19Библиографический список
1. Актуальные подходы к наружной терапии акне, дерматозов, осложненных вторичной инфекцией, и остроконечных кондилом в практике врача-дерматовенеролога // Дерматовенерология и дерматокосметология 2017. № 2(15). С. 4654.
2. Федер Е. Фракталы. М: Мир. 1991. 254 с.
3. Кириченко Л.О. Сравнительный анализ статистических свойств оценок показателя Херства // Вестник Нац. техн. ун-та ХПИ. 2010. 21. C. 88-95.
4. Tayurskii D.A., Rusanova I.A. The Fractal Analysis of the Images and Signals in Medical Diagnostics // Fractal Analysis, Applications in Health Sciences and Social Sciences (Dr. Fernando Brambila (Ed.) InTech) ráapter 3. 2017. P. 57-86.
5. Русанова И.А. Исследование особенностей морфогенеза эпителия при кожных заболеваниях с применением фрактального анализа и бинарного преобразования // сборник статей Всероссийской школы-семинара / под ред. проф. Д.А. Усанова. - Саратов: Изд-во «Саратовский источник». 2018. С.78-81
6. Русанова И.А. Фрактальный анализ эффективности наружной терапии дерматозов // БИОЛОГИЯ - НАУКА ХХ! ВЕКА: 24-я Международная Пущинская школа-конференция молодых ученых. 2020. Пущино. Сборник тезисов, 2020. С. 270.
КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ОФЭКТ/КТ ИЗОБРАЖЕНИЙ: ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОБЪЕМА И АСФЕРИЧНОСТИ НЕЙРОБЛАСТОМЫ
11 2 М. Я. Ядгаров , Ю. Н. Ликарь , Н. В. Матвеев
7ФГБУ НМИЦ ДГОИ им. Д. Рогачева, г. Москва 2 ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н. И. Пирогова, г. Москва E-mail: mikhail.yadgarov@mail.ru
Аннотация: В этом исследовании мы оценили метаболический объем нейробластомы и ее асферичность по результатам ОФЭКТ/КТ с 123I-MIBG для анализа рисков рецидива/прогрессирования и летального исхода. Параметры опухоли оценивались с использованием разработанного программного обеспечения на основе пороговой бинаризации с последующим автоматическим выделением и кодированием области интереса. Был проведен анализ выживаемости Каплана-Мейера с лог-ранг тестом и регрессионный анализ Кокса, выявлены основные предикторы неблагоприятного исхода.
Ключевые слова: нейробластома, ОФЭКТ/КТ, объем опухоли, асферичность опухоли, анализ рисков
Нейробластома - мультифакторная патология, характеризующаяся значительной гетерогенностью в степени дифференцировки и требующая проведения стратификации пациентов по группам риска [1]. Подход к выбору терапии и стратификации пациентов с нейробластомой основан на анализе клинических, лабораторных и генетических факторов. Ретроспективное исследование включало 220 пациентов с первичной нейробластомой (110 девочек, 110 мальчиков; медиана возраста 22,5 месяцев, диапазон 1-198 месяцев). Всем пациентам проводилась сцинтиграфия с 123I-MIBG совмещенная с ОФЭКТ/КТ, а также анализировались лабораторные параметры: нейроспецифическая энолаза
(НСЭ), лактатдегидрогеназа (ЛДГ) и ферритин, а также проводилось генетическое исследование для оценки амплификации гена MYCN и наличия делеции 1p, которые также являются предикторами неблагоприятного исхода [1].
Оценка асферичности опухолей - достаточно новое направление в компьютерном анализе медицинских изображений, реализуемое, главным образом, в позитрон-эмиссионной томографии [2, 3]. На сегодняшний день лишь несколько программных продуктов реализуют возможность определения асферичности по ПЭТ и ОФЭКТ, и все они разработаны в Германии и США [4, 5]. Нами был предложен и программно реализован собственный алгоритм определения объема (Q) и асферичности (ASP) нейробластомы, который включает следующие этапы:
1) проведение порогового преобразования методом Оцу или методом К-средних для получения оптимального соотношения чувствительности/специфичности в определении принадлежности пикселей к области интереса;
2) сглаживание изображения и поиск градиентов алгоритмом Кенни;
3) кодирование области интереса (ROI) цепным кодом Фримена с расчетом периметра и площади ROI на каждом срезе (для автоматической обработки) или выделение контура «ручным» методом с последующим определением площади ROI по формуле площади Гаусса;
4) аппроксимация контура методом Рамера - Дугласа - Пекера;
5) расчет объема опухоли по формуле 1:
Q = Zí(d/2Si + d/2Si+i) (1)
где: Q - объем опухоли;
d - толщина среза;
Si - площадь области интереса (ROI) на срезе i;
Si+1 - площадь области интереса (ROI) на срезе i+1;
i - номер среза.
