Способ дифференциальной диагностики рака поджелудочной железы и хронического панкреатита

Изобретение относится к области медицины, а именно к ультразвуковой диагнгостике, и может быть использовано при дифференциальной диагностике рака поджелудочной железы и хронического панкреатита. Для этого производят эндоскопическую ультрасонографию поджелудочной железы и сопоставляют эндосонограммы пациента с 6 эталонными текстурными эндосонограммами. К каждой эталонной сонограмме добавляют реперную текстурную сонограмму, а порядковую шкалу номеров текстурных сонограмм заменяют интервальной шкалой S1, по которой определяются функции принадлежности к классам панкреатит μ_п(S1), неопределенная классификация μ_н(S1) и рак поджелудочной железы μ_p(S1), которые рассчитывают по оригинальным формулам. Уверенности в исследуемых классах заболеваний определяют оригинальными математическими выражениями. Затем по интервальной шкале, построенной для 8 контурных сонограмм, рассчитывают функции принадлежности по определенным формулам. Принятие решения о принадлежности пациента к одному из исследуемых классов состояний осуществляется по максимальному значению . При l=п у пациента хронический панкреатит, при l=н у пациента неопределенная классификация, при l=р у пациента рак поджелудочной железы. Способ обеспечивает наиболее точную дифференциальную диагностику хронического панкреатита и рака поджелудочной железы, что, в свою очередь, позволяет назначить адекватные схемы лечения, снижая уровень смертности пациентов. 9 ил., 1 табл., 4 пр.

 

Изобретение относится к области медицины, а именно к онкологии и к эндоскопической ультразвуковой диагностике и может быть использовано при дифференциальной диагностике рака поджелудочной железы и хронического панкреатита.

Рак поджелудочной железы (ПЖ) является четвертой по значимости причиной смерти от онкологических заболеваний среди населения Европы. Однако, по прогнозам американских авторов, составленным на основе демографических изменений, рак ПЖ и печени к 2030 году превзойдет рак молочной железы, предстательной железы и колоректальный рак, став второй и третьей по значимости причиной смерти, связанной с онкологическими заболеваниями. Самые высокие показатели заболеваемости и смертности от рака ПЖ наблюдаются в развитых странах. Ранняя диагностика рака является сложной, а зачастую невыполнимой задачей. На момент постановки диагноза у 52% пациентов, как правило, имеются отдаленные метастазы. По данным разных авторов среди всех злокачественных заболеваний ПЖ протоковая аденокарцинома составляет 80-95%. Данные литературы показывают, что клинические, лабораторные, инструментальные дооперационные, а зачастую и интраоперационные, в том числе и морфологические, данные не всегда могут дать точное представление о характере очагового образования ПЖ. Диагностический алгоритм при новообразованиях ПЖ подразумевает проведение эндоскопической ультрасонографии (ЭУС) как уточняющего метода в сложных диагностических ситуациях. ЭУС является одним из наиболее информативных методов отображения паренхимы и протоковой системы органа. Одним из ключевых ультразвуковых диагностических признаков очаговых образований ПЖ, на которых базируется дифференциальная диагностика этой патологии, является эхографическая текстура, визуально отображающая внутреннюю гистологическую структуру объекта. Именно в оценке эхотекстуры максимально реализуются преимущества ЭУС, которая обладает уникальной способностью отображать детали паренхимы ПЖ и не полагается исключительно на размер, асимметрию железы или расширение протоков «вверх по течению», чтобы оценить наличие очаговых образований. Другим важным элементом классификации объекта является его контур, представляющий собой пространственно протяженный разрыв, перепад или скачкообразное изменение значений яркости эхосигналов. Характер контуров очагового образования является диагностически значимым эхографическим признаком в дифференциальной диагностике протоковой аденокарциномы и хронического очагового панкреатита и является неотъемлемой характеристикой очагового образования. Характер контуров очаговых образований определяется гистологической структурой самого образования, степенью его дифференцировки, состоянием окружающей паренхимы ПЖ, а также размерами очагового образования. Несмотря на то, что ЭУС обеспечивает высокое разрешение изображений паренхимы ПЖ и считается высоконадежным диагностическим инструментом, дифференциация между различными типами поражений остается сложной задачей из-за схожести их ультразвуковой эхосемиотики.

