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日前，來自和澳大利亞的研究人員通過研究開發出了一種新演算法，這種新演算法能夠幫助檢測血管的早期形成，未來或有望幫助進行惡性腫瘤的早期診斷，並且改善患者療法的成功率。研究人員開發出的這種新型軟體（演算法）能夠明顯改善對新血管產生的檢測，我們都知道新血管的產生（血管發生）能夠促進癌症的進展。圖片摘自：CSIRO對血管生長進行早期診斷或許就能夠幫助研究人員對惡性腫瘤的生長進行快速檢測，而這也是癌症療法成功以及患者生存率該刪的關鍵因素。這項研究中研究人員通過聯合研究在癌症發生的多個階段對小鼠的大腦和肝臟進行成像分析。研究人員對來自26隻小鼠的高解析度3D 微型CT圖片進行分析研究，利用這些圖片，研究者們就開發出了一種強大的演算法來對機體的脈管系統進行準確描述，而且這還能夠對血管及其分支的長度和形狀形成予以保留。研究人員利用一種名為終點限制（end-point constraints）的技術來進行研究，終點對於保留新生血管幾何學特性非常重要，包括末梢血管的分支模式和長度等。截至目前為止，通過高解析度成像來獲取血管結構的圖片僅能夠幫助產生血管結構的骨架圖，而這往往僅會提供有限的的細節和準確性。對血管系統進行準確的定量（尤其是末梢血管分支的數量）在準確評估和療法的開發上扮演著關鍵的角色。抗血管發生療法往往旨在抑制癌症產生新的血管，而隨著時間持續監測血管的微小改變往往非常必要，因為患者對抗血管發生療法會產生不同的療法。研究人員所開發上的新型軟體能夠幫助測定血管增生過程中所發生的微小改變，包括血管分支的數量和長度，而且還能夠產生更加明顯的血管系統骨架。研究者Sanchia Aranda教授表示，癌症形成心血管的能力往往是癌症所具有的關鍵特性，因為其能夠促進癌細胞擴散到機體其它部位中。這項研究計劃中，我們希望通過血管的3D同步加速圖像來幫助研究腫瘤的微環境，從而幫助我們理解關鍵的癌症進展過程。目前研究者希望通過開發新型的策略來干擾血管發生，從而有效阻斷癌症的擴散。為了能夠將本文的研究成果推向人類的臨床試驗中，研究人員如今正在尋找新型的3D成像技術，並且同硬體製造商合作，在對人類安全的輻射水平下產生高解析度的圖像。研究者Dadong Wang說道，這種新型軟體的應用或許能夠在3D血管發生分析的基礎上被進一步擴展。研究人員開發的對血管發生進行早期診斷和定量化分析的演算法或許能夠幫助他們向開發癌症診斷和治療的新方法邁向一大步，然而如今這種新演算法能夠廣泛應用到其它應用中，比如用於藥物開發的3D突起生長分析中。研究者表示，在應用於人類患者之前，他們或許還有很長一段路要走，如今他們正在尋找合作夥伴來進行下一步深入的研究。原始出處：New software key to early cancer detection