• כרטיס רופא והטבות
  • אתרי הר"י
  • צרו קשר
  • פעולות מהירות
  • עברית (HE)
  • מה תרצו למצוא?

        תוצאת חיפוש

        אפריל 2024

        עופר רייטר, מור מיודובניק, אמילי אביטן-הרש, נדב אסטמן, ניר נתנזון, איילת רשפון, אביב ברזילי, אלון סקופ
        עמ' 252-258
        הקדמה: אבחון מוקדם של מלנומה עשוי להביא לצמצום התחלואה והתמותה ממחלה זו.

        מטרות: להציע קווים מנחים לבחירת מטופלים שיכולים להפיק תועלת ממעקב דיגיטלי אחר נגעי עור.

        שיטות מחקר: נערכה סקירת ספרות מקצועית עם קונצנזוס של מומחים שמונו על ידי האיגוד הישראלי לרפואת עור.

        תוצאות: מיפוי שומות ומעקב דרמוסקופי דיגיטלי הן שיטות יעילות לאבחון מוקדם של מלנומה, המתבססות על איתור שינויים במהלך מעקב סדרתי אחר נגעים. לצורך מיפוי שומות מבוצעת סדרת צילומים קליניים שמטרתה לתעד את מרבית שטח העור של המטופל. התיעוד משמש כבסיס להשוואה במעקב ארוך טווח, אחת ל־ 6-12 חודשים. כאשר נערך מעקב דרמוסקופי דיגיטלי, מבוצע צילום בתקריב, של נגע שטיבו האבחנתי אינו ברור, לצורך מעקב קצר טווח, אחת ל־ 3-4 חודשים. מספר מחקרים ומטהא־אנליזות מיפו את גורמי הסיכון למלנומה, הכוללים גורמים גנטיים ומשפחתיים וגורמים קליניים ופנוטיפיים. על בסיס גורמי הסיכון, בשילוב עם גורמים המשפיעים על דרגת הקושי במעקב קליני אחר המטופלים, גובשה רשימת הוריות (אינדיקציות) למיפוי שומות. הרשימה סווגה לשלוש קטגוריות: מטופלים שיפיקו תועלת מרבית, תועלת בינונית ותועלת נמוכה מהמעקב. הוריות למעקב דרמוסקופי דיגיטלי כוללות נגע שטוח בעור או מעט מורם, בעל מאפיינים דרמוסקופיים שאינם חד משמעיים למלנומה.

        דיון וסיכום: מיפוי שומות משפר את הגילוי המוקדם של מלנומה, מעלה רגישות וסגוליות ומונע ביופסיות מיותרות. אולם קיים צורך בתיעדוף המטופלים שיבצעו המעקב דיגיטלי לאיתור מוקדם של מלנומה בשל עלויות גבוהות הכרוכות בשירות ובשל העובדה שאינו כלול בסל הבריאות. רשימת ההוריות שגובשה ומפורטת במאמר זה, תואמת לאילו של ארגונים בין־לאומיים אחרים

        דצמבר 2023

        מרים בן שחר, אביב ימפולסקי, מור בנאיון, אלנה קליינמן, אייל כץ, אלון סקופ
        עמ' 650-655

        הקדמה: נבוסים מלנוציטיים מציגים תבניות שונות, אשר נבדלות בסיכון למלנומה, וניתנות לזיהוי באמצעות סריקה לא-פולשנית במיקרוסקופ קונפולי.

        מטרות: לאמן מודל למידה עמוקה מסוג Generative Adversarial Network (GAN) לייצר תמונות מלאכותיות המדמות תבניות קונפוקליות של נבוסים באופן המאפשר זיהוי וסיווג מהימן על ידי חוקרים אנושיים ועל ידי מודל ממוחשב נפרד מסוג Convolutional Neural Network (CNN).

        שיטות מחקר: תמונות קונפוקליות של נבוסים, אשר הציגו תבנית אחידה שניתנת לסיווג אנושי, עברו סיווג לאחת משלוש תבניות – רשתית, טבעתית או כדורית. התמונות שימשו לאימון מודל GAN שיצר תמונות מלאכותיות המדמות תבניות קונפוקליות. מקבץ מתוך התמונות המלאכותיות נבחר באופן אקראי ועבר סיווג אנושי על ידי שני חוקרים בלתי תלויים. לאחר מכן, עבר אותו מקבץ תמונות סיווג אוטומטי על ידי מודל CNN, אשר עבר קודם לכן אימון באמצעות אותן תמונות מקור ששימשו לאימון מודל ה-GAN. בוצעה השוואה של הסיווג האנושי אל מול הסיווג האוטומטי בתמונות המלאכותיות.