Известен способ дифференциальной диагностики рака поджелудочной железы и хронического панкреатита [Текст]: пат.Рос. Федерации: МПК А61В 10/00 (2006.01) / В.Г. Неустроев, Е.А. Ильичева, А.А Владимирова, В.А. Хмельницкая; заявл. 07.02.2007 сущность которого состоит в том, выполняется эндоскопическая ультрасонография, при которой предварительно определяют коэффициент соотношения вертикального и горизонтального размера очага (С), контур образования в месте контакта с холедохом и вирсунговым протоком (К), наличие панкреатического рисунка (Р) и критерий, включающий оценку наличия или отсутствия очага и однородности паренхимы поджелудочной железы вне очагового образования (О), и рассчитывают диагностический коэффициент Д по формуле:

Д=0,53246+0,21578×С-0,018315×К+0,24554×Р+0,18461×О, где

С - числовое значение (количество баллов) для коэффициента соотношения вертикального и горизонтального размера очага, который определяется по арифметической разнице реального и прогнозируемого вертикальных размеров очагового образования, при этом прогнозируемый вертикальный размер вычисляют по формуле:

Y=4,1795+0,43873×Х, где Y - прогнозируемый вертикальный размер очагового образования, мм, X - реальный горизонтальный размер, мм, при этом: арифметическая разница реального и прогнозируемого вертикальных размеров очагового образования больше или равна 3 мм - 1 балл; арифметическая разница реального и прогнозируемого вертикальных размеров очагового образования меньше или равна 2 мм - 2 балла;

К - числовое значение (количество баллов) для контура образования в месте контакта с холедохом и вирсунговым протоком: не визуализирован - 0 баллов; просвет сдавлен без роста - 1 балл; мелкобугристый рост - 2 балла; крупные выросты - 3 балла.

Р - числовое значение (количество баллов) для панкреатического рисунка в очаге: нет - 1 балл; сомнительный - 2 балла; есть - 3 балла. О -числовое значение (количество баллов) для критерия, включающего оценку наличия или отсутствия очага и неоднородности паренхимы поджелудочной железы вне очагового образования: однородная структура с очагом - 0 баллов; неоднородная структура с очагом - 1 балл; однородная структура без очага - 2 балла; неоднородная структура без очага - 3 балла.

При коэффициенте Д<1,5 диагностируют рак поджелудочной железы, а при коэффициенте Д≥1,5 диагностируют хронический панкреатит. Точность предложенной формулы составляет 94,12%, чувствительность 97,92%, специфичность 87,72%, ПЦПР 91,26%, ПЦОР 96.15.

Недостатком этого способа является трудоемкость, операторозависимость и высокая доля субъективизма при оценке изображений, что в какой-то мере характерно для большинства ультразвуковых методов исследования.

В качестве ближайшего аналога выбран метод дифференциальной диагностики очаговых образований поджелудочной железы по данным эндоскопической ультрасонографии на основе анализа эталонных эндосонограмм описанный в работе Белозеров В.А., Кореневский Н. А. Дифференциальная диагностика патологии поджелудочной железы по данным эндоскопической ультрасонографии на основе нечетких математических моделей // Системный анализ и управление в биомедицинских системах, том 20, №1, 2021. - С 102-110.

В этом способе дифференциальная диагностика очаговых образований ПЖ основывается на сравнительном анализе наблюдаемых дифференцируемых эндосонографических изображений с эталонными.

Используются 6 эталонных эндосонограмм: С1-нормальной поджелудочной железы (ПЖ); С2-эхографической текстуры при хроническом панкреатите (ХП); С3-эхографической текстуры при ХП с очаговым характером поражения; С4-эхографической текстуры при высокодифференцированных злокачественных новообразованиях ПЖ; С5-эхографической текстуры при умеренно дифференцированных злокачественных новообразованиях ПЖ; С6-эхографической текстуры при низкодифференцированных злокачественных новообразованиях ПЖ.