6) расчет площади поверхности опухоли по формуле 2:
ASP = VÏÏ, где H = (2)
' 36nV2 v '
где: ASP - асферичность опухоли;
S - площадь поверхности опухоли;
V - объем опухоли.
Реализация алгоритма автоматизированного выделения ROI представлена на рисунке 1.
В одномерном регрессионном анализе Кокса асферичность ASP (p = 0,035; отношение рисков ОР = 1,106 для увеличения на одну единицу; 95% ДИ от 1,007 до 1,215), объем опухоли Q (p = 0,018; ОР = 1,002; 95 % ДИ от 1,000 до 1,003), статус амплификации MYCN (p = 0,000; ОР = 10,201; 95% ДИ от 4,515 до 23,047), делеция 1p (p = 0,000; ОР = 11,021; 95% ДИ от 4,236 до 28,672) и уровень НСЭ (p = 0,025; ОР = 1,003; 95% ДИ от 1,000 до
1,005) были значимыми предикторами рецидива/прогрессирования/ летального исхода.
Рис. 1. Интерфейс разработанного программного обеспечения: выделение области
интереса автоматическим методом
Для оценки бессобытийной выживаемости были определены медианные значения параметров и сформированы две группы пациентов -пациенты высокого риска (наличие амплификации/делеции или превышение медианного значения для параметров ASP (более 28,74%), Q (более 38,22 мл) и НСЭ (более 29 нг/мл)) и пациенты низкого риска. Результаты анализа бессобытийной выживаемости для группы риска по асферичности и амплификации MYCN методом Калпан-Мейера представлены на рисунке 2.
ASP
Низкий риск Высокий риск
Амплификация гена MYCN
Бессобытийная выживаемость, мес.
Бессобытийная выживаемость, мес.
Рис. 2. Кривые Каплана-Мейера бессобытийной выживаемости для параметра асферичности (ASP) и амплификации MYCN, p value (log-rank) <0,05.
В этом исследовании параметры визуализации, относящиеся к опухолевой метаболической активности, асферичность и объем опухоли, в сочетании с нейроспецифической энолазой и параметрами генетического контроля позволили идентифицировать детей с высоким риском и низким риском прогрессирования/рецидива/летального исхода. В перспективе необходим многомерный анализ для выявления наиболее оптимальных комбинаций параметров с целью улучшения прогнозирования рисков.
Библиографический список
1. Cohn S. L. et al. The International Neuroblastoma Risk Group (INRG) classification system: an INRG task force report //Journal of clinical oncology. 2009. Т. 27. №. 2. С. 289.
2. Apostolova I. et al. Asphericity of pretherapeutic tumour FDG uptake provides independent prognostic value in head-and-neck cancer // European radiology. 2014. Т. 24. №. 9. С. 2077-2087.
3. Zschaeck S. et al. Prognostic value of baseline [18F]-fluorodeoxyglucose positron emission tomography parameters MTV, TLG and asphericity in an international multicenter cohort of nasopharyngeal carcinoma patients // PloS one. 2020. Т. 15. №. 7. С. e0236841.
4. Krarup M. M. K. et al. Heterogeneity in tumours: Validating the use of radiomic features on 18F-FDG PET/CT scans of lung cancer patients as a prognostic tool //Radiotherapy and Oncology. 2020. Т. 144. С. 72-78.
5. Rogasch J. et al. Individualized risk assessment in neuroblastoma: Prediction of outcome based on metabolic activity in I-123-MIBG-SPECT // Journal of Nuclear Medicine. 2017. Т. 58. №. 1. С. 39-39.
АНАЛИЗ РЯДОВ ЭЭГ, ЭМГ, ЛАЗЕР-ДОПЛЕР ФЛОУМЕТРИИ
(ЛДФ), РИТМОГРАММ (ЭКГ) НА ПРИМЕРЕ ЭКГ И ЛДФ
1 2 В.В. Кислухин , Е.В. Кислухина
1ООО «Медисоник», г. Москва
2ГБУЗ НИИ СП им. Н.В. Склифосовского ДЗ, Москва
E-mail: viktorK08@gmail.com
Аннотация: Обработка сигналов основана стохастической обработке временных рядов ЭЭГ, ЭКГ, ЛДФ и ЭМГ. Математическая обработка позволяет сравнить последовательности на статистическое совпадение и дать простое описание для большинства временных последовательностей. Приведены данные по применению стохастического подхода к анализу сигналов ЛДФ и ЭКГ.
Ключевые слова: временные ряды, стохастический анализ, интенсивность изменения, преобразование Фурье.
Считается, что временные ряды ЭЭГ, ЭКГ, ЛДФ и ЭМГ формируются при участии управления-регуляции. Факторы, определяющие временные ряды и, в частности, их вариации включают мембранные структуры, нейро-гуморальные, миогенные и другие воздействия и их число, например для описания вариаций ЛДФ, доходит до 8-10 [1]. В тоже время, рассмотрение временной последовательности