        תוצאות: סט האימון למודל ה-GAN הורכב מ-1496 תמונות קונפוקליות, כולל 977 (65.3%) עם תבנית רשתית, 261 (17.4%) עם תבנית טבעתית ו- 258 (17.2%) עם תבנית כדורית. מודל ה-GAN יצר 6,000 תמונות סינתטיות המדמות תבניות קונפוקליות. מתוכן, 302 תמונות קונפוקליות נבחרו באופן אקראי ועברו סיווג על ידי חוקר אנושי – 83 (27.5%) סווגו כבעלות תבנית רשתית, 131 (43.4%) טבעתית, ו-88 (29.1%) כדורית. בבחינת הדירות הסיווג, נמצאה התאמה של 91.7% בין החוקרים האנושיים, והתאמה של 87.7% בין הסיווג האנושי לבין הסיווג האוטומטי באמצעות מודל ה-CNN

        מסקנות: ניתן ליצור תמונות מלאכותיות המדמות תבניות קונפוקליות וניתנות לזיהוי ולסיווג אנושי וממוחשב בהדירות טובה. מאגרי תמונות קונפוקליות מלאכותיות יכולים לשמש להדרכת משתמשים חדשים, לאימון למידת מכונה, ולשיתוף מידע בין מרכזי מחקר.

        מאי 2014

        אלון סקופ, אביב ברזילי ויצחק צילינסקי
        עמ'
          אלון סקופ1,2, אביב ברזילי1,3, יצחק צילינסקי4

         

        1מחלקת עור, 3המכון לפתולוגיה, 4היחידה לניתוח מיקרוגרפי מוהז, מחלקה לכירורגיה פלסטית, מרכז רפואי שיבא, תל השומר, מסונף לפקולטה לרפואה סאקלר, אוניברסיטת תל אביב                                                                                       

        2 שירות דרמטולוגי, מרכז לסרטן ממוריאל סלואן-קטרינג, ניו יורק

         

        רקע: מלנומה מסוג לנטיגו מליגנה היא מחלה המופיעה בעור עם נזקי שמש כרוניים ובעיקר בפנים, וקשה לאבחון באמצעות בדיקה קלינית ודרמטוסקופית. אזור הפנים רגיש מבחינה קוסמטית, ולכן מטופלים ורופאים נמנעים מביצוע ביופסיות מיותרות המותירות צלקות בפנים. מיקרוסקופיית לייזר קונפוקלית היא שיטה לא פולשנית מתקדמת לאבחון מוקדם של סרטן עור, המאפשרת דימות רקמת העור ברזולוציה של התא. מחקרים הדגימו כי השימוש בקונפוקל מיקרוסקופי משפר את הדיוק באבחון מוקדם של מלנומה.

        מטרות: לדווח על היישום של קונפוקל כבדיקת עזר אבחונית בחולים עם נגעי עור חשודים למלנומה מסוג לנטיגו מליגנה, שמאפייניהם הקליניים והדרמוסקופיים אינם חד משמעיים מבחינה אבחונית.

        שיטות: סדרת פרשות חולים רטרוספקטיבית הנגזרת מאוכלוסיית החולים שעוברים בדיקה במירפאה לאבחון מוקדם של סרטן עור במרכז רפואי שלישוני. כל המטופלים הסכימו לביצוע בדיקת דימות קונפוקלית כבדיקת עזר אבחונית טרם החלטה על ביצוע ביופסיה. 

        תוצאות: מובאות במאמרנו ארבע פרשות חולים, מטופלים שפיתחו נגעי עור צבעניים (פיגמנטריים) באזור הראש-צוואר, אשר הובילו לאבחנה של מלנומה מסוג לנטיגו מליגנה, אך המאפיינים הקליניים והדרמוסקופיים לא היו אבחוניים. יתרה מזאת, בשניים מהחולים נלקחה בתחילה ביופסיה חלקית שאובחנה בבדיקה היסטופתולוגית כטבה. בכל הנבדקים הדגימה הבדיקה הקונפוקלית אבחנה של מלנומה מסוג לנטיגו מליגנה. האבחנה הקונפוקלית איפשרה להפנות שלושה מטופלים ישירות לכריתה מלאה של המלנומה, ללא ביופסיה מקדימה. במטופל נוסף, בדיקת הקונפוקל כיוונה את ביצוע ביופסיה חלקית למוקד בנגע שהכיל קריטריונים ברורים לאבחנה פתולוגית של  מלנומה מסוג לנטיגו מליגנה.

        מסקנות: היישום של קונפוקל כבדיקת עזר אבחונית, יכול לסייע באבחון מדויק ולא פולשני של  מלנומה מסוג לנטיגו מליגנה.

         

         

         

        הבהרה משפטית: כל נושא המופיע באתר זה נועד להשכלה בלבד ואין לראות בו ייעוץ רפואי או משפטי. אין הר"י אחראית לתוכן המתפרסם באתר זה ולכל נזק שעלול להיגרם. כל הזכויות על המידע באתר שייכות להסתדרות הרפואית בישראל. מדיניות פרטיות
        כתובתנו: ז'בוטינסקי 35 רמת גן, בניין התאומים 2 קומות 10-11, ת.ד. 3566, מיקוד 5213604. טלפון: 03-6100444, פקס: 03-5753303