Каждой эталонной эндосонограмме для классов состояний: панкреатит - ω_П и рак ПЖ - ω_Р. поставлено в соответствие значение коэффициента уверенности Kc_i. (таблица 1).

Таблица 1 Коэффициенты уверенности по классам ω_П и ω_Р.

По коэффициентам уверенности Kc_i соответствующим эталонным эндосонограммам определяется уверенность в принимаемых решениях с использованием нечетких продукционных решающих правила вида:

Принятие решения о принадлежности пациента к одному из исследуемых классов состояний осуществляется по максимальному значению :

Недостатком этого способа являются низкие диагностическая чувствительность и диагностическая специфичность особенно в областях с близкими значениями коэффициентов уверенности по классам ω_П и ω_Р., что может приводить к опасным ошибкам в диагностике с последующими летальными исходами.

Технической задачей предлагаемого способа является уменьшение количества ошибок при дифференциальной диагностике хронического панкреатита и рака поджелудочной железы.

Одним из путей решения проблемы объективизации и повышения точности данных ультразвукового исследования, в том числе и данных ЭУС, является использование методов искусственного интеллекта для интерпретации изображений. Применительно к дифференциальной диагностике патологии ПЖ интеллект опытных врачей используется для анализа плохо структурированных изображений эндосонограмм. Клиническое мышление восполняет недостаток необходимых статистических данных и позволяет при взаимодействии с инженером - когнитологом строить формальные модели для плохоформализуемых задач. Врач ультразвуковой диагностики при анализе сонографических изображений выделяет из зоны клинического интереса информативные области, характерные для исследуемой патологии. Инженер когнитолог, используя данные разведочного анализа, подбирает математические модели адекватные структуре данных решаемых задач. Рациональное взаимодействие интеллектуальных составляющих обеспечивается соответствующим алгоритмическим обеспечением МСГНРП. Такой подход дает возможность создавать качественно новые МИС, позволяющие решать широкий круг задач интерпретации изображений и диагностики заболеваний, обеспечивая эффективность принимаемых решений в условиях неполноты и неопределенности исходных данных.

Для повышения качества дифференциальной диагностики по изображениям, получаемым в ходе ЭУС была организована серия исследований с привлечением высококвалифицированных экспертов, фокусом внимания которых являлась дифференциальная диагностика очаговой формы ХП и протоковой аденокарциномы ПЖ, поскольку данная патология вызывает наибольшие диагностические трудности в связи со схожестью сонографических характеристик этих образований. Проспективному и ретроспективному анализу подвергнуты результаты лечения 272 пациентов с очаговыми образованиями панкреатодуоденальной зоны. Солидные опухолевые образования ПЖ выявлены у 109 (40,1%) пациентов, локальные формы ХП диагностированы у 40 (14,7%) больных. При этом основополагающими критериями дифференциальной диагностики очаговых образований ПЖ по данным ЭУС были выбраны эхографическая текстура и характер контуров очаговых образований поджелудочной железы.

