АВТОМАТИЗОВАНА ЕКСПЕРТНА СИСТЕМА ОЦІНЮВАННЯ РЕЗУЛЬТАТІВ ОБСТЕЖЕННЯ МОЛОЧНИХ ЗАЛОЗ ДЛЯ КОНТАКТНОЇ ЦИФРОВОЇ ТЕРМОГРАФІЇ

V. O.  Biloshenko; V.Z. Gurianov; Yu. Ye. Liakh; V. V. Pryhodchenko

doi:10.11603/mie.1996-1960.2019.2.10315

Автор(и)

V. O. Biloshenko Донецький фізико-технічний інститут ім. О. О. Галкіна НАН України
V.Z. Gurianov Національний медичний університет імені О. О. Богомольця
Yu. Ye. Liakh Східноєвропейський національний університет імені Лесі Українки
V. V. Pryhodchenko Донецький фізико-технічний інститут ім. О. О. Галкіна НАН України

DOI:

https://doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2019.2.10315

Ключові слова:

захворювання молочних залоз, термографія, фрактальний аналіз, модель прогнозування

Анотація

Проблеми ранньої діагностики раку молочної залози пов'язані з якістю та тривалістю життя жінок. Одним із шляхів вирішення цієї проблеми є проведення скринінгу — профілактичного обстеження жінок, починаючи з 35-річного віку.

Контактна цифрова термографія молочних залоз відповідає вимогам для первинного обстеження молочних залоз, проте оцінювання результатів термографії потребує підготовки кваліфікованих спеціалістів.

Вирішення проблеми спрощення та прискорення оцінювання результатів термографії може бути здійснено за рахунок розроблення програмного комплексу для автоматизованого оцінювання термограм.

Проведено аналіз 685 записів термограм жінок, віком від 18 до 86 років, яким за результатом комплексного обстеження був виставлений кінцевий діагноз. Для оцінювання розподілу поля температур молочних залоз використано алгоритм оцінювання показника Херста для фракталів високої розмірності.

При проведенні статистичного аналізу виявлено інформативні показники, що описують поле температур молочних залоз, які дозволяють провести дискримінацію норми та патології. На виділених ознаках побудована математична модель прогнозування ризику патології молочних залоз. Автоматизована система аналізу реалізована в нелінійних нейромережевих моделях, що дозволило з 90,2 % чутливістю та 85,1 % специфічністю прогнозувати ризик патології.

Отже, розроблено автоматизовану систему, що дозволяє з використанням методу термографії виявляти патологію молочних залоз при проведенні скринінгових досліджень підготовленим медичним працівником із сестринською або фельдшерською освітою, сімейним лікарем.

Посилання

Ng, E. Y. (2009). A review of thermography as promising non-invasive detection modality for breast tumor. Int. J. Therm. Sci., 48(5), 849-859. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijthermalsci.2008.06.015

Koval'chuk, I. S., Dunayevskiy, V. I., Venger, Ye. F., Kotovskiy, V. I., Nazarchuk, S. S. (201З). Vozmozhnosti distantsionnoy infrakrasnoy termografii v diagnostike zabolevaniy molochnykh zhelez (dobrokachestvennyye izmeneniya) [Possibilities of remote infrared thermography in the diagnosis of diseases of the mammary glands (benign changes)]. Ukr. med. Chasopis, 3(95), 165-169. [in Russian].

Prikhodchenko, V. V., Prikhodchenko, O. V., Beloshenko, V. A., Doroshev, V. D., Karnachev, A. S. (2009). Povysheniye effektivnosti otborochnogo etapa selektivnogo skrininga zabolevaniy molochnoy zhelezy [Improving the effectiveness of the screening stage for selective screening of breast diseases]. Medyko-sotsialni problemy simi, Vol. 14, 4, 20-25 [in Russian].

Prikhodchenko, V. V., Dumanskiy, Yu. V., Prikhodchenko, O. V., Beloshenko, V. A., Doroshev, V. D., Karnachev, A. S. (2012). Primeneniye kontaktnogo tsifrovogo termografa TKTS-1 v diagnostike zabolevaniy molochnykh zhelez [The use of contact digital thermograph TKTS-1 in the diagnosis of diseases of the mammary glands]. Donetsk, 189. [in Russian].

Kozhevnikova, I. S., Pankov, M. N., Ermoshina, N. A. (2017). Metodyi obrabotki i analiza termogramm dlya ekspress-diagnostiki novoobrazovaniy molochnyih zhelez [Methods of processing and analysis of thermograms for the rapid diagnosis of breast tumors]. Zhurnal mediko-biologicheskih issledovaniy, Vol. 5, 2, 56-66. [in Russian].

Kozhevnikova, I. S., Pankov, M. N., Gribanov, A. V., Startseva, L. F., Ermoshina, N. A. (2017). Primenenie infrakrasnoy termografii v sovremennoy meditsine [The use of infrared thermography in modern medicine]. Ekologiya cheloveka, 2, 39-46. [in Russian]. DOI: https://doi.org/10.33396/1728-0869-2017-2-39-46

URL: https://www.imcs-4u.com/procedury/ thermografiya.html.

