根据最近一项研究，伦敦大学学院开发的医学软件可以将MRI扫描中的肿瘤信息覆盖到超声图像上，从而帮助指导外科医生进行活组织检查并改善前列腺癌检测。

　　一组工程师和医学研究人员发现，该技术使外科医生能够获得在使用当前视觉检测方法时遗漏的临床相关癌症。根据欧洲泌尿学今天发表的研究结果，最好的方法是同时使用这两种技术。

　　该软件通过名为SmartTarget的系统进行部署。

　　MRI靶向活组织检查的出现，其中MRI扫描用于通知外科医生在进行活组织检查(组织样本)之前肿瘤所处的位置，其检测率从过去五年的50%提高到接近90%。

　　现在，SmartTarget系统进一步增强了这项技术，允许使用先进的图像处理和机器学习算法，通过MRI扫描为每位患者创建前列腺和癌症的三维模型。

　　在活组织检查期间，该模型与超声图像融合以突出所关注的区域，否则其不会出现在超声图像中，从而有助于在进行手术时引导外科医生。

　　直到去年引入MRI靶向时，测试前列腺癌的既定方法涉及从前列腺进行活组织检查而不知道前列腺肿瘤可能在哪里，导致接近一半的危及生命的癌症被遗漏。

　　“近年来，前列腺癌的检测速度一直在快速提高，这项技术进一步推动了科学的发展，使临床医生能够迅速获得前列腺癌，以便患者能够及早获得正确的治疗，”共同高级作者Hashim Ahmed教授，他在搬到伦敦帝国理工学院之前开始了UCL医学的研究。

　　在本研究中，129名怀疑患有前列腺癌的人接受了两次活组织检查 - 一次使用SmartTarget系统，一位外科医生只能在视觉上检查MRI扫描。该研究由英国卫生和社会关怀部以及惠康健康创新挑战基金资助，该研究在UCLH进行。这两项策略结合起来检测出93例临床上显着的前列腺癌，每例癌症中有80例患上这些癌症。每个错过13，另一种方法拾起。

　　研究人员表示，外科医生对MRI扫描的视觉检查应该与SmartTarget一起使用，因为使用这种技术可以让外科医生学会进行微妙的调整，例如在插入针头时适应患者和前列腺的运动。

　　“我们开发了SmartTarget系统，为外科医生提供关于前列腺肿瘤大小，形状和位置的重要信息，这些信息在超声图像上是不可见的，”共同资深作者Dean Barratt博士解释(UCL医学物理与生物医学工程和UCL医学图像计算中心)，他们发明并领导了SmartTarget系统的开发。

　　“该软件为他们提供了明确的目标。由于MRI靶向活组织检查需要非常高的专业知识和经验，我们希望SmartTarget显示的图像将有助于为更广泛的患者提供高精度的前列腺癌诊断 “。

　　研究人员表示，新方法可以减少所需的活检数量，并减少过度诊断对危害较小的癌症造成的不必要的手术。

　　SmartTarget软件已由UCL商业化公司UCL Business PLC(UCLB)分拆出来的SmartTarget有限公司商业化，该系统已被英国和美国的几家医院使用。

　　跨学科研究汇集了工程师，泌尿科医师和放射科医师，由UCL翻译研究办公室在项目管理方面提供支持，并导航将项目从实验室工作台带到手术室所涉及的转化和监管途径。

　　最近媒体对计算机和人工智能在临床护理中的整合程度进行了大量讨论和推测。这类研究非常重要，因为它们为新技术的性能提供了有价值的证据。临床环境，“联合资深作者Mark Emberton教授(UCL医学科学院院长)说。

　　“通过这项研究，我们现在得到的硬数据显示，SmartTarget与针对前列腺肿瘤的一组专家一样出色，并且可以看到临床医生和计算机将来如何为了患者的利益而共同合作。”

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