RU2417736C1 - Method for individual dosage of radioiodine-131 in treating patients with toxic goiter - Google Patents
Method for individual dosage of radioiodine-131 in treating patients with toxic goiter Download PDFInfo
- Publication number
- RU2417736C1 RU2417736C1 RU2009138379/14A RU2009138379A RU2417736C1 RU 2417736 C1 RU2417736 C1 RU 2417736C1 RU 2009138379/14 A RU2009138379/14 A RU 2009138379/14A RU 2009138379 A RU2009138379 A RU 2009138379A RU 2417736 C1 RU2417736 C1 RU 2417736C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- dose
- patient
- range
- treatment
- doses
- Prior art date
Links
Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Description
Предлагаемый способ относится к медицине, а именно к эндокринологии, радиологии, терапии, и предназначен для определения индивидуальной дозы радиоактивного йода-131 (131I) при лечении больных диффузным токсическим зобом (ДТЗ).The proposed method relates to medicine, namely to endocrinology, radiology, therapy, and is intended to determine an individual dose of radioactive iodine-131 ( 131 I) in the treatment of patients with diffuse toxic goiter (DTZ).
Одним из наиболее эффективных методов лечения больных диффузным токсическим зобом является радиойодтерапия, поэтому особое внимание должно уделяться ее дозиметрическому планированию.One of the most effective methods of treating patients with diffuse toxic goiter is radioiodine therapy, so special attention should be paid to its dosimetric planning.
В настоящее время при радиойодтерапии больных ДТЗ нашел применение способ, основанный на введении стандартной (одинаковой для всех пациентов) дозы 131I.Currently, when radioiodine therapy of patients with DTZ has found application, a method based on the introduction of a standard (identical for all patients) dose of 131 I.
Данный способ экономичен по материальным и временным затратам, однако вопрос по поводу оптимальной дозы все еще открыт: обычно применяют дозы в диапазоне 185-555 МБк. В отдельных случаях большого объема щитовидной железы (ЩЖ) или низкого захвата препарата через 24 часа дозу, как правило, эвристически увеличивают.This method is economical in terms of material and time costs, however, the question of the optimal dose is still open: doses in the range of 185-555 MBq are usually used. In some cases, a large volume of the thyroid gland (thyroid gland) or low drug uptake after 24 hours, the dose is usually heuristically increased.
К недостаткам способа следует отнести игнорирование всех индивидуальных клинических и лабораторных показателей больного, оказывающих существенное влияние на исход терапии. Назначение низких фиксированных доз (185 МБк) ведет к высокой частоте случаев рецидива (до 40%), в то же время повышение дозы до 555 МБк уменьшает число рецидивов в среднем до 19% [1].The disadvantages of the method include ignoring all individual clinical and laboratory parameters of the patient, which have a significant impact on the outcome of therapy. The appointment of low fixed doses (185 MBq) leads to a high incidence of relapse (up to 40%), while increasing the dose to 555 MBq reduces the number of relapses on average to 19% [1].
В то же время, наряду с введением стандартной дозы 131I, известны способы определения индивидуальной дозы радиоактивного йода-131 (131I) при лечении больных диффузным токсическим зобом, учитывающие массу ЩЖ (удельная доза) и/или захват радиоактивного йода ЩЖ через 24 часа.At the same time, along with the introduction of a standard dose of 131 I, methods are known for determining the individual dose of radioactive iodine-131 ( 131 I) in the treatment of patients with diffuse toxic goiter, taking into account the mass of the thyroid gland (specific dose) and / or capture of radioactive iodine of the thyroid gland after 24 hours .
Одним из таких способов является способ определения индивидуальной дозы 131I для лечения больных ДТЗ путем расчета ее по формуле:One of these methods is a method for determining an individual dose of 131 I for the treatment of patients with DTZ by calculating it according to the formula:
величина индивидуальной дозы 131I=296 МБк · 100 / захват 131I щитовидной железой через 24 часа.individual dose value 131 I = 296 MBq · 100 / capture of 131 I by the thyroid gland after 24 hours.