Сущность изобретения состоит в том, что для дифференциальной диагностики рака поджелудочной железы и хронического панкреатита осуществляется эндоскопическая ультрасонография (ЭУС) поджелудочной железы. Анализируются видеоизображения ЭУС пациентов с очаговой патологией ПЖ формируются шкалы изображений, отображающих эхографическую текстуру и характер контуров очаговых образований, состоящих из совокупности эндосонограмм всех обследованных больных исследуемой группы. Изображения извлекаются из видеороликов путем нарезки кадров с последующим отбором наиболее оптимальных и четких образцов. При этом, для формирования эндосонограммы из видеоизображений использовались разработанные универсальные алгоритмы, позволяющие выделять фрагменты максимально однородные и отвечающие требованиям разрабатываемой шкалы характера контуров. В область интереса старались включить участок эхотекстуры и контура образования, содержащий как можно больше признаков патологии ПЖ обследуемого пациента. Основными моментами алгоритма выделения информативных областей интереса из кадрированных изображений является выбор участка контура очагового образования наиболее близко расположенному к источнику эхосигнала, где разрешающая способность сканера максимальна. Кроме того, анализировались сканы изображений очагов, которые визуализировались идентичными в продольной и поперечной проекциях, что свидетельствует об объективном отображении их структур, не искаженных артефактами, помехами и витиеватыми тангенциальными срезами изображений с наслоением рядом расположенных объектов. Сонографические изображения на шкале эхотекстур и характера контуров расположили в порядке нарастания патологических изменений паренхимы ПЖ от нормальной, через хронический очаговый панкреатит до аденокарциномы с низкой степенью дифференцировки наиболее крупной по размерам. Отсутствие формальной процедуры формирования исходной системы признаков, используемых для решения поставленной задачи дифференциальной диагностики патологии ПЖ побуждает полагаться на опыт экспертов ультразвуковой диагностики, ориентированных в патологии органов панкреатобилиарной зоны. Визуальный анализ полученных изображений показал, что опытный врач ультразвуковой диагностики достаточно надежно выделяет шесть основных эхографических текстур и восемь основных характерных контуров очаговой патологии ПЖ, позволяющих осуществлять искомую классификацию. При этом, меньшая детализация, по мнению экспертов приводит к снижению качества диагностики, а большая детализация вызывает перенапряжение функции селективности внимания и потерю четкости восприятия врача, принимающего диагностические решения. Таким образом, из совокупности изображений шкалы эндосонограмм нами выделены усредненные типовые эталонные эндосонограммы эхотекстур и характера контуров очаговых образований ПЖ, которые включают и характеризуют соответствующую дифференцируемую нами патологии ПЖ.

Собственные исследования и экспертный анализ показали, что анализируя сонограмму, врач визуализирует некоторую интегральную картину единого целостного изображения, практически не разделяя его на составляющие. В связи с этим все признаки, описывающие текстуру (яркость, форма, размеры и пространственное соотношение эхоструктур очага) оценивали как целое. Учитывая неоднородность и емкость понятия эхотекстуры, особенности восприятия зрительных образов и различный опыт будущих пользователей, типовые эхотекстуры мы представили двумя изображениями. Первое изображение представляет собой типовую (эталонную) сонограмму, а второе - искусственно созданное, идеализированное изображение (репер), позволяющий исследователю сосредоточится на том, какую реальную сонограмму он увидит для той или иной диагностической ситуации. Такое двойное отображение типовой эхотекстуры, позволяет исследователю более точно акцентировать свое внимание на диагностируемой патологии, обеспечив в дальнейшем более точную диагностику.

Диагностические шкалы, характеризующие эхографическую текстуру и характер контуров очаговых образований формировались в соответствии с рекомендациями работ:

Белозеров А.В, Кореневский Н.А. Дифференциальная диагностика патологии поджелудочной железы по данным эндоскопической ультрасонографии на основе нечетких математических моделей // Системный анализ и управление в биомедицинских системах, том 20, №1, 2021. - С 102-110.

Белозеров А.В, Кореневский Н.А. Нечеткие модели дифференциальной диагностики очаговых образований поджелудочной железы по данным ультрасонографии на основе анализа реперных схем эталонных эндосонограмм //. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, том 10 №3/4, 2020. С 102-117.

С математической точки зрения задача классификации исследуемых классов заболеваний по эндосонограммам относится к классу плохоформализуемых задач которые целесообразно решать используя теорию нечеткой логики принятия решений и в частности методологию синтеза гибридных нечетких решающих правил (МСГНРП) которая разрабатывалась для решения задач со структурой данных аналогичных нашей задаче. Рекомендации по практическому использованию МСГНРП, включая решение задач аналогичных заявляемому способу описаны в работе Кореневский Н.А. Методология синтеза гибридных нечетких решающих правил для медицинских интеллектуальных систем поддержки принятия решений НА Кореневский, СН Родионова, ИИ Хрипина. - Старый Оскол: ТНТ. -2019. -472 с.

