CC BY
15
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2021 - Vol. 28, № 4 - P. 107-112
УДК: 616.37-006.6:616-072.1+57.087 DOI: 10.24412/1609-2163-2021-4-107-112
ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА ОЧАГОВОЙ ПАТОЛОГИИ ПОДЖЕЛУДОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ ПО ДАННЫМ
ЭНДОСКОПИЧЕСКОЙ УЛЬТРАСОНОГРАФИИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
В.А. БЕЛОЗЕРОВ*, Н.А. КОРЕНЕВСКИЙ**, С.Н. ГРИГОРЬЕВ***, В.В. АКСЁНОВ**
*БМУ «Курская областная клиническая больница», ул. Сумская, д. 45-а, г. Курск, 305007, Россия,
e-mail: b9W2107495@yandex.ru **ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет», ул. 50лет Октября, д. 94, г. Курск, 305040, Россия, e-mail:kstu-bmi@yandex.ru ***БМУ «Курская областная клиническая больница», ул. Сумская, д. 35а, г. Курск, 305004, Россия
Аннотация. Одним из ключевых эхографических признаков очаговой патологии поджелудочной железы является наличие контуров образования и их характер. Однако, дифференциальная диагностика очаговых образований поджелудочной железы остается сложной клинической задачей из-за схожести их эхосемиотики. Цель исследования. Повышение качества дифференциальной диагностики очаговой патологии поджелудочной железы. Объекты и методы исследования. Для получения видеоданных использовалась эндоскопическая видеосистема фирмы «Olympus» EVIS EXERA II c ультразвуковым процессором EU-ME1. По результатам исследований выделены основные типы эталонных эндосонограмм, отображающих характер контуров дифференцируемой патологии, на основании которых получена нечеткая гибридная модель дифференциальной диагностики хронического очагового панкреатита и протоковой аденокарциномы поджелудочной железы. Результаты и их обсуждение. В ходе математического моделирования и статистических испытаний на репрезентативных контрольных выборках было показано, что полученная модель дифференциальной диагностики, использующая эталонные эндосонограммы, отражающие характер контуров очаговых образований поджелудочной железы, обеспечивает уверенность в искомом диагнозе на уровне 0,45. Дополнительная информация, используемая при анализе эндосонограмм, повышает диагностическую уверенность до величины 0,9.
Ключевые слова: математическая модель, дифференциальная диагностика, хронический очаговый панкреатит, протоко-вая аденокарцинома поджелудочной железы, эталонная эндосонограмма, характер контуров очаговых образований, нечеткие решающие правила.
DIFFERENTIAL DIAGNOSIS OF FOCAL PATHOLOGY OF THE PANCREAS ACCORDING TO ENDOSCOPIC ULTRASONOGRAPHY BASED ON FUZZY MATHEMATICAL MODELS
V.A. BELOZEROV*, N.A. KORENEVSKIJ**, S.N. GRIGOREV***, V.V. AKSENOV**
*Kursk Regional Clinical Hospital; 35a Sumskaya Str., Kursk, 305004, Russia **South-Western State University; 94, 50Let Oktyabrya Str., Kursk, 305040, Russia "Kursk Regional Clinical Hospital; 35a Sumskaya Str., Kursk, 305004, Russia
Abstract. One of the key echographic signs of focal pathology of the pancreas is the presence of formation contours and their nature. However, the differential diagnosis of focal formations of the pancreas remains a difficult clinical task due to the similarity of their echosemiotics. The research purpose is to improve the quality of differential diagnosis of focal pancreatic pathology. Object and methods of research. To obtain video data, an endoscopic video system of the Olympus EVIS EXERA II company with an EU-ME1 ultrasound processor was used. According to the results of the research, the main types of reference endosonograms were identified, reflecting the nature of the contours of the differentiated pathology, on the basis of which a fuzzy hybrid model of the differential diagnosis of chronic focal pancreatitis and ductal pancreatic adenocarcinoma was obtained. Results and its discussion. In the course of mathematical modeling and statistical tests on representative control samples, it was shown that the obtained model of differential diagnosis, using reference endosonograms reflecting the nature of the contours of focal formations of the pancreas, provides confidence in the desired diagnosis at the level of 0.45. The additional information used in the analysis of endosonograms increases the diagnostic confidence to a value of 0.9.