Rozenfel'd, L. G., Kolotilov, N. N. (2001). Distantsionnaya infrakrasnaya termografiya v onkologii [Remote infrared thermography in oncology]. Onkologiya, Vol. 3, 2-3, 103-106. [in Russian].

Markel', A. L., Vayner, B. G. (2005). Infrakrasnaya termografiya v diagnostike raka molochnoy zhelezy (obzor zarubezhnoy literatury) [Infrared thermography in the diagnosis of breast cancer (review of foreign literature)]. Terapevt. Arkhiv, Vol. 776, 57-61. [in Russian].

Prikhodchenko, V. V., Prikhodchenko, O. V. (2005). Diagnostika zabolevaniy molochnoy zhelezy s pomoshch'yu tsifrovogo kontaktnogo termografa [Diagnosis of breast disease using a digital contact thermograph]. Medyko-sotsialni problemy simi, Vol. 10, 3-4, 61-64. [in Russian].

Prykhodchenko, V. V., Prykhodchenko, O. V., Biloshenko, V. O., Karnachov, O. S., Doroshev, V. D., Kalinina, O. I. (2009). Mozhlyvosti kontaktnoyi tsyfrovoyi termohrafiyi u ranniy doklinichniy diahnostytsi raku molochnoyi zalozy [Possibilities of contact digital thermography in the early preclinical diagnosis of breast cancer]. Onkolohiya, Vol. 13, 2, 125-129. [in Ukranian].

Venger, E. F., Gordienko, V. I., Dunaevskiy, V. I., Kotovskiy, V. Y., Maslov, V. P. (2015). Zastosuvannya termografii v Ukraini [Application of thermography in Ukraine]. Nauka ta Innovatsii, Vol. 11, 6. 5-15. [in Ukranian].

Etehadtavakol, M., Ng, E. Y. K. (2013). Breast thermography as a potential non-contact method in the early detection of cancer: A review. J. Mech. Med. Biol., 13(2), Art. № 1330001. DOI: https://doi.org/10.1142/S0219519413300019

Beloshenko, V. A., Doroshev, V. D., Karnachev, A. S., Prikhodchenko, V. V. (2007). Kompleks apparatury dlya ranney diagnostiki onkologicheskikh zabolevaniy metodom kontaktnoy tsifrovoy termografii [Complex of equipment for early diagnosis of oncological diseases by the method of contact digital thermography]. Nauka ta innovatsii, Vol. 3, 5, 11-25. [in Russian].

Bubnov, R. V., Melnyk, I. M. (2011). The methods of fractal analysis of diagnostic images. Initial clinical experience. Lik. Sprava, 3-4, 108-113.

Bubnov, R. V., Melnyk, I. M. (2014). Hepatic oncology diagnosis based on imaging fractal analysis: preliminary results. EPMA Journal, 5, A43. URL: https://link.springer.com/article/10.1186%2F1878-5085-5-S1-A43.

Etehadtavakol, M., Lucas, C., Sadri, S., Ng, E. Y. K. (2010). Analysis of breast thermography using fractal dimension to establish possible difference between malignant and benign patterns. J. Healthcare Eng., Vol. 1, 1, 27-43. DOI: https://doi.org/10.1260/2040-2295.1.1.27

Baish, J. W., Jain, R. K. (2000). Fractals and cancer. Cancer Res., Vol. 60, 3683-3688.

Ramirez-Cobo, P., Vidakovic, B. (2013). A 2D wavelet-based multiscale approach with applications to the analysis of digital mammograms. Computational Statistics and Data Analysis, Vol. 58, 2, 71-81.

Dumansky, Y. V., Lyakh, Yu. Ye., Gorshkov, O. G., Gurianov, V. G., Prihodchenko, V. V. (2012). Fractal dimensionality analysis of normal and cancerous mammary gland thermograms. Chaos, Solitons and Fractals, Vol. 45, 1494-1500. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2012.07.006

Carbone, A. (2007). Algorithm to estimate the Hurst exponent of highdimensional fractals. Phys. Rev. E., Vol. 76, 056703. DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.76.056703

Petrie, A., Sabin, C. (2005). Medical Statistics at a Glance. 2nd ed. Blackwell Publishing.

Gur'yanov, V. G., Lyah, Yu. Ye., Pariy, V. D. et al. (2018). Posibnik z biostatistiki. Analiz rezultativ medichnih doslidzhen u paketi EZR (R-statistics) [Biostatistics guide. Analysis of the results of medical research in the package EZR (R-statistics)]. Navchalniy posibnik. K.: Vistka, 208. [in Ukranian].

Kanda, Y. (2013). Investigation of the freely available easy-to-use software 'EZR' for medical statistics. Bone Marrow Transplant, Vol. 48, 452-458. DOI: https://doi.org/10.1038/bmt.2012.244

Haykin, S. (1999). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. 2nd ed. - Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ.

Lyakh, Yu. Ye., Hufyanov V. H. (2012). Matematycheskoe modelyrovanye pry reshenyy zadach klassyfykatsyy v byomedytsyne [Mathematical modeling for solving classification problems in biomedicine]. Ukrayins'kyy zhurnal telemedytsyny ta medychnoyi telematyky, 2(10), 69-76 [in Russian].