Совместный анализ эталонных эндосонограмм эхографической текстуры и эталонных сонограмм характера контуров позволил сделать вывод о том, что специалисты достаточно уверенно оценивают степень совпадения и близость наблюдаемых ими реальных эндосонограмм к эталонным сонограммам и реперным схемам. Это создает предпосылки значительного увеличения точности в принимаемых решениях путем перехода от шкалы порядка (номер сонограмм) к более точной шкале интервалов с отображением на ней меры близости между эталонными эндосонограммами эхотекстур и эталонными эндосонограммами характера контуров очаговых образований ПЖ. Такие шкалы S позволяют судить о том, насколько близко располагается объект наблюдений со «своей картинкой» к исследуемым классам состояний по построенным на них функциям принадлежности и . Это позволяет использовать общие рекомендации МСГНРП для построения нечетких решающих правил к исследуемым классам состояний ω_Р и ω_П с базовыми элементами в виде функций принадлежности и .

В ходе проведенных исследований, с учетом мнений высококвалифицированных экспертов и структуры данных решаемой задачи, шкалы интервалов S была построена по следующим правилам. Номерам основных эталонных сонограмм были поставлены в соответствие целые числа от 1 до 6 для эхотекстур и от 1 до 8 для эталонных сонограмм характера контуров с учетом того, что с ростом этих чисел увеличивается уверенность в принимаемых решениях по классу ω_Р через класс ω_П. В качестве единицы измерений выбран отрезок шкалы величиной 0,1. Таким образом в ходе проведенных исследований было получено две шкалы: для эхотекстур - шкала S1; для сонограмм характера контуров - S2.

По методике описанной в работе Кореневский НА. Методология синтеза гибридных нечетких решающих правил для медицинских интеллектуальных систем поддержки принятия решений НА Кореневский, СН Родионова, ИИ Хрипина. - Старый Оскол: ТНТ. - 2019. - 472 с. в ходе синтеза искомых решающих правил был проведен разведочный анализ в результате которого в зоне близости значений уверенности в классах ω_Р и ω_П эксперты выделили дополнительный класс ω_Н (класс неуверенного принятия решений), принадлежность к которому свидетельствует о невозможности убедительной диагностики только на основании данных эндосонографии и требует дополнительного обследования. В результате были получены функции принадлежности к исследуемым классам состояний ω_Р, ω_П и ω_Н с базовыми переменными S1 и S2.

Сущность изобретения поясняется чертежами.

На фигуре 1 представлена эхографическая текстура нормальной ПЖ: а) - эталонная эндосонограмма; б) - реперная схема;

на фигуре 2 представлена эхографическая текстура при ХП: а) - эталонная эндосонограмма; б) - реперная схема;

на фигуре 3 представлена эхографическая текстура при ХП с очаговым характером изменений: а) - эталонная эндосонограмма; б) - реперная схема;

на фигуре 4 представлена эхографическая текстура при высокодифференцированных злокачественных новообразованиях ПЖ: а) - эталонная эндосонограмма; б) - реперная схема;

на фигуре 5 представлена эхографическая текстура при умеренно дифференцированных злокачественных новообразованиях ПЖ: а) - эталонная эндосонограмма; б) - реперная схема;

на фигуре 6 представлена эхографическая текстура низкодифференцированной аденокарциномы ПЖ: а) - эталонная эндосонограмма; б) - реперная схема;

на фигуре 7 представлены контуры: а) - при ХП с лобулярными изменениями паренхимы ПЖ; б) - при ХП с очаговыми изменениями паренхимы ПЖ; в) - при хроническом очаговом панкреатите; г) - при ХП с выраженной очаговостью; д) - при высокодифференцированной аденокарциноме; е) - при умеренно дифференцированной аденокарциноме; ж)- при низкодифференцированной аденокарциноме; з) - при низкодифференцированной аденокарциноме больших размеров;

на фигуре 8 приведены графики функций принадлежности к классам сор, ω_П и ω_Н по шкале текстур S1; на фигуре 16 приведены графики функций принадлежности к классам ω_Р, ω_П и ω_Н по шкале контуров S2.

