Densitometric diagnostics of spheric lung forms using artificial neuron

Abstract

Full Text

Наиболее информативным из известных способов оценки структуры шаровидных образований легких (ШОЛ) является методика, включающая исследование их изображений при мультиспиральной компьютерной томографии (МСКТ) с выделением объемов интереса путем автоматизированной дифференциации наружных границ образования от окружающих тканей. При этом используется множество срезов и анализируются полученные параметры - собственно объем (в мм3), эффективный диаметр в миллиметрах, плотность в единицах Хаунсфилда (HU). Однако этот способ недостаточно точен, так как при наличии участков деструкции, тканевого детрита, кальцинатов и других включений в ШОЛ они существенно искажают изучаемые параметры образования. Проведен статистический анализ денситометри- ческих показателей ШОЛ, полученных путем прицельной объемной денситометрии при МСКТ у 328 больных. Диагнозы были верифицированы морфологическими, бактериологическими и клиническими методами. Исследование изображений ШОЛ осуществляли путем объемной денситометрии прицельно внутри шаровидных образований с выделением объемов интереса, в качестве которых использовали денсито- метрические плотности, свободные от участков деструкции и/или участков кальцинации в выбранном объеме. Производили последовательную выборку от среза к срезу в выделенных объемах интереса значений пикселей из файлов в формате DICOM, а анализ распределения денситометрических плотностей проводили как в плоскости среза, так и с учетом различных срезов в выделенном объеме. На I этапе на трансверзальных срезах и мульти- планарных реконструкциях внутри ШОЛ определяли область, свободную от участков деструкции; на II этапе определяли количество трансверзальных срезов в выбранном объеме; на III этапе на трансвер- зальных срезах компьютерных томограмм последовательно от среза к срезу в выделенных зонах интереса проводили прямую выборку значений пикселей из файлов в формате DICOM. Сходным образом поступали при наличии участков кальцинации в ШОЛ. Вновь разработанный способ оценки внутренней структуры ШОЛ позволил получать последовательные выборки в выделенных зонах интереса значений пикселей из файлов в формате DICOM, проводить анализ распределения денситометрических плотностей как в плоскости среза, так и с учетом различных срезов в выделенном объеме. На основании последовательных выборок был определен набор денситометрических параметров для дифференциальной диагностики заболеваний: первичный рак, пневмония и инфильтративный туберкулез. Для попарного разделения нозологий использовался нелинейный нейрон - Y, внутренняя структура которого описывается зависимостями: Y =-1- 1 + e - f=b+Z bx+Z Z bxx i=1 i=1 j=1 Коэффициенты рассчитывались с помощью метода наименьших квадратов. Для каждой пары нозологий производилось обучение нейрона (расчет коэффициентов bi). Выводы 1. Денситометрическая оценка плотности ШОЛ на последовательно расположенных срезах дает возможность количественно определять их структуру. 2. Разработанный способ прицельной объемной денситометрии ШОЛ и анализ полученных параметров распределения повышает точность оценки их внутренней структуры. 3. Разработанный искусственный нелинейный нейрон для попарного разделения ШОЛ на основе многомерной обработки денситометрических параметров позволяет получить разделение нозологических форм первичный рак - инфильтративный туберкулез с точностью 90,2%; первичный рак - пневмония - 84,2%; инфильтративный туберкулез - пневмония - 80,2%. 4. Чувствительность при разделении нозологий первичный рак - инфильтративный туберкулез составила 91,1%, специфичность - 88,6%. Чувствительность при разделении нозологий первичный рак - пневмония составила 90,4%, специфичность - 74,5%. Чувствительность при разделении нозологий инфильтративный туберкулез - пневмония составила 79,5%, специфичность - 80,8%.