WWW.MASH.DOBROTA.BIZ
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - онлайн публикации
 

«ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ (12) ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ПАТЕНТУ 2013121855/14, ...»

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ (19) (11) (13)

RU 2 533 738 C1

(51) МПК

A61B 6/03 (2006.01)

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА

ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ

(12) ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ПАТЕНТУ

2013121855/14, 13.05.2013

(21)(22) Заявка: (72) Автор(ы):

Леонов Сергей Леонидович (RU), (24) Дата начала отсчета срока действия патента:

Коновалов Владимир Константинович (RU), 13.05.2013 Шайдук Александр Михайлович (RU), Колмогоров Владимир Геннадьевич (RU),

Приоритет(ы):

Лобанов Михаил Николаевич (RU), (22) Дата подачи заявки: 13.05.2013 RU Домбровский Андрей Александрович (RU) (45) Опубликовано: 20.11.2014 Бюл.

№ 32 (73) Патентообладатель(и):

(56) Список документов, цитированных в отчете о федеральное государственное бюджетное поиске: Шевчук Ю.А. и др. Опыт образовательное учреждение высшего использования 3d-реконструкций при профессионального образования "Алтайский диагностике заболеваний легких на государственный технический университет компьютерных томографах. Биотехносфера. им. И.И. Ползунова" (АлтГТУ) (RU)

2012. N 3-4 (21-22). С. 32-38. RU 2161910 C1, 20.01.2001. Коновалов В.К. и др. Опыт применения трехмерных реконструкций при мультиспиральной компьютернотомографической диагностике шаровидных образований легких. (см. прод.)



Адрес для переписки:

C1 656038, Алтайский край, г.Барнаул, пр. Ленина, C1 46, АлтГТУ, ОИПС

(54) СПОСОБ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ ШАРОВИДНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ

ЛЕГКИХ

(57) Реферат:

Изобретение относится к медицине, а именно среднеквадратичного отклонения плотности к лучевой диагностике, и может быть шаровидного образования легкого, коэффициента использовано для дифференциальной диагностики корреляции при описании параболической заболеваний легких с применением компьютерной зависимостью среднеквадратичного отклонения томографии. Сначала исследуют изображения плотности шаровидного образования легкого по шаровидных образований легких, полученных с срезам от номера среза и фрактальные параметры помощью компьютерной томографии, причем в средней по срезам фрактальной размерности качестве изображений шаровидных образований внутренней структуры шаровидного образования легких (ШОЛ) используют набор срезов, легкого и среднеквадратичного отклонения RU

–  –  –

(56) (продолжение):

Радиология - практика. 2012. N 3. С. 45-50. Адасько Е.В. Роль компьютерной томографии в дифференциальной диагностике одиночных шаровидных образований легких. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук. М, 2003. Xie M. Value of radiodensity determined by enhanced computed tomography for the differential diagnosis of lung masses. Iran J Radiol. 2011 Nov;8(3):145-9

–  –  –

parabolic relation of the density value of the ball-shaped shows the ball-shaped lung growth classified as lung growth average for the section and a number of infiltrative tuberculosis .

the section, a root mean square deviation of the density EFFECT: technique enables providing the more value of the ball-shaped lung growth average for the reliable differential diagnosis of the ball-shaped lung set of sections, a correlation coefficient determined by growth when examining tumour and inflammatory describing as a parabolic relation of the root mean processes, and reducing a radiation dose absorbed by square deviation of the density value of the ball-shaped the patient .



lung growth average for the set of sections and a number 1 dwg RU

Стр.: 3 RU 2 533 738 C1

Изобретение относится к медицине, а именно к лучевой диагностике, и может быть использовано для дифференциальной диагностики заболеваний легких с применением компьютерной томографии .

Преимущественно известные современные способы дифференциальной диагностики шаровидных образований легких (ШОЛ) - центральный и периферический рак, инфильтративный туберкулез, пневмония и другие - не всегда позволяют достоверно определить вид патологического образования, что вызвано наличием сходных черт опухолевых и воспалительных процессов при их визуализации методами компьютерной томографии. Однако существуют и способы дифференциальной диагностики ШОЛ с использованием методов количественного анализа изображений, которые повышают достоверность определения вида патологического образования, но не позволяют гарантировать требуемую точность постановки диагноза .

Известен способ дифференциальной диагностики малых периферических ШОЛ, включающий исследование изображений ШОЛ, полученных с помощью компьютерной томографии, определение и анализ значений фрактальных параметров на изображениях с максимальной настройкой интенсивности реконструированных изображений в оценке состояния сосудистого русла и бронхов при малых периферических раках и гамартомах легкого у тридцати четырех больных. Далее по значениям фрактального параметра D=1,81±0,13 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии рак, а по значениям фрактального параметра D=1,67±0,10 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии гамартома (The usefulness of fractal geometry for the diagnosis of small peripheral lung tumors [Text] / N. Mihara, K. Kuriyama, S .