Аналитически графики функций принадлежности, приведенные на фигурах 8 и 9 описываются выражениями:

Уверенности в исследуемых классах заболеваний определяются выражениями:

Принятие решения о принадлежности пациента к одному из исследуемых классов состояний осуществляется по максимальному значению :

Конкретные примеры реализации способа.

Пациент А

По анализу текстурных и контурных эхосонограмм у пациента А врач определил: S1=2,5; S2=l,2.

Для этих значений функции принадлежности:

Уверенности в классификации:

Диагноз:

С уверенностью 0,91 у пациента А хронический панкреатит.

Пациент Б

По анализу текстурных и контурных эхосонограмм у пациента Б врач определил: S1=3,5; S2=4.

Для этих значений функции принадлежности:

Уверенности в классификации:

Диагноз не определен. Пациент Б направляется на дополнительные обследования.

Пациент В

По анализу текстурных и контурных эндосонограмм у пациента В врач определил: S1=4,5; S2=7.

Для этих значений функции принадлежности:

Уверенности в классификации:

Диагноз:

С уверенностью 0,86 у пациента В рак ПЖ

Пациент Г

По анализу текстурных и контурных эндосонограмм у пациента Г врач определил: S1=5,5; S2=7,5.

Для этих значений функции принадлежности:

Уверенности в классификации:

Диагноз:

С уверенностью 0,89 у пациента Г рак ПЖ.

Способ дифференциальной диагностики рака поджелудочной железы и хронического панкреатита, заключающийся в том, что производят эндоскопическую ультрасонографию поджелудочной железы и сопоставляют эндосонограммы пациента с 6 эталонными текстурными эндосонограммами: С1-нормальной поджелудочной железы (ПЖ); С2-эхографической текстуры при хроническом панкреатите (ХП); С3-эхографической текстуры при ХП с очаговым характером поражения; С4-эхографической текстуры при высокодифференцированных злокачественных новообразованиях ПЖ; С5-эхографической текстуры при умеренно дифференцированных злокачественных новообразованиях ПЖ; С6-эхографической текстуры при низкодифференцированных злокачественных новообразованиях ПЖ, отличающийся тем, что к каждой эталонной сонограмме добавляют реперную текстурную сонограмму, а порядковую шкалу номеров текстурных сонограмм заменяют интервальной шкалой S1 по которой определяются функции принадлежности к классам панкреатит μ_п(S1), неопределенная классификация μ_н(S1) и рак поджелудочной железы μ_p(S1), которые рассчитывают по формулам:

где μ_п(S1) - функция принадлежности к классу хронический панкреатит с базовой переменной S1, μ_н(S1) - функция принадлежности к классу неопределенной классификации с базовой переменной S1, μ_p(S1) - функция принадлежности к классу рак поджелудочной железы с базовой переменной S1, S1-базовая переменная, определяемая врачом по шкале рисунков эхографических контуров; при этом уверенности в исследуемых классах заболеваний определяются выражениями:

где μ_п(S2) - функция принадлежности к классу хронический панкреатит с базовой переменной S2, μ_н(S2) - функция принадлежности к классу неопределенной классификации с базовой переменной S2, μ_p(S2) - функция принадлежности к классу рак поджелудочной железы с базовой переменной S2, S2-базовая переменная, определяемая врачом по шкале рисунков эхографической текстуры; а по интервальной шкале построенной для 8 контурных сонограмм рассчитывают функции принадлежности по формулам:

где - уверенность в том, что у пациента хронический панкреатит; - уверенность в том, что у пациента неопределенная классификация, требующая дополнительных обследований; - уверенность в том, что у пациента рак поджелудочной железы, а принятие решения о принадлежности пациента к одному из исследуемых классов состояний осуществляется по максимальному значению :

где Ω_l - наблюдаемый класс заболевания поджелудочной железы, причем при l=п у пациента хронический панкреатит, при l=н у пациента неопределенная классификация, при l=р у пациента рак поджелудочной железы.