A - Human Necessities – 61 – B
Patent
A - Human Necessities
61
B
A61B 5/00 (2006.01) G01N 24/08 (2006.01) G01R 33/46 (2006.01) G01R 33/465 (2006.01)
Patent
CA 2388757
Robust classification methods analyse magnetic resonance spectroscopy (MRS) data (spectra) of fine needle aspirates taken from breast tumours. The resultant data when compared with the histopathology and clinical criteria provide computerized classification-based diagnosis and prognosis with a very high degree of accuracy and reliability. Diagnostic correlation performed between the spectra and standard synoptic pathology findings contain detail regarding the pathology (malignant versus benign), vascular invasion by the primary cancer and lymph node involvement of the excised axillary lymph nodes. The classification strategy consists of three stages: pre-processing of MR magnitude spectra to identify optimal spectral regions, cross-validated Linear Discriminant Analysis, and classification aggregation via Computerised Consensus Diagnosis. Malignant tissue was distinguished from benign lesions with an overall accuracy of 93%. From the same spectrum, lymph node involvement was predicted with an accuracy of 95% and tumour vascularisation with an overall accuracy of 92%.
La présente invention concerne des procédés de classification cohérents d'analyse de données de spectroscopie par résonance magnétique portant sur de fins prélèvements aspirés dans des tumeurs du sein au moyen d'aiguilles fines. Les données résultantes, lorsqu'on les compare à l'histopathologie et à des critères cliniques, fournissent par voie informatique des diagnostics et des pronostics à reposant sur des classifications et affectées d'un niveau élevé de précision et de fiabilité. La corrélation des diagnostics menée entre les résultats des pathologies synoptiques standards et du spectre fournit des détails concernant la pathologie (malignité par opposition à bénignité), l'invasion vasculaire par le cancer primaire et l'atteinte ganglionnaire des ganglions lymphatiques axillaires excisés. La stratégie de classification fait intervenir trois opérations successives: identification des régions spectrales optimales par traitement préalable des spectres d'amplitude de la résonance magnétique, analyse discriminante linéaire à validation croisée, et agrégation des classifications par diagnostic par consensus informatisé. Les tissus malins ont pu être distingués des lésions bénignes avec une précision d'ensemble de 93%. A partir du même spectre, l'atteinte des ganglions lymphatiques a été prédit avec une précision de 95%, et la vascularisation tumorale avec une précision d'ensemble de 92%.
Mountford Carolyn
Russell Peter
Smith Ian C. P.
Somorjai Rajmund L.
Institute For Magnetic Resonance Research
National Research Council Of Canada
Riches Mckenzie & Herbert Llp
Smith Ian C. P.
Somorjai Rajmund L.
LandOfFree
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