与维多利亚癌症理事会和维多利亚乳腺筛查中心合作，墨尔本大学的研究人员是第一个研究利用乳腺X光照片探究乳腺癌风险的。这些世界首创的预测乳腺癌风险的技术是在墨尔本开发的，能够通过简单的方式革新乳腺筛查，让它更合适于女性，并且额外成本极低。
发表在《国际癌症杂志》上的这项由墨尔本大学领导的研究发现了两种基于乳腺X光照片的新风险评估方法。当这些方法结合起来时，它们在将女性按照乳腺癌风险水平划分方面更为有效，甚至胜过乳腺密度和所有已知的遗传风险因素。
研究人员表示，如果这些新措施成功推广，将大大提升筛查的效果，降低死亡率而减轻女性的压力，从而鼓励更多女性接受筛查。这些措施还有助于解决乳房密度问题。
自上世纪70年代末以来，科学家就已经知道乳房密度更高的女性更容易被诊断为乳腺癌，并且在筛查中漏掉。与维多利亚癌症理事会和维多利亚乳腺筛查中心合作，墨尔本大学的研究人员是第一批研究利用乳腺X光照片探究乳腺癌风险的。
他们使用电脑程序分析了大量患有和未患有乳腺癌的女性的乳腺X光照片，找到了两种提取风险信息的新方法。其中一种基于图像最亮部分，另一种则是基于纹理。
经过半自动化的电脑方法测量密度，他们先以通常水平为基准，接着逐渐增加亮度水平来创建“卷层云”。然后，他们利用人工智能和高速计算来了解乳腺X光照片中与乳腺癌风险有关的纹理新特征，从而创建了“积雨云”。
当这两种新的措施结合在一起时，风险预测显著提高，超越了所有已知的风险因子。
墨尔本大学的首席研究员John Hopper教授表示，这些发展对于了解女性在乳腺癌风险上的差异来说具有重大意义，可能是自25年前发现乳腺癌基因BRCA1和BRCA2以来最重要的进展。
他说：“这些措施可以在很少的额外成本下革新乳腺X光筛查，因为它们只是使用电脑程序。”
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