При этом данный способ учитывает только один показатель организма больного, а именно: захват 131I щитовидной железой через 24 часа.Moreover, this method takes into account only one indicator of the patient’s body, namely: the capture of 131 I by the thyroid gland after 24 hours.
Число рецидивов у больных, получивших индивидуальную дозу, определенную данным способом, в годовой период составляет до 14% [2].The number of relapses in patients who received an individual dose determined by this method in the annual period is up to 14% [2].
Наиболее близким по совокупности существенных признаков, выбранным авторами в качестве прототипа является известный способ определения индивидуальной дозы радиоактивного 131I при лечении больных диффузным токсическим зобом, который включает учет двух клинических показателей больного: массы его щитовидной железы и захвата щитовидной железой 131I через 24 часа, с последующим определением индивидуальной дозы по формуле:The closest in combination of essential features selected by the authors as a prototype is the known method for determining the individual dose of radioactive 131 I in the treatment of patients with diffuse toxic goiter, which includes taking into account two clinical parameters of the patient: the mass of his thyroid gland and thyroid uptake 131 I after 24 hours, with the subsequent determination of the individual dose by the formula:
величина индивидуальной дозы 131I=Z·МЩЖ·100/захват 131I через 24 часа (%),individual dose value 131 I = Z · M SHCHZH · 100 / capture 131 I after 24 hours (%),
гдеWhere
Z - значение удельной дозы, обычно выбираемое в диапазоне 3.7-7.4 МБк;Z is the value of the specific dose, usually selected in the range of 3.7-7.4 MBq;
МЩЖ - масса щитовидной железы [1].M thyroid - the mass of the thyroid gland [1].
Несмотря на то что при определении дозы учитываются такие клинические показатели, как масса ЩЖ и захват ЩЖ 131I через 24 часа, которые предположительно оказывают наиболее существенное влияние на исход радиойодтерапии больных ДТЗ, определение дозы данным способом приводит к рецидивам у больных в среднем не менее чем в 10-15% случаев [1].Despite the fact that when determining the dose, clinical parameters such as thyroid mass and thyroid uptake 131 I after 24 hours are taken into account, which presumably have the most significant effect on the outcome of radioiodine therapy in patients with DTZ, dose determination by this method leads to relapse in patients with an average of not less than in 10-15% of cases [1].
Авторами предлагаемого изобретения в клинике был воспроизведен данный способ определения дозы 131I для 52 больных ДТЗ. Полученные результаты показали, что частота гипертиреоза в данной группе больных после лечения оставалась высокой на протяжении года и составляла 30-45% случаев, что в 3-4 раза превышает указанные в источнике данные о рецидивах.The authors of the invention in the clinic reproduced this method for determining the dose of 131 I for 52 patients with DTZ. The results showed that the frequency of hyperthyroidism in this group of patients after treatment remained high throughout the year and amounted to 30-45% of cases, which is 3-4 times higher than the relapse data indicated in the source.
Задачей настоящего изобретения является разработка способа определения индивидуальной дозы радиоактивного йода (131I) при лечении больных ДТЗ, обладающего высокой точностью.The present invention is to develop a method for determining the individual dose of radioactive iodine ( 131 I) in the treatment of patients with DTZ with high accuracy.