Keywords: mathematical model, differential diagnosis, chronic focal pancreatitis, ductal adenocarcinoma of the pancreas, reference endosonogram, characteristics of the contours of focal formations, fuzzy decision rules.
Введение. Несмотря на большой арсенал и раз- диагностика диффузных и очаговых изменений ПЖ
нообразие применяемых клинических и инструмен- [8]. Полем деятельности для современного рентгено-
тальных методов исследования органов панкреато- лога, к сожалению, чаще всего остается диагностика
билиарной зоны, качество диагностики заболеваний нерезектабельных опухолей [5]. Диагностика солид-
поджелудочной железы (ПЖ) остается неудовлетвори- ных поражений ПЖ так же остается важной клиниче-
тельным [4, 8]. Своевременное выявление характера ской задачей. Фокусом внимания является диффе-
изменений в пораженном органе до настоящего вре- ренциация между очаговым панкреатитом и прото-
мени встречает большие трудности, обусловленные ковой аденокарциномой ПЖ. Эндоскопическое уль-
отсутствием патогномоничных клинических призна- тразвуковое исследование (ЭУС), компьютерная томо-
ков, особенно на ранних стадиях заболевания, велика графия и магнитно-резонансная томография явля-
доля ошибок, затруднительна дифференциальная ются высоко эффективными методами диагностики.
Среди них ЭУС обладает уникальной способностью визуализировать эхографическую текстуру паренхимы ПЖ из-за близости расположения ультразвукового датчика [11]. Преимуществом методики ЭУС является так же возможность детальной оценки границ опухоли, уточнение степени местной распространенности и прицельной биопсии для морфологического исследования [3].
Для злокачественных новообразований ПЖ характерен очаговый характер поражения органа. Основным признаком очага является наличие контура, что возводит анализ информативности этого признака в ранг первостепенных задач. Однако, характеристика контуров при различной очаговой патологии ПЖ в литературе противоречива. В связи с этим детализация их характера является актуальной проблемой, а ее решение позволит улучшить качество дифференциальной диагностики патологии органа и объективизировать данные эндосонографии.
Цель исследования - повышение качества дифференциальной диагностики очаговой патологии поджелудочной железы по данным эндоскопической ультрасонографии на основе анализа характера контуров очаговых образований с использованием нечетких математических моделей.
Материалы и методы исследования. В 20142020 гг. по поводу очаговых образований панкреато-билиарной зоны в Курской областной клинической больнице ЭУС выполнена у 272 пациентов. Женщин было 112 (41,2%), мужчин - 160 (58,8%). Возраст больных варьировал от 27 до 88 лет (средний возраст 54+6,75 года). ЭУС являлась составляющей лечебно-диагностического алгоритма в этой группе больных и использовалась как уточняющий метод исследования. Применялась эндоскопическая видеосистема фирмы «Olympus» EVIS EXERA II c ультразвуковым процессором EU-ME1. Эндосонография выполнялась ультразвуковыми видеогастроскопами: GF UM160 c радиальным датчиком и GF UC140P-AL5 с конвексным. Подготовка пациентов к исследованию включала выполнение эзо-фагогастродуоденоскопии для уточнения состояния верхних отделов ЖКТ, отказ от приема пищи в течении 8 час., от приема жидкости в течении 4 час. Все исследования выполнялись в условиях общей анестезии. Методика проведения исследования соответствовала стандартной эндосонографии панкреатобилиарной зоны [10]. В исследование включены все пациенты, поступившие в клинику с очаговыми солидными образованиями ПЖ, которым выполнялась ЭУС. Критериями исключения было наличие кистозного компонента и ограничения к выполнению исследования в виде ранее выполненных резекционных вмешательств, или патологии, препятствующей проведению аппарата. Сравнение признаков, описывающих характер контуров очагового образования, проводили в группе, в которую были включены 149 пациентов. Солидные опу-
холевые образования ПЖ выявлены у 109 (40,1%) пациентов, локальные формы хронического панкреатита (ХП) диагностированы у 40 (14,7%) больных. С целью анализа первичных данных производилась видеофиксация всех исследований с последующей архивацией информации в цифровом формате.
Окончательный диагноз основывался на результатах интраоперационной ревизии, морфологического исследования интраоперационно полученного биоптата, материала чрескожных и ЭУС контролируемых пункций очаговых образований, щипковых биопсий в случае прорастания опухоли в двенадцатиперстную кишку или общий желчный проток или на совокупности данных всех методов клинического и инструментального обследования и последующего наблюдения за пациентами. Такой подход к отбору пациентов позволил провести статистический анализ полученных данных, оценить их информативность и построить частные решающие правила дифференциальной диагностики ХП и рака ПЖ.
