Advancing breast cancer screening through the integration of artificial intelligence and ultrafast MRI
| Promotie: | Dhr. X. (Xueping) Jing |
| Wanneer: | 25 september 2023 |
| Aanvang: | 09:00 |
| Promotors: | prof. dr. ir. P.M.A. (Peter) van Ooijen, prof. dr. M. Oudkerk |
| Copromotors: | dr. M.D. Dorrius, dr. P.E. Sijens |
| Waar: | Academiegebouw RUG |
| Faculteit: | Medische Wetenschappen / UMCG |
Borstkanker is wereldwijd de meest voorkomende vorm van kanker onder vrouwen. Vroegtijdige diagnose van borstkanker is de sleutel tot een betere prognose en overlevingskans. Mammografie wordt veel gebruikt voor borstkankerscreening, maar heeft zijn beperkingen. Daarom moet de huidige screeningstrategie worden verbeterd en moeten er nieuwe screeningmethoden worden ingevoerd, die de opsporing van borstkanker kunnen verbeteren.
Veelbelovende optie om borstkanker in een vroeger stadium op te sporen
Een dynamische contrast MRI-scan heeft een hoge gevoeligheid en kan helpen borstkanker in een vroeger stadium op te sporen, is een veelbelovende optie, vooral voor patiënten met zeer dicht klierweefsel. In dit proefschrift richt Jing zich op de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie voor automatische analyse van ultrasnelle MRI van de borst, om de efficiëntie van de screening te verbeteren en deze toegankelijker en persoonlijker te maken.
Identificeren met AI-modellen
In dit proefschrift presenteert Jing een alomvattende aanpak met AI-modellen die gezamenlijk verschillende aspecten van borstkankerscreening aanpakken. Van het identificeren van normale scans tot het lokaliseren van laesies, het onderscheiden van goedaardige van kwaadaardige gevallen en het verbeteren van de dichtheidsbeoordeling.
Deze modellen bieden het potentieel om de efficiëntie, toegankelijkheid en personalisatie van screening te verbeteren, waardoor uiteindelijk de vroege detectie van borstkanker en de patiëntenzorg kunnen worden verbeterd.