Предлагаемая задача решается предлагаемым способом определения индивидуальной дозы радиоактивного йода-131 при лечении больных диффузным токсическим зобом, включающим проведение клинического обследования пациента с определением его показателей, отобранных на основе имеющейся базы клинических данных, оказывающих существенное влияние на исход лечения (положительный или отрицательный) и обеспечивающих наибольшую точность прогноза исхода лечения, таких как: процент захвата тестовой дозы йода-131 через 4 часа, процент захвата тестовой дозы йода-131 через 24 часа, объем щитовидной железы по данным ультразвукового исследования, свободный тироксин крови (пмоль/л), длительность заболевания, пол больного, длительность отмены тиреостатика перед приемом лечебной дозы радиоактивного йода-131, возраст пациента при первом проявлении данной болезни, наличие резекции щитовидной железы в анамнезе, доза мерказолила (тирозола) накануне отмены препарата, последующее определение верхней и нижней границы диапазона рекомендуемой индивидуальной дозы радиоактивного йода (131I) для данного пациента на основе определенных значений указанных показателей больного, при этом определение нижней границы диапазона осуществляют в результате решения задачи прогнозирования дозы для случаев отрицательных результатов лечения, верхней - для случаев положительных результатов, оценку достоверности положительного или отрицательного исхода лечения в зависимости от назначаемой больному дозы на основании решения задачи классификации, в которой базу клинических данных по назначенным дозам добавляют в состав входных данных, результат лечения используют как выходной параметр, а оценку достоверности представляют в виде диапазона чисел от 0 до 1, при этом нулевое значение диапазона интерпретируют как отрицательный исход, единичное значение - как положительный, затем уточняют рассчитанный диапазон рекомендуемых доз путем перебора доз в окрестностях границ с заданным шагом для поиска дозы, обеспечивающей уверенность в успехе терапии 0.5 для левой границы и 0.9 для правой границы, в результате в качестве рекомендуемой дозы выбирают дозу, соответствующую правой границе уточненного диапазона рекомендуемых доз.The proposed problem is solved by the proposed method for determining the individual dose of radioactive iodine-131 in the treatment of patients with diffuse toxic goiter, including conducting a clinical examination of the patient with the determination of its indicators, selected on the basis of the available database of clinical data that have a significant impact on the outcome of treatment (positive or negative) and provide the greatest accuracy in predicting the outcome of treatment, such as: the percentage of capture of the test dose of iodine-131 after 4 hours, the percentage of capture of the test dose iodine-131 after 24 hours, the volume of the thyroid gland according to ultrasound, free blood thyroxine (pmol / l), the duration of the disease, the sex of the patient, the duration of cancellation of thyreostatics before taking a therapeutic dose of radioactive iodine-131, the patient's age at the first manifestation of this disease , the presence of thyroid resection history dose merkazolila (tyrosol) the day before drug withdrawal, then determining upper and lower limit of the recommended individual dose of radioactive iodine (131 I) for the Paci nt based on certain values of these indicators of the patient, while the determination of the lower limit of the range is carried out as a result of solving the problem of predicting the dose for cases of negative treatment results, the upper - for cases of positive results, assessing the reliability of a positive or negative outcome of treatment depending on the dose assigned to the patient solving the classification problem, in which the clinical database of prescribed doses is added to the input data, the result of treatment used as an output parameter, and the reliability estimate is presented as a range of numbers from 0 to 1, while the zero value of the range is interpreted as a negative outcome, a single value is interpreted as positive, then the calculated range of recommended doses is refined by enumerating doses in the vicinity of the boundaries with a given step for search for a dose that ensures confidence in the success of therapy 0.5 for the left border and 0.9 for the right border, as a result, the dose corresponding to the right border of the specified dose is selected as the recommended dose range of recommended doses.
Новым техническим результатом предлагаемого способа является повышение точности определения индивидуальной дозы при лечении больных ДТЗ, что позволяет снизить количество рецидивов при лечении до 9-10%.A new technical result of the proposed method is to increase the accuracy of determining the individual dose in the treatment of patients with DTZ, which reduces the number of relapses in treatment to 9-10%.
Данный результат обусловлен проведением обследования большего количества больных и на основании этого исследования получением дополнительных клинических и лабораторных показателей больных, оказывающих влияние на исход терапии, определением наиболее значимых из всех полученных показателей и расчетом индивидуальной дозы больного с применением точного математического аппарата.This result is due to the examination of a larger number of patients and, based on this study, obtaining additional clinical and laboratory parameters of patients that affect the outcome of therapy, determining the most significant of all the obtained indicators and calculating the individual patient dose using the exact mathematical apparatus.
