Эмиссионные текстурные признаки I-131 ткани дифференцированного рака щитовидной железы

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Менеджмент дифференцированного рака щитовидной железы включает проведение однофотонной эмиссионной томографии, совмещённой с рентгеновской компьютерной томографией, после проведения радиойодтерапии. Несмотря на хороший ответ на хирургическое лечение и радиойодтерапию, в некоторых случаях выявляют рецидив заболевания, что в 8% наблюдений приводит к неблагоприятному прогнозу [1]. Предварительный анализ распределения I-131 в остаточных тканях щитовидной железы и очагах метастазирования позволяет оценить вероятность рецидива дифференцированного рака. На сегодняшний день не описан одновременно эффективный и простой в исполнении способ прогноза рецидива дифференцированного рака щитовидной железы.

Цель — разработка методики выделения и вычисления текстурных признаков области накопления I-131 с использованием системы однофотонной эмиссионной томографии, соответствующей ткани дифференцированного рака щитовидной железы.

Материалы и методы. Проведён ретроспективный анализ однофотонной эмиссионной томографии, совмещённой с рентгеновской компьютерной томографией, области шеи и грудной клетки 23 пациентам. В программном обеспечении Xeleris 4DR размечены области интереса — очаги накопления I-131 в ложе первичной опухоли, регионарные и отдалённые метастазы.

Полученная маска с исходным изображением обрабатывались в программе, написанной c помощью пакета Matlab, которая локализует очаги. Вычислены текстурные признаки очагов на основе полученной матрицы пространственной смежности. Она показывает, как часто пиксели с определёнными значениями яркости в серой шкале встречаются на изображении, поэтому признаки на основе матрицы пространственной смежности отражают частотное распределение различных соседств пикселей в данном контексте.

Результаты. Разработан алгоритм построения трёхмерных матриц источника излучения в окружении ткани дифференцированного рака щитовидной железы. Исследованы текстурные признаки трёхмерных матриц. Показано наличие тенденций к различию текстурных признаков, соответствующих упорядоченности значений пикселей и контрасту изображения. Значения полученных признаков подчиняются логнормальному распределению.

Заключение. Алгоритм экстракции текстурных признаков очагов накопления I-131 позволяет проводить анализ посттерапевтических снимков однофотонной эмиссионной томографии, совмещённой с рентгеновской компьютерной томографией, на предмет вероятности рецидива дифференцированного рака щитовидной железы.

Полный текст

Обоснование. Менеджмент дифференцированного рака щитовидной железы включает проведение однофотонной эмиссионной томографии, совмещённой с рентгеновской компьютерной томографией, после проведения радиойодтерапии. Несмотря на хороший ответ на хирургическое лечение и радиойодтерапию, в некоторых случаях выявляют рецидив заболевания, что в 8% наблюдений приводит к неблагоприятному прогнозу [1]. Предварительный анализ распределения I-131 в остаточных тканях щитовидной железы и очагах метастазирования позволяет оценить вероятность рецидива дифференцированного рака. На сегодняшний день не описан одновременно эффективный и простой в исполнении способ прогноза рецидива дифференцированного рака щитовидной железы.

Цель — разработка методики выделения и вычисления текстурных признаков области накопления I-131 с использованием системы однофотонной эмиссионной томографии, соответствующей ткани дифференцированного рака щитовидной железы.

Материалы и методы. Проведён ретроспективный анализ однофотонной эмиссионной томографии, совмещённой с рентгеновской компьютерной томографией, области шеи и грудной клетки 23 пациентам. В программном обеспечении Xeleris 4DR размечены области интереса — очаги накопления I-131 в ложе первичной опухоли, регионарные и отдалённые метастазы.

Полученная маска с исходным изображением обрабатывались в программе, написанной c помощью пакета Matlab, которая локализует очаги. Вычислены текстурные признаки очагов на основе полученной матрицы пространственной смежности. Она показывает, как часто пиксели с определёнными значениями яркости в серой шкале встречаются на изображении, поэтому признаки на основе матрицы пространственной смежности отражают частотное распределение различных соседств пикселей в данном контексте.

Результаты. Разработан алгоритм построения трёхмерных матриц источника излучения в окружении ткани дифференцированного рака щитовидной железы. Исследованы текстурные признаки трёхмерных матриц. Показано наличие тенденций к различию текстурных признаков, соответствующих упорядоченности значений пикселей и контрасту изображения. Значения полученных признаков подчиняются логнормальному распределению.

Заключение. Алгоритм экстракции текстурных признаков очагов накопления I-131 позволяет проводить анализ посттерапевтических снимков однофотонной эмиссионной томографии, совмещённой с рентгеновской компьютерной томографией, на предмет вероятности рецидива дифференцированного рака щитовидной железы.

×

Об авторах

Михаил Сергеевич Мальцев

Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ

Автор, ответственный за переписку.
Email: misha.malcev.01@bk.ru
ORCID iD: 0009-0009-2420-4650
Россия, Москва

Алексей Андреевич Трухин

Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ; Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии

Email: Alexey.trukhin12@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5592-4727
SPIN-код: 4398-9536
Россия, Москва; Москва

Алмаз Вадимович Манаев

Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ; Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии

Email: a.manaew2016@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0003-8035-676X
SPIN-код: 2902-9767
Россия, Москва; Москва

Мария Валентиновна Рейнберг

Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии

Email: mrezerford12@gmail.com
ORCID iD: 0009-0002-1632-2197
Россия, Москва

Список литературы

  1. Рейнберг М.В., Слащук К.Ю., Трухин А.А., Аврамова К.И., Шеремета М.С. Современный взгляд на основные аспекты подготовки пациентов с дифференцированным раком щитовидной железы к радиойодтерапии: научный обзор // Digital Diagnostics. 2023. Т. 4, № 4. C. 543–568. doi: 10.17816/DD532728

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 79539 от 09 ноября 2020 г.


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах