Rintasyövän arviointi mammografia-aineistosta lääketieteellisen kuva-analyysin ja laskennan avulla

Rintasyöpä on yli kahdella miljoonalla uudella vuosittaisella tapauksella eniten diagnosoitu syöpä maailmassa. Rintasyövän diagnostiikka alkaa potilaan oireista tai satunnaisesta tai mammografiaseulonnassa havaitusta löydöksestä. Alustavan arvion tueksi voidaan suorittaa täydentäviä kuvantamistutkimuksia.
Väitöstutkimuksessaan Antti Isosalo tutki konenäön ja lääketieteellisen kuva-analyysin soveltamista mammografiaseulontatutkimusten luokitteluun sekä eri rintakudostyyppien oppimiseen suoradigitaalisista mammografiakuvista ja tomosynteesimammografia-aineistosta.
Ensimmäisessä osatyössä tutkittiin rintasyövän seulontatutkimusten luokitteluun kehitettyjen syväoppimismenetelmien kypsyysastetta. Tutkimukseen käytettiin tähän tarkoitukseen Oulun yliopistosairaalan erityisvastuualueelta kerättyä laajaa, lähes 50 000 mammografiaseulontatutkimuksen laajuista aineistoa.
Väitöskirjan toisessa osatyössä arvioitiin siirto-oppimisella saavutettavia etuja kehitettäessä menetelmiä massojen segmentointiin. Osatyössä hyödynnettiin kahdesta eri populaatioista peräisin olevia mammografiakuva-aineistoja.
Kolmannessa osatyössä tarkasteltiin syväoppimisen soveltuvuutta rintakudoksen kuvantamisen avulla havaittavissa olevien fenotyyppien luokitteluun. Tätä varten kerättiin sopiva tomosynteesimammografia-aineisto ja testattiin löydösten luokitteluun kehitettyä menetelmää aineistosta rajatuille näytteille.
Neljännessä osatyössä tutkittiin, miten paikallinen reunalaskenta soveltuu lääketieteellisen kuvantamisen työnkulun muokkaamiseen. Tämä toteutettiin määrittämällä tekniset vaatimukset paikalliselle reunalaskenta-alustalle ja käytännön sovelluksena hyödynnettiin kirjallisuudesta valittua syväoppimiseen perustuvaa rintasyövän havainnointimenetelmää.
Väitöstyö vahvisti käsitystä, että mammografiakuvissa havaittaville kuvioille herkkä esikoulutettu malli on tärkeä yhden keskuksen aineistolla työskenneltäessä, jolloin pahanlaatuisia löydöksiä edustavia opetusnäytteitä on ymmärrettävästi käytettävissä rajoitetummin. Väitöskirjassa todettiin myös, että luotettavien menetelmien kehittäminen automaattiseen rintasyövän arviointiin vaatii laajan aineiston. Lisäksi aineiston tulisi kattaa laajasti erilaisia syöpätyyppejä, mikä voi käytännössä osoittautua haasteelliseksi vaatimukseksi.
Väitöstutkimus toteutettiin Oulun yliopiston Lääketieteen tekniikan ja terveystieteiden tutkimusyksikössä yhteistyössä Oulun yliopistosairaalan asiantuntijoiden kanssa. Tutkimusta tukivat Jenny ja Antti Wihurin säätiö, Etelä-Pohjanmaan kulttuurirahasto, Thelma Mäkikyrön säätiö, Jane ja Aatos Erkon säätiö sekä Teknologiateollisuuden 100-vuotissäätiö.