Предлагаемый способ включает проведение обследования большего количества больных и на основании этого исследования получение клинических и лабораторных показателей больного, оказывающих влияние на исход терапии, определение наиболее значимых из них и применение значений клинических и лабораторных показателей больного для расчета индивидуальной дозы с использованием точного математического аппарата, который базируется на использовании полученной базы клинических данных, включающей 373 пациента с заболеванием ДТЗ (болезнью Грейвса). Средний возраст 48 лет (39; 56), длительность заболевания - 5 лет (3; 9), объем щитовидной железы - 27 мл (19,1; 41,0), минимальный объем щитовидной железы - 3,6 мл, максимальный - 185,5 мл. Лечебная доза йода-131 назначалась эмпирически и составила 350 МБк (250; 480), минимальная - 72 МБк, максимальная - 1180 МБк. Через 1 месяц после начала лечения гипотиреоз наблюдался у 64 пациентов, эутиреоз - у 194, гипертиреоз - у 115. Гипотиреоз и эутиреоз оценивались как положительный результат лечения, гипертиреоз - как отсутствие ожидаемого результата.The proposed method involves examining a larger number of patients and, on the basis of this study, obtaining clinical and laboratory parameters of the patient that affect the outcome of therapy, determining the most significant of them and applying the values of clinical and laboratory parameters of the patient to calculate an individual dose using an exact mathematical apparatus, which based on the use of the obtained clinical database, including 373 patients with DTZ disease (Graves disease) . The average age is 48 years (39; 56), the duration of the disease is 5 years (3; 9), the thyroid gland is 27 ml (19.1; 41.0), the minimum thyroid gland is 3.6 ml, and the maximum is 185 5 ml. The therapeutic dose of iodine-131 was prescribed empirically and amounted to 350 MBq (250; 480), the minimum - 72 MBq, the maximum - 1180 MBq. 1 month after the start of treatment, hypothyroidism was observed in 64 patients, euthyroidism in 194, hyperthyroidism in 115. Hypothyroidism and euthyroidism were assessed as a positive result of treatment, hyperthyroidism as the absence of the expected result.
Математический аппарат, используемый для расчета индивидуальной дозы в предлагаемом способе, включает решение комбинации задач классификации и прогнозирования:The mathematical apparatus used to calculate the individual dose in the proposed method includes solving a combination of classification and forecasting problems:
- задача прогнозирования ставится следующим образом: на основе множества известных значений набора показателей больных, представленного в виде таблицы, и известного исхода терапии построить функцию (алгоритм) оценки рекомендуемой для пациента дозы по значениям набора показателей больного и исхода терапии;- the forecasting task is posed as follows: on the basis of the set of known values of the patient indicators set, presented in the form of a table, and the known outcome of therapy, construct a function (algorithm) for estimating the dose recommended for the patient based on the values of the patient indicators set and the outcome of therapy;
- задача классификации ставится аналогичным образом с той разницей, что значения исхода терапии разбиваются на заданное множество классов из двух элементов (положительный и отрицательный), и заключается в построении функции (алгоритма) оценки исхода терапии для больного и ее достоверности.- the classification task is posed in a similar way with the difference that the outcome of the therapy is divided into a given set of classes of two elements (positive and negative), and consists in constructing a function (algorithm) for assessing the outcome of therapy for the patient and its reliability.
Одним из наиболее эффективных методов решения задач прогнозирования и классификации является построение гибридных систем искусственного интеллекта (ИИ). Построение таких систем включает в себя два основных шага:One of the most effective methods for solving the problems of forecasting and classification is the construction of hybrid systems of artificial intelligence (AI). The construction of such systems includes two main steps:
1) Идентификация структуры и параметров системы.1) Identification of the structure and parameters of the system.
2) Параметрическая оптимизация системы.2) Parametric system optimization.
Идентификация структуры системы выполняется путем кластеризации имеющихся входных данных и включает: выделение лингвистических переменных (по количеству входных параметров задачи), определения их значений (термов) и генерацией нечетких продукционных правил системы нечеткого логического вывода Такаги-Сугено-Канга 0-порядка (TSK0) вида:The identification of the system structure is carried out by clustering the available input data and includes: linguistic variables are selected (by the number of input parameters of the problem), their values (terms) are determined, and fuzzy production rules of the Takagi-Sugeno-Kang 0-order logical derivation system (TSK0) of the form :
где К - количество нечетких правил, - значения входных лингвистических переменных xi, bk - значения выходного параметра у. Нечеткие продукционные правила формируются с помощью алгоритма сферической кластеризации входных данных на основе модифицированной схемы конкурентного обучения. При этом каждому сформированному кластеру соответствует ровно одно правило.where K is the number of fuzzy rules, are the values of the input linguistic variables x i , b k are the values of the output parameter y. Fuzzy production rules are formed using an algorithm for spherical clustering of input data based on a modified competitive training scheme. Moreover, each formed cluster corresponds to exactly one rule.
