计算机辅助诊断程序让医生更早发现脑肿瘤的生长

　　根据近日发表在开放获取杂志《PLOS Medicine》杂志上的一项新研究，一种计算机辅助诊断过程可以帮助医生更准确地发现较低级和体积比较小脑部肿瘤的生长，该研究由来自伯明翰阿拉巴马大学的Hassan Fathallah-Shaykh及其同事们一起完成。然而，还需要更多的临床研究来确定早期肿瘤生长检测所支持的早期治疗干预是否能延长患者的生存时间并改善生活质量。

图片来源：PLOS Medicine

　　低级别胶质瘤占所有成人脑瘤的15%，会引起严重的神经问题。目前还没有一种普遍接受的客观技术可以在临床环境中检测低级别胶质瘤的生长。目前的黄金标准是通过纵向放射学研究的二维图像的视觉比较进行主观评价。而这种新开发的计算机辅助诊断程序可以将肿瘤数字化，并使用成像扫描来分割肿瘤并生成体积测量，从而引导医生注意肿瘤体积的变化，从而有助于客观地检测肿瘤的生长。这一点很重要，因为较小的肿瘤体积与较长的生存时间和较低的神经系统发病率有关。在新的研究中，作者评估了63名病人--其中56诊断为2级神经胶质瘤，另外7名病人有成像异常，但是后来没有病理诊断，研究人员对他们进行了平均150个月的随访期间，比较7个医生借助于计算机辅助诊断和回顾性临床报告中关于肿瘤生长的数据。

　　计算机辅助诊断程序涉及肿瘤的数字化磁共振成像扫描，包括34例影像学进展的2级胶质瘤和22例影像学稳定的2级胶质瘤。在计算机辅助方法的帮助下，医生诊断了22例神经胶质瘤患者中的13例，这些患者的放射学报告被标记为临床稳定，但在影像学异常组中没有发现肿瘤的生长。在34例进展患者中有29例，计算机辅助方法的中位生长检测时间为14个月，而目前的标准护理放射学评估为44个月。使用计算机辅助方法，准确检测肿瘤长大是可能的，肿瘤体积的中位数变化只有57%，而使用标准护理临床方法所需的中位数变化为174%。作者认为，这些发现表明，目前的临床实践与检测低级别胶质瘤生长的显着延迟有关，计算机辅助方法可以减少这些延迟。