Результаты и их обсуждение. В связи с целью исследования, основное внимание акцентировалось на дифференциальной диагностике очаговой формы ХП и протоковой аденокарциномы ПЖ, поскольку данная патология вызывает наибольшие диагностические трудности в связи со схожестью сонографиче-ских характеристик этих образований. Контур является важным элементом классификации объекта. Под контуром изображения понимается пространственно протяженный разрыв, перепад или скачкообразное изменение значений яркости эхосигналов [13]. Контуры целиком определяют форму объекта, мало зависят от яркости и цвета и содержат необходимую информацию для дальнейшей классификации объекта. Соответственно четкость контуров определяется величиной контрастного перехода. При увеличении четкости происходит сокращение перехода между контрастными областями и наоборот.
Характер контуров очагового образования является диагностически значимым эхографическим признаком в дифференциальной диагностике прото-ковой аденокарциномы и хронического очагового панкреатита и является неотъемлемой характеристикой очагового образования. При описании очаговых образований большинство исследователей описывают характер его контуров [9, 12]. Оценка характера контуров при очаговом панкреатите и опухолях ПЖ в литературе неоднозначна. Данные литературы относительно четкости контуров протоковой аденокарци-номы противоречивы [3,9,12]
Такая противоречивость интерпретации данных ЭУС при очаговых образованиях ПЖ свидетельствует о субъективности оценки эхопризнаков, а так же об отсутствии единого стандартизированного подхода в оценке эхографических диагностических критериев. Критерии в различных исследованиях оцениваются как
самостоятельно, так и попарно, и в совокупности с другими признаками, что не способствует универсализации и систематизации диагностического алгоритма.
На основании данных литературы и собственных наблюдений актуальными эхографическими критериями, характеризующими контуры очагового образования, считали их ровность, четкость, выраженность, равномерность.
Характер контуров очаговых образований определяется гистологической структурой самого образования, степенью его дифференцировки, состоянием окружающей паренхимы ПЖ, а также размерами очагового образования [12].
Нами был проведен ретроспективный анализ протоколов и цифровых видеоматериалов исследований из сформированной информационной медицинской базы данных. При проспективном и ретроспективном анализе видеоизображений ЭУС пациентов с очаговой патологией ПЖ была сформирована шкала изображений, отображающая характер контуров очаговых образований, состоящая из совокупности эндо-сонограмм всех обследованных больных исследуемой группы. Изображения извлекались 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 контура образования, содержащий как можно больше характерных признаков патологии ПЖ обследуемого пациента. Основным моментом алгоритма выделения информативных областей интереса из кадрированных изображений являлся выбор участка контура очагового образования наиболее близко расположенному к источнику эхосигнала, где разрешающая способность сканера максимальна. Кроме того, анализировались контуры изображений очагов, которые визуализировались идентичными из продольного и поперечного сканов, 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 характера контуров расположили в порядке нарастания патологических изменений паренхимы ПЖ от нормальной, через хронический очаговый панкреатит до аденокарциномы с низкой степенью дифференци-ровки 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 па-
тологии органов панкреатобилиарной зоны. Визуальный анализ полученных изображений показал, что опытный врач ультразвуковой диагностики достаточно надежно выделяет 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 потере четкости восприятия врача, принимающего диагностические решения. Таким образом, из совокупности изображений шкалы эндосо-нограмм нами выделены усредненные типовые эталонные эндосонограммы, которые включают и характеризуют контуры очагов, соответствующих дифференцируемой патологии ПЖ.
На рис. приведены изображения выделенных эталонных эндосонограмм, описывающих основные типы контуров очаговых образований ПЖ.
С целью анализа эффективности и корректности работы полученной классификации изображений проведен ретроспективный анализ видеоматериалов ЭУС пациентов с патологией ПЖ и распределением всего массива графических «сырых» данных по основным типам сонограмм, характеризующих контуры образований ПЖ. Распределение пациентов по классам ХП и рак ПЖ по типам контуров приведено в табл. 1. В этой таблице приведены условные названия типов контуров, выделенных из шкалы эхоизображе-ний, характеризующих различную очаговую патологию. Приведенные названия носят условный характер и не являются диагнозом или самостоятельной нозологической формой и призваны облегчить ориентировку в сонографических изображениях шкалы и оптимизировать работу экспертов и пользователей алгоритма.