Kido et al // Nippon Igaku Hoshasen Gakkai Zasshi. - 1998. - Vol.58. - P.148-151) .

Основными недостатками описанного способа дифференциальной диагностики малых периферических ШОЛ являются узкая сфера применения вследствие отсутствия возможности использования для диагностики шаровидного образования легкого любого расположения, так как устанавливают область интереса на стороне ШОЛ только параллельно стенке грудной клетки, и недостаточная достоверность результатов диагностики, так как анализировалась только по фрактальным параметрам небольшая группа пациентов при ограниченном числе нозологий .

Известен способ дифференциальной диагностики малых периферических ШОЛ, включающий исследование изображений ШОЛ, полученных с помощью компьютерной томографии высокого разрешения, определение и анализ фрактальной размерности изображений у семидесяти больных. Далее по значениям фрактальной размерности D= 2,38±0,05 судят о принадлежности ШОЛ к бронхогенной карциноме, а по значениям фрактальной размерности D=1,19±0,05 судят о принадлежности ШОЛ к бронхиолоальвеолярной карциноме (Fractal analysis of internal and peripheral textures of small peripheral bronchogenic carcinomas in thin-section computed tomography: Comparison of bronchioloalveolar cell carcinomas with nonbronchioloalveolar cell carcinomas [Text] / K .



Kido, K. Kuriyama, M. Higashiyama et al // J. Comput. Assist. Tomogr. - 2003. - Vol.27. - P.56-61) .

Основными недостатками описанного способа дифференциальной диагностики малых периферических ШОЛ является невысокая достоверность результатов диагностики, так как использование только фрактальной размерности недостаточно доказано при диагностировании небольшой группы пациентов и ограниченном числе нозологий .

Наиболее близким к заявляемому (прототипом) является способ дифференциальной диагностики ШОЛ, включающий исследование изображений ШОЛ, полученных последовательно в динамике с помощью компьютерной томографии без усиления

Стр.: 4 RU 2 533 738 C1

внутривенным контрастированием, с помощью компьютерной томографии во время усиления внутривенным контрастированием и с помощью компьютерной томографии после усиления внутривенным контрастированием, определение и анализ значений фрактальных параметров у пятнадцати больных. При этом используют изображение шаровидного образования легкого в целом без разделения на срезы. В качестве фрактальных параметров, определяющих фрактальный процесс ветвления кровеносных сосудов, для исследования васкуляризации регионов опухоли применяют фрактальные размерности ШОЛ в целом, которые отображаются в области интереса идентифицированных опухолевых тканей перед анализом их текстуры. На основании анализа значений фрактальных параметров определяют васкуляризацию регионов опухоли, обладающих «сильными» фрактальными характеристиками. Далее по значению фрактального параметра, равному 2,046, судят о принадлежности шаровидного образования легкого к агрессивной злокачественной опухоли, а по значению фрактального параметра, равного 1,534, судят о принадлежности шаровидного образования легкого к неагрессивной злокачественной опухоли. Количественные характеристики показали до 83,34% различий между агрессивными и неагрессивными злокачественными опухолями. Таким образом, данный процесс диагностики ШОЛ с анализом значений фрактальных параметров является обоснованным (Al-Kadi, О.S .

Texture Analysis of Aggressive and Nonaggressive Lung Tumor CE CT Images [Text] / O.S. AlKadi, D. Watson // IEEE transactions on biomedical engineering. - 2008. - Vol.55. - №7. - P.1822Однако достоверность результатов дифференциальной диагностики ШОЛ при использовании описанного способа является недостаточной, так как анализировалась небольшая группа пациентов с применением только фрактальных размерностей в качестве параметров и при ограниченном числе нозологий. Кроме того, реализация описанного способа приводит к повышенной лучевой нагрузке на пациента, так как исследование изображений ШОЛ производят с помощью компьютерной томографии многократно в динамике, используя контрастное усиление .

Задачей изобретения является повышение достоверности результатов дифференциальной диагностики ШОЛ при исследовании опухолевых и воспалительных процессов и снижение лучевой нагрузки на пациента .

Поставленная задача решается тем, что в способе дифференциальной диагностики ШОЛ, включающем исследование изображений ШОЛ, полученных с помощью компьютерной томографии, определение и анализ значений фрактальных параметров, согласно изобретению в качестве изображений ШОЛ используют набор срезов, полученный однократно. Определяют по данному набору срезов стохастические параметры среднего по набору срезов значения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью средней по срезу плотности шаровидного образования легкого от номера среза, среднего по группе срезов среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого по срезам от номера среза и фрактальные параметры средней по срезам фрактальной размерности внутренней структуры шаровидного образования легкого и среднеквадратичного отклонения фрактальной размерности.

