Multifraktalna karakterizacija histopatoloških slika sive skale: otkrivanje obrazaca povezanih sa metastazama kod raka dojke
Sažetak
Uvod: Rak dojke, sveprisutni globalni malignitet, zahteva preciznu prognozu rizika od metastaza za personalizovane terapijske strategije i povećane stope preživljavanja. U potrazi za unapređenim dijagnostičkim metodologijama, ova studija koristi multifraktalnu analizu na histopatološkim slikama u sivim tonovima, otkrivajući karakteristične obrasce povezane sa pojavom metastaza.
Cilj: Analizirati multifraktalne spektre slika histopatoloških uzoraka za grupe sa i bez metastaza kako bi se procenila korisnost ovog analitičkog pristupa u poboljšanju dijagnostičkog procesa.
Materijali i metode: Istraživanjem su obuhvaćene 102 pacijentkinje lečene iste godine (1993) na Institutu za onkologiju i radiologiju Srbije. Histopatološki uzorci su imunobojeni pancitokeratin antitelom i digitalizovani skenerom visoke rezolucije, od kojih je specijalista birao reprezentativne delove, što je dovelo do ukupnog broja od 519 slika (418 u grupi bez metastaza i 101 u grupi sa metastazama). Slike su podvrgnute multifraktalnoj analizi, procenjujući spektre generalizovanih dimenzija, Holderovih eksponenata i singulariteta.
Rezultati: Statistička poređenja između grupa sa i bez metastaza otkrivaju značajne razlike u negativnim domenima spekatara generalizovanih dimenzija i Holderovih eksponenata, naglašavajući uticaj finih struktura u morfologiji tkiva koje su povezane sa rizikom od metastaza.
Zaključak: Multifraktalna analiza primenjena na slike histopatoloških uzoraka tumora dojke pokazuje sposobnost razlikovanja grupa pacijenata sa i bez metastaza. Iako je potreban oprez u pogledu ograničenja, poput uticaja rezolucije slike i osetljivosti na imunološko bojenje, ovaj metod ne zavisi od treninga na velikom uzorku i pokazuje potencijalni dijagnostički značaj kao i moguću sinergiju sa naprednim neuronskim mrežama.