Таблица 1
Распределение пациентов с ХП и раком ПЖ по основным типам эхографической текстуры
№ Характер контуров ХП Рак ПЖ
абс. частость абс. частость
1 ХП с лобулярными изменениями паренхимы 5 0,13 - -
2 ХП с очаговыми изменениями паренхимы 7 0,18 - -
3 Хронический очаговый панкреатит 8 0,21 9 0,08
4 ХП с выраженной очаговостью изменений 8 0,21 17 0,16
5 Высокодифференцированная аденокарцинома 8 0,21 20 0,18
6 Умеренно дифференцированная аденокарцинома 2 0,05 25 0,23
7 Низкодифференцированная аденокарцинома - - 29 0,27
8 Низкодифференцированная аденокарцинома больших размеров - - 9 0,08
e "ïxf V
L'W V. Jtu
r/r
■ .J
Рис. Эталонные эндосонограммы: а) контуры при ХП с лобулярными изменениями паренхимы ПЖ; б) контуры при ХП с очаговыми изменениями паренхимы ПЖ; в) контуры при хроническом очаговом панкреатите; г) контуры при ХП с выраженной очаговостью; д) контуры при высокодифференцированной аденокарциноме; е) контуры при умеренно дифференцированной аденокарциноме; ж) контуры при низкодифференцированной аденокарциноме; з) контуры при низкодифференцированной аденокарциноме больших размеров
По данным табл. 1 были построены гистограммы классов ХП и рак ПЖ на шкале упорядоченных рисунков (видеоряда) Б с последующим статистическим анализом полученных результатов.
Таблица 2
Усредненные показатели экспертной оценки уверенности в принимаемых решениях по эталонным эхоизображениям
№ Характер контуров ХП Рак ПЖ
уверенность уверенность
1 ХП с лобулярными изменениями паренхимы 0,55 0
2 ХП с очаговыми изменениями паренхимы 0,50 0,15
3 Хронический очаговый панкреатит 0,41 0,20
4 ХП с выраженной очаговостью изменений 0,35 0,28
5 Высокодифференцированная аденокарцинома 0,25 0,30
6 Умеренно дифференцированная аденокарцинома 0,15 0,45
7 Низкодифференцированная аденокарцинома 0,12 0,55
8 Низкодифференцированная аденокарцинома больших размеров 0,12 0,55
Проведенный анализ показал, что исследуемые классы состояний имеют значительную зону пересечений, что в совокупности с нечетко сформирован-
ным видеорядом, формирующим шкалу Б, делает целесообразным для синтеза частного решающего правила использовать методологию синтеза гибридных нечетких решающих правил (МСГНРП) [1,2,6,7].
Отличительной особенностью МСГНРП является активное соединение естественного интеллекта врачей (клиническое мышление) и интеллекта инженера когнитолога с искусственным гибридным интеллектом.
Применительно к решаемой задаче интеллект опытных врачей используется для анализа плохо структурированных изображений эндосоно-грамм, позволяя одномоментно выделять из зоны клинического интереса информативные области характерные для исследуемой патологии. Причем эти области формируются под воздействием множества факторов, иногда не доступных искусственному интеллекту. Сюда входят опыт, интуиция, коллективный разум и другие, возможно плохо изученные особенности мышления.
На первом этапе синтеза нечетких решающих правил эксперты произвели оценку уверенности в принимаемых решениях по классам ХП и рак ПЖ для выбранных эталонных эхоизображений. Усредненные показатели работы экспертов по исследуемым диагностическим классам приведены в таблице (табл. 2).
Анализ выбранных эталонных эндосонограмм показал, что специалисты достаточно уверенно оценивают степень совпадения и близость наблюдаемых ими реальных эндосонограмм к эталонным сонограм-мам. Это создает предпосылки значительного увеличения точности в принимаемых решениях путем перехода от шкалы порядка к более мощной шкале интервалов с отображением на ней меры близости между типовыми эндосонограммами, отражающими патологию ПЖ. Такая шкала Б позволяет судить о том, насколько близко располагается объект наблюдений с соответствующим эталоном к исследуемым классам состояний. В ходе проведенных исследований, с учетом мнений высококвалифицированных экспертов и структуры данных решаемой задачи, шкала интервалов Б была построена по следующим правилам. Номерам типовых эхографических текстур были поставлены в соответствие целые числа от 1 до 8 с учетом того, что с ростом этих чисел увеличивается уверенность в принимаемых решениях по классу рак ПЖ через класс ХП. В качестве единицы измерений выбран отрезок шкалы величиной 0,1. Используя общие реко-
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2021 - Vol. 28, № 4 - P. 107-112
M ^ ) =
^ (* ) =
мендации МСГНРП и данные табл. 2 эксперты на интервальной шкале Б построили графики функций принадлежности ц (S) и (S) к классам хронический панкреатит (класс шп) и рак (класс шр)0 которые аналитически описываются выражениями: 0,55, если Б < 1;
0,55-0,028(Б-1)2, если 1<Б < 4; > 0,05+0,028(Б-7)2, если 4<Б < 7; 0,05, если Б>7; 0, если Б < 1;
0,15 Б - 0,015, если 1 < Б<2; ' 0,089 Б - 0,028, если 2 < Б<6,5;
0,55, если Б > 6,5;
Частные уверенности ию в исследуемых классах состояний 1=п, р по признаку, характеризующему контуры исследуемых эхоструктур, определяются соответствующими функциями принадлежности:
ишп иЮр =мар(Б).
Логика работы этих решающих правил заключается в том, что по выбранной врачом сонограмме с точностью 0,1 определяется значение Б с расчетом соответствующих значений функций принадлежности, которые определяют уверенности по исследуемым классам состояний и 0 и и 0 .
Принятие решения о принадлежности пациента к одному из исследуемых классов состояний осуществляется по максимальному значению иш :
Ц = max {и Шп,иШр}
(1)
Для подтверждения полученной точности классификации была сформирована контрольная выборка из пациентов с верифицированным диагнозом в количестве 50 человек для класса ш и 32 для класса Шр. Дополнительно к каждому классу были сформированы альтернативные классы, включающие другую патологию ПЖ, включая альтернативную, и относительно здоровых людей (100 и 82 человека соответственно). В ходе контроля качества работы решающего правила (1) определялось количество ошибок, совершаемых этим правилом по пациентам, имеющим исследуемую патологию по отношению к альтернативному классу.
По результатам срабатывания решающих правил определялись такие показатели качества классификации, принятые в теории распознавания образов, как диагностическая специфичность (ДС), диагностическая чувствительность (ДЧ) и диагностическая эффективность (ДЭ).
Расчеты показали, что показатель ДЧ, характеризующий качество срабатывания решающего правила (1) для класса Шп, равен 0,57. Показатель ДС, решающего правила (1) для класса Шп равен 0,54, а показатель ДЭ - 0,55. Для класса Шр: ДЧ=0,58, ДС=0,55,
ДЭ=0,56. Приведенные результаты расчетов подтверждают результаты математического моделирования и экспертного оценивания.
В ходе математического моделирования и экспертного оценивания было установлено, что использование модели (1) для наиболее часто встречающихся типов контуров без учета других особенностей анализируемых сонограмм обеспечивает уверенность в правильном принятии решений по классу Шр не ниже 0,45 и по классу шп не ниже 0,52.
Дополнительный учет анализируемых структур во взаимосвязи их отношения к протоковым системами печени и ПЖ, а так же магистральным сосудам увеличивает диагностическую уверенность по классу Шр до 0,85 и т.д. Уверенность по классу Шр превышает величину 0,95.
Полученные результаты свидетельствуют о том, что информация о характере контуров без дополнительных информативных признаков не может использоваться для надежной дифференциальной диагностики исследуемых классов патологии. Однако, критерии эхографической структуры контуров обладают достаточно высокой информативностью, что позволяет рекомендовать их для включения в состав гибридных нечетких решающих правил, обеспечивающих дифференциальную диагностику панкреатита и рака ПЖ с требуемой для медицинской практики точностью.
Сформированная шкала эхографической характеристики контуров очаговых образований ПЖ в перспективе позволит описывать и дифференцировать другие солидные образования органа.
