海德堡大学医院和德国癌症研究中心的一个研究小组开发了一种新的脑肿瘤图像自动分析方法。在最近发表的文章中，作者们指出，在治疗脑肿瘤方面，经过标准磁共振成像训练的机器学习方法比现有的放射学方法更可靠、更精确。因此，它们为肿瘤的个体化治疗做出了宝贵的贡献。此外，该验证方法是实现脑肿瘤医学图像数据自动化、高通量分析的重要第一步。
胶质瘤是成人最常见和最恶性的脑肿瘤。在德国，每年大约有4500人被诊断出患有神经胶质瘤。肿瘤往往不能通过手术完全切除，而化疗和放疗只在有限的范围内有效，因为肿瘤是高度耐药的。因此，医学界迫切需要全新的精确验证治疗方法。
精确评估脑肿瘤治疗方法疗效的基本标准之一是由标准磁共振成像确定的生长动态。然而，在其增强扫描中，手工测量容易出错，这会导致结果略有不同。
该算法利用海德堡大学医院近500名脑肿瘤患者的标准磁共振成像扫描参考数据库，并使用人工神经网络进行自动识别和定位脑肿瘤。此外，这些算法还可测量单个区域，并精确评估治疗反应效果。这些结果在欧洲癌症研究和治疗组织的合作下得到了证实。
