykkäisiin järjestelmiin.
Hän kehittää syväoppimisalgoritmeja rintasyövän riskien analysoimiseen käyttämällä radiologista ja kliinistä dataa. Näitä algoritmeja on opetettu hyödyntämään massiivisia datajoukkoja, joita on saatu Kuopion yliopistollisesta sairaalasta, jotta ne ennustaisivat rintojen tiheyden mammografiakuvista.
Algoritmit voivat tunnistaa kasvaimen mammogrammeista. Rinnan tiheys on yksi yleisemmistä riskitekijöistä. Mitä tiheämpi rinta, sitä suurempi riski. Syväoppimisalgoritmit voivat auttaa radiologeja ennustamaan tarkasti rinnan tiheyden prosenttimäärän.
”Yritämme paikallistaa kiinnostavia alueita mammografiakuvista ja luokitella kasvaintyypin saatujen
tunnusmerkkien perusteella käyttämällä syväoppismisalgoritmeja”, sanoo Gudhe, joka työskentelee
data-analyytikkona Itä-Suomen yliopiston kliinisen lääketieteen yksikössä Kuopiossa.
Mammografia eli rintojen röntgenkuvantamistekniikka, on yksi yleisimmin käytettyjä menetelmiä
varhaisen asteen rintasyövän havaitsemiseksi. Mammografiakuvat eivät ole erityisen tarkkoja eivätkä aina havaitse syöpätapauksia ja kuvat voivat näyttäytyä normaaleina, vaikka syöpä olisikin kyseessä.
Lue lisää artikkelista
ELIXIR is partly funded by the European Commission