乳がん細胞が分裂すると、乳房内に電気的脱分極の領域が生じます。 これらの領域は皮膚表面にまで広がり、センサーを使用した皮膚表面電位の測定を通じて診断情報が得られます。 この技術は、悪性腫瘍の存在を検出するためにバイオフィールド診断システム (BDS) によって使用されます。 この論文では、乳がん検出における BDS の効率を評価し、BDS の精度を向上させるための分類器の使用も評価します。 シンガポールのタン・トク・セン病院で実施されたBDS臨床研究には、マンモグラフィーか超音波検査、あるいは両方の検査を受ける予定の女性182人が参加した。 BDS 検査から得られた BDS インデックスとマンモグラフィー/超音波結果から得られた疑いレベル スコアを使用して、最終的な BDS 結果を解読しました。 BDS は、感度 (96.23%)、特異度 (93.80%)、精度 (94.51%) に関して高い値を示しました。 また、収集されたデータセットから選択された特徴をフィードすることにより、5 つの教師あり学習ベースの分類器 (逆伝播ネットワーク、確率的ニューラル ネットワーク、線形判別分析、サポート ベクター マシン、およびファジー分類器) のパフォーマンスを研究しました。 臨床研究結果は、BDS が医師の良性乳房病変と悪性乳房病変の区別に役立ち、それによってより適切な生検推奨を行うのに役立つことを示しています。
原著
Evaluation of the efficiency of biofield diagnostic system in breast cancer detection using clinical study results and classifiers.
Subbhuraam VS, Ng EY, Kaw G, Acharya U R, Chong BK.
J Med Syst. 2012 Feb;36(1):15-24.