Проводят анализ значений стохастических и фрактальных параметров посредством использования искусственного нейрона в соответствии со следующими зависимостями:

–  –  –

где Y - функция активации;

- параметр формы функции активации;

b0, bi, bij - весовые коэффициенты;

xi, xj - набор вышеназванных значений стохастических и фрактальных параметров .

Далее по значению функции активации более 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии рак, а по значению функции активации менее 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии инфильтративный туберкулез .

Повышение достоверности результатов дифференциальной диагностики ШОЛ при исследовании таких нозологий, как рак - опухолевый процесс - или инфильтративный туберкулез - воспалительный процесс - обусловлено получением для полученного набора срезов комплекса стохастических и фрактальных параметров и их анализом, основанным на использовании искусственного нейрона, в соответствии с зависимостями (1) и (2) .

Снижение лучевой нагрузки на пациента обусловлено исследованием изображений ШОЛ, в качестве которых используют набор срезов, производят с помощью компьютерной томографии однократно, без контрастирования изображения .

Предложенное изобретение поясняется схемой, на которой представлена структура функции активации с использованием искусственного нейрона, по которой судят о принадлежности ШОЛ к одной из нозологий. Способ дифференциальной диагностики ШОЛ осуществляется следующим образом .

Сначала проводят исследование изображений ШОЛ, Накоплена база данных параметров ШОЛ для нозологии "Рак" и "Инфильтративный туберкулез". База данных включает в себя 146 параметров ШОЛ с верифицированным диагнозом "Рак" и 88 Инфильтративный туберкулез" .

Затем определяют по данному набору срезов независимые друг от друга стохастические параметры среднего по набору срезов значения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью средней по срезу плотности шаровидного образования легкого от номера среза, среднего по группе срезов среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого по срезам от номера среза и независимые друг от друга фрактальные параметры средней по срезам фрактальной размерности внутренней структуры шаровидного образования легкого и среднеквадратичного отклонения фрактальной размерности .

Далее проводят анализ значений стохастических и фрактальных параметров посредством использования искусственного нейрона в соответствии с зависимостями (1) и (2) для шести входных стохастических и фрактальных параметров. Использование в нейроне нелинейных зависимостей позволяет ограничиться одним нейроном вместо нейронной сети и упростить процесс нахождения весовых коэффициентов зависимости (2). Выбирают весовые коэффициенты, обеспечивающие заданное значение функции

Стр.: 6 RU 2 533 738 C1

активации, равное, например, 0 для шаровидного образования легкого с нозологией инфильтративный туберкулез и, например, 1 для шаровидного образования легкого с нозологией рак. Для определения весовых коэффициентов может быть использован метод наименьших квадратов .

По значению функции активации более 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии рак, а по значению функции активации менее 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии инфильтративный туберкулез .

Затем при диагностике ШОЛ у новых пациентов проводят исследование изображений ШОЛ, в качестве которых используют набор срезов, полученный однократно с помощью компьютерной томографии, определяют те же шесть входных стохастических и фрактальных параметров и проводят анализ значений стохастических и фрактальных параметров посредством использования искусственного нейрона в соответствии с зависимостями (1) и (2), а полученное значение функции активации позволяет поставить наиболее вероятный диагноз .

Пример использования способа дифференциальной диагностики ШОЛ .

Были исследованы ШОЛ у 234 пациентов. В качестве изображений ШОЛ использовали набор срезов, полученный однократно с помощью компьютерной томографии без контрастирования изображения .

В качестве параметров ШОЛ выбраны стохастические (1-4) и фрактальные (5, 6) параметры:

1. Среднее по набору срезов значение плотности ШОЛ (x1) .

2. Коэффициент корреляции при описании параболической зависимостью средней по срезу плотности ШОЛ от номера среза (x2) .

3. Среднее по группе срезов среднеквадратичное отклонение плотности ШОЛ (x3) .

4. Коэффициент корреляции при описании параболической зависимостью среднеквадратичного отклонения плотности ШОЛ по срезам от номера среза (x4) .

5. Средняя по срезам фрактальная размерность внутренней структуры ШОЛ (x5) .

6. Среднеквадратичное отклонение фрактальной размерности (x6) .

Корреляционным анализом доказана независимость использованных параметров и их влияние на выбор нозологии .