Параметрическая идентификация системы состоит в определении параметров cik и a ik гауссовых функций принадлежности значений лингвистических переменных:The parametric identification of the system consists in determining the parameters c ik and a ik of the Gaussian membership functions of the values of linguistic variables:
и параметров bk:and parameters b k :
Функции принадлежности определяют степень достоверности утверждения в условиях продукционных правил, a x(t) и y(t) - значения входных и выходного параметра задачи.Membership functions determine the degree of validity of a statement under the conditions of production rules, ax (t) and y (t) are the values of the input and output parameters of the problem.
Схема работы структурированной и параметризованной системы состоит из выполнения шага фаззификации и шага нечеткого продукционного вывода.The structure of a structured and parameterized system consists of a fuzzification step and a fuzzy production output step.
На шаге фаззификации вычисляется степень уверенности в условии каждого правила вывода системы. Для определения логической связки AND в правилах используется оператор произведения (оператор Ларсена):At the fuzzification step, the degree of confidence in the condition of each system inference rule is calculated. To determine the logical connective AND in the rules, the product operator (Larsen operator) is used:
На шаге вывода в соответствии с общей схемой вывода систем типа TSK0 для заданных значений входного вектора х(0) значение выходной переменной y(0) вычисляется по формуле:At the output step, in accordance with the general output scheme of systems of type TSK0 for given values of the input vector x (0), the value of the output variable y (0) is calculated by the formula:
В случае решения задачи классификации формируется совокупность таких систем, выходная переменная каждой из которой отождествляется с отдельным классом задачи, а значения bk задают степень уверенности в принадлежности элемента этому классу.In the case of solving the classification problem, a set of such systems is formed, the output variable of each of which is identified with a separate class of the problem, and the values of b k determine the degree of confidence in the element belonging to this class.
Параметрическая оптимизация системы состоит в уточнении значений параметров функций принадлежности (2) и параметров bk, составляющих вектор параметров w в пространстве параметров W, путем решения оптимизационной задачи, суть которой сводится к минимизации функционала эмпирического рискаThe parametric optimization of the system consists in clarifying the values of the parameters of membership functions (2) and the parameters b k that make up the vector of parameters w in the parameter space W by solving the optimization problem, the essence of which is to minimize the empirical risk functional
где L(y(t), ϕ(x(t), w))=(y(t)-ϕ(x(t), w))2 - квадратичная функция потерь для конкретного элемента (x(t), y(t)) обучающей выборки DN, функция ϕ:X×W→Y, , определенная на пространстве входных переменных X и пространстве параметров W, определяет выход описанной выше системы TSK0 при поступлении на ее вход конкретного элемента x(t) обучающей выборки DN.where L (y (t), ϕ (x (t), w)) = (y (t) -ϕ (x (t), w)) 2 is the quadratic loss function for a particular element (x (t), y (t)) of the training set D N , the function ϕ: X × W → Y, , defined on the space of input variables X and the parameter space W, determines the output of the TSK0 system described above when a specific element x (t) of the training sample D N arrives at its input.
Для решения этой задачи используется алгоритм оптимизации нечетких систем TSK0, основанный на комбинации иммунного алгоритма и метода роя частиц (Particle Swarm Optimization).To solve this problem, the optimization algorithm for fuzzy systems TSK0 is used, based on a combination of the immune algorithm and the Particle Swarm Optimization method.
Реализацию предлагаемого способа осуществляют следующим образом.The implementation of the proposed method is as follows.