Заключение. ЭУС обладает преимуществом детальной оценки эхографической структуры ПЖ. Разработка эхопризнаков очаговых образований ПЖ на основе детальной оценки характера контуров с использованием разработанных гибридных нечетких решающих правил позволяет объективизировать данные эндосонографии и улучшить результаты не-инвазивной дифференциальной диагностики. Однако, для повышения информативности нечеткой математической модели в решающих правилах необходимо учитывать все ключевые сонографические характеристики очага: форму, размеры, эхогенность и эхографическую текстуру.
Литература / References
1. 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. 2021. Т. 20, № 1. С. 102-110 / Belozerov VA, Korenevskiy NA. Different-sial'naya diagnostika patologii podzheludochnoy zhelezy po dannym en-doskopicheskoy ul'trasonografii na osnove nechetkikh matematicheskikh modeley [Differential diagnosis of pancreatic pathology according to endoscopic ultrasonography data based on fuzzy mathematical models]. Sistemnyy analiz i upravlenie v biomeditsinskikh si-stemakh. 2021;20(1):102-10. Russian.
2. Белозеров В.А., Кореневский Н.А. Нечеткие модели дифференциальной диагностики очаговых образований поджелудочной железы по данным эндоскопической ультрасонографии на основе
JOURNAL OF NEW MEDICAL TECHNOLOGIES - 2021 - Vol. 28, № 4 - P. 107-112
анализа реперных схем эталонных эндосонограмм // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2020. Т. 10, №3. С. 118-135 / Belozerov VA, Korenevskiy NA. Dif-ferentsial'naya diagnostika patologii podzheludochnoy zhelezy po dannym endoskopicheskoy ul'trasonografii na osnove nechetkikh ma-tematicheskikh modeley [Differential diagnosis of pancreatic pathology according to endoscopic ultrasonography data based on fuzzy mathematical models]. Sistemnyy analiz i upravlenie v biomeditsinskikh si-stemakh. 2021;20(1):102-10. Russian.
3. Ветшева Н.Н. Дооперационная диагностика солидных опухолей поджелудочной железы: обзор литературы // Медицинская визуализация. 2016. №5. С. 50-58 / Vetsheva NN. Dooperatsionnaya diagnostika solidnykh opukholey podzheludochnoy zhelezy: obzor literatury [Preoperative diagnosis of solid tumors of the pancreas: a literature review]. Meditsinskaya vizualizatsiya. 2016;5:50-8. Russian.
4. Дусмухамедова З.Т., Фазилов А.А., Абзалова М.Я. Характерные особенности ультразвуковой картины хронического панкреатита // Молодой ученый. 2017. № 10. С. 133-136 / Dusmukha-medova ZT, Fazilov AA, Abzalova MYa. Kharakternye osobennosti ul'trazvukovoy kartiny khronicheskogo pankreatita [Characteristic features of the ultrasound picture of chronic pancreatitis]. Molodoy uchenyy. 2017;10:133-6. Russian.
5. Кармазановский Г.Г. Опухоли поджелудочной железы солидной структуры: протоколы лучевых исследований, дифференциальная диагностика (лекция, часть 1) // Медицинская визуализация. 2016. №4. С. 54-63 / Karmazanovskiy GG. Opukholi podzheludochnoy zhelezy solidnoy struktury: protokoly luchevykh issledovaniy, different-sial'-naya diagnostika (lektsiya, chast' 1) [Pancreatic tumors of solid structure: protocols of radiation research, differential diagnosis (lecture, part 1)]. Meditsinskaya vizualizatsiya. 2016;4:54-63. Russian.
6. Кореневский Н.А. Использование нечеткой логики принятия решений для медицинских экспертных систем // Медицинская техника. 2015. №1. С. 33-35 / Korenevskiy NA. Ispol'zovanie nechetkoy logiki prinyatiya resheniy dlya meditsinskikh ekspertnykh sistem [Using fuzzy decision-making logic for medical expert systems]. Meditsinskaya tekhnika. 2015;1:33-5. Russian.
7. Кореневский Н.А., Родионова С.Н., Хрипина И.И. Методология синтеза гибридных нечетких решающих правил для медицинских интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Старый Оскол: ТНТ, 2019. 472 с. / Korenevskiy NA, Rodionova SN, Khripina II. Metodologiya sinteza gibridnykh nechetkikh reshayushchikh pravil dlya meditsinskikh intellektual'nykh sistem podderzhki prinyatiya resheniy [Methodology for the synthesis of hybrid fuzzy decision rules for medical
intelligent decision support systems]. Staryy Oskol: TNT; 2019. Russian.