При обучении искусственного нейрона с помощью метода наименьших квадратов был произведен выбор весовых коэффициентов, обеспечивающих значение функции активации, равное 0, для ШОЛ с нозологией "Инфильтративный туберкулез" и значение функции активации, равное 1, для ШОЛ с нозологией "Рак" для исследованных ШОЛ у 234 пациентов. Для исследованных ШОЛ у 234 пациентов обучение нейрона позволило получить следующие результаты: 91% ШОЛ с нозологией "Рак" соответствуют значению функции активации Y0,5, а 89% ШОЛ с нозологией "Инфильтративный туберкулез" соответствуют значению функции активации Y0,5. Таким образом у 146 пациентов был верифицирован диагноз "Рак" и у 88 пациентов был верифицирован диагноз "Инфильтративный туберкулез" .

Использование нейрона для дифференциальной диагностики ШОЛ заключалось в следующем:

- определение шести стохастических и фрактальных параметров ШОЛ с помощью компьютерной томографии;

- расчет функции активации Y с использованием обученного нейрона;

- по установленной зависимости принятие решения: при Y0,5 диагностировали рак,

Стр.: 7 RU 2 533 738 C1

а при Y0,5 - инфильтративный туберкулез .

Таким образом, предложенный способ дифференциальной диагностики ШОЛ обеспечивает повышенную достоверность результатов при исследовании опухолевых и воспалительных процессов и позволяет снизить лучевую нагрузку на пациента. Кроме того, данный способ может быть использован для дифференциальной диагностики и других нозологий .

Формула изобретения Способ дифференциальной диагностики шаровидных образований легких, включающий исследование изображений шаровидных образований легких, полученных с помощью компьютерной томографии, определение и анализ значений фрактальных параметров, отличающийся тем, что в качестве изображений шаровидных образований легких используют набор срезов, полученный однократно, определяют по данному набору срезов стохастические параметры среднего по набору срезов значения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью средней по срезу плотности шаровидного образования легкого от номера среза, среднего по группе срезов среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого по срезам от номера среза и фрактальные параметры средней по срезам фрактальной размерности внутренней структуры шаровидного образования легкого и среднеквадратичного отклонения фрактальной размерности, проводят анализ значений стохастических и фрактальных параметров посредством использования искусственного нейрона в соответствии со следующими зависимостями:

,, где Y - функция активации;

- параметр формы функции активации;

b0, bi, bij - весовые коэффициенты;

xi, xj - набор вышеназванных значений стохастических и фрактальных параметров, далее по значению функции активации более 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии рак, а по значению функции активации менее 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии инфильтративный туберкулез .

–  –  –






Похожие работы:

«Комитет Администрации Тюменцевского района Алтайского края по образованию Тюменцевская основная общеобразовательная школа Тюменцевского района Алтайского края ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВА СВОБОДНЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ИНИЦИАТИВ СЕЛЬСКИХ ШКОЛЬНИКОВ В УСЛ...»

«турно-оздоровительные комплексы, офисы, кинотеатры и др.), в учреждениях ИНСТРУКЦИЯ № АК-17/05 пенитенциарных и социального обеспечения, в детских учреждениях; для пропо применению дезинфицирующего средства "Альпинол" ведения генеральных уборок, а также населением в быту. (ФГУП "ГНЦ "НИОПИК", Россия) для профилактической дез...»

«ет форму возможного взаимодействия. Все происходящее на занятии дол­ жно сопровождаться эмоциональным комментарием, в ходе которого педа­ гог проговаривает все действия и ситуации. Необходимо помнить, что поведение ребенка во в...»

«ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Рабочая программа учебного курса "Физическая культура" для 10-11 классов разработана на основе государственного стандарта среднего (полного) общего образования и комплексной программы физического воспитания учащихся 1-11 класс...»

«1 Января. № 1.Цна годовому изданію съ Адресъ редакціи: доставкой и пересыпкой Полтава, Духовное училище. 7 р. 50 к. въ годъ. ЧАСТЬ ОФФИЦІАЛЬНАЯI. Указы Св. Синода. Указомъ Св. Правительствующаго Синода, отъ 8-г...»

«Приложение № 1 Утверждено Приказом от № РЗ ПОЛОЖЕНИЕ 0 закупочной комиссии л ля организации и проведения процедур закупок муниципального ;! в шинного дошколь го образовательного учреждения города Калининграда детского сада № 55 (МАДОУ д/с № 55) 1. Общие положения Для организации г проведения процедур закуп...»

«№ 54 от 19.02.2018 г. ОТЧЕТ О РАБОТЕ ПСКОВСКОГО ОБЛАСТНОГО ОТДЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОГО ДЕТСКОГО ФОНДА за 12 месяцев 2017 года ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ О РАБОТЕ ПОО РДФ 26 февраля 2018 г. Псковское областное отделение Общероссийского общественного благотворите...»




 
2019 www.mash.dobrota.biz - «Бесплатная электронная библиотека - онлайн публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.