Первоначально проводят обследование большего количества больных и на основании этого исследования получают набор наиболее значимых клинических и лабораторных показателей больного, оказывающих влияние на исход терапии (положительный или отрицательный). Затем решают задачу прогнозирования значения дозы отдельно для каждого показателя, оценивают точность полученного прогноза и выбирают показатели, обеспечивающие наиболее высокую точность прогноза. На основе полученных результатов решения задачи прогнозирования формируют базу клинических данных для выбранных показателей, которая используется в качестве входных данных для решения дальнейших задач прогнозирования и классификации (см. таблицу). Далее выполняют грубую оценку верхней и нижней границ диапазона рекомендуемых доз 131I в зависимости от значений выбранных на первом этапе клинических и лабораторных показателей больного, полученных в результате его обследования. Для этого сформированную на первом этапе таблицу входных данных разбивают на две части, первая из которых соответствует положительным исходам лечения, а вторая - отрицательным. Прогнозирование дозы осуществляют для обеих частей, при этом результат прогнозирования дозы для отрицательных исходов составляет нижнюю оценку диапазона доз, а для положительных исходов - верхнюю. После чего формируют оценку достоверности положительного или отрицательного исхода лечения в зависимости от назначаемой пациенту дозы. Для этого решают задачу классификации, в которой база клинических данных по назначенным дозам добавляется в состав входных данных, а исход терапии используется как выходной параметр. Результатом этапа является классифицирующая система, которая для каждого пациента и любой заданной дозы предоставляет оценку исхода терапии и значение уверенности в нем в виде числа, лежащего в диапазоне от 0 до 1. При этом нулевое значение интерпретируют как точно отрицательный исход, а единичное значение - как точно положительный исход, значение 0.5 - как «50 на 50».Initially, a larger number of patients are examined and, on the basis of this study, a set of the most significant clinical and laboratory parameters of the patient is obtained that affect the outcome of therapy (positive or negative). Then they solve the problem of predicting the dose value separately for each indicator, evaluate the accuracy of the forecast obtained and select indicators that provide the highest forecast accuracy. Based on the obtained results of solving the forecasting problem, a clinical data base is formed for the selected indicators, which is used as input to solve further forecasting and classification problems (see table). Next, a rough assessment of the upper and lower boundaries of the recommended dose range of 131 I is performed depending on the values of the patient’s clinical and laboratory parameters selected at the first stage obtained as a result of his examination. For this, the input data table formed at the first stage is divided into two parts, the first of which corresponds to positive treatment outcomes, and the second to negative ones. Dose prediction is carried out for both parts, with the result of dose prediction for negative outcomes being a lower estimate of the dose range, and for positive outcomes, the upper. After that, an assessment of the reliability of a positive or negative outcome of treatment is formed depending on the dose prescribed to the patient. To do this, solve the classification problem, in which a clinical database of prescribed doses is added to the input data, and the outcome of the therapy is used as an output parameter. The result of the stage is a classification system, which for each patient and any given dose provides an assessment of the outcome of therapy and a confidence value in it in the form of a number lying in the range from 0 to 1. At the same time, a zero value is interpreted as an exactly negative outcome, and a single value as definitely a positive outcome, a value of 0.5 - as "50 to 50".
Для уточнения рассчитанного на втором этапе диапазона рекомендуемых доз путем перебора доз в окрестностях грубых границ с заданным шагом 10 МБк для поиска минимальной дозы, обеспечивающей уверенность в успехе терапии больше 0.5 для левой границы и 0.9 для правой границы, значения уверенностей в исходе терапии для тестируемой дозы определяют с помощью классифицирующей системы, построенной на третьем этапе. В качестве рекомендуемой индивидуальной дозы 131I выбирают дозу, соответствующую правой границе уточненного диапазона рекомендуемых доз.To clarify the range of recommended doses calculated at the second stage by enumerating doses in the vicinity of coarse borders with a given step of 10 MBq to find the minimum dose that ensures confidence in the success of the therapy is greater than 0.5 for the left border and 0.9 for the right border, confidence values in the outcome of therapy for the tested dose determined using a classification system built in the third stage. As the recommended individual dose of 131 I, choose the dose corresponding to the right border of the specified range of recommended doses.
Кроме того, построенная классифицирующая система для оценки достоверности положительного или отрицательного исхода лечения в зависимости от назначаемой пациенту дозы позволяет путем перебора доз всего допустимого диапазона построить кривую эффективности назначаемых индивидуальных доз для пациента, т.е. зависимость исхода терапии в виде уверенности