8. Нарантуяа Т., Фролова И.Г., Величко С.А. Комплексная лучевая диагностика рака поджелудочной железы // Сибирский онкологический журнал. 2009. № 1. С. 40-44 / Narantuyaa T, Frolova IG, Veli-chko SA. Kompleksnaya luchevaya diagnostika raka podzheludochnoy zhelezy [Comprehensive radiological diagnosis of pancreatic cancer]. Sibirskiy onkologicheskiy zhurnal. 2009;1:40-4. Russian.
9. Неустроев В.Г., Ильичева Е.А., Расулов Р.И., Владимирова А.А., Хмельницкая В.А. Эндосонография в дифференциальной диагностике рака поджелудочной железы и хронического панкреатита // Бюллетень ВСНЦ СО РАМН. 2006. №6. С. 76-81 / Neustroev VG, Il'icheva EA, Rasulov RI, Vladimirova AA, Khmel'nitskaya VA. Endosono-grafiya v differentsial'noy diagnostike raka podzheludochnoy zhelezy i khronicheskogo pankreatita [Endosonography in the differential diagnosis of pancreatic cancer and chronic pancreatitis]. Byulleten' VSNTs SO RAMN. 2006;6:76-81. Russian.
10. Нечипай А.М., Орлов С.Ю., Федоров Е.Д. ЭУСбука. Руководство по эндоскопической ультрасонографии. Москва: Практическая медицина, 2013. С. 99-129 / Nechipay AM, Orlov SYu, Fedorov ED. EUSbuka. Rukovodstvo po endoskopicheskoy ul'trasonografii [EUSbuka. Endoscopic Ultrasonography Guide]. Moskva: Prakticheskaya meditsina; 2013. Russian.
11. Пронина Г.М., Орлова М.В. Роль эндоскопии и эндо-УЗИ в диагностике рака поджелудочной железы // Анналы хирургической гепатологии. 2019. Т. 24, №3. С. 36-44 / Pronina GM, Orlova MV. Rol' endoskopii i endo-UZI v diagnostike raka podzheludochnoy zhelezy [The role of endoscopy and endoultrasound in the diagnosis of pancreatic cancer]. Annaly khirurgicheskoy gepatologii. 2019;24(3):36-44. Russian.
12. Солодинина Е.Н. Эндоскопическое ультразвуковое исследование в диагностике хирургических заболеваний органов панкре-атобилиарной зоны. Дисс. д.м.н. М., 2016. 240 с. / Solodinina EN. En-doskopicheskoe ul'trazvukovoe issledovanie v diagnostike khirur-gicheskikh zabolevaniy organov pankreatobiliarnoy zony [Endoscopic ultrasound in the diagnosis of surgical diseases of the organs of the pancre-atobiliary zone] [dissertation]. Moscow; 2016. Russian.
13. Титов И.О., Емельянов Г.М. Выделение контуров изображения движущегося объекта // Вестник Новгородского Государственного университета. 2010. Т. 55. С. 27-31 / Titov IO, Emel'yanov GM. Vydelenie konturov izobrazheniya dvizhushchegosya ob"ekta [Selecting the contours of a moving object]. Vestnik Novgorodskogo Gosudarstven-nogo universiteta. 2010;55:27-31. Russian.
14. Hawes R.H., Fockens P. Endosonography. Elsevier Inc., 2006. 329 p. / Hawes RH, Fockens P. Endosonography. Elsevier Inc.; 2006.
Библиографическая ссылка:
Белозеров В.А., Кореневский Н.А., Григорьев С.Н., Аксёнов В.В. Дифференциальная диагностика очаговой патологии поджелудочной железы по данным эндоскопической ультрасонографии на основе нечетких математических моделей // Вестник новых медицинских технологий. 2021. №4. С. 107-112. DOI: 10.24412/1609-2163-2021-4-107-112.
Bibliographic reference:
Belozerov VA, Korenevskij NA, Grigorev SN, Aksenov VV. Differentsial'naya diagnostika ochagovoy patologii podzheludochnoy zhelezy po dannym endoskopicheskoy ul'trasonografii na osnove nechetkikh matematicheskikh modeley [Differential diagnosis of focal pathology of the pancreas according to endoscopic ultrasonography based on fuzzy mathematical models]. Journal of New Medical Technologies. 2021;4:107-112. DOI: 10.24412/1609-2163-2021-4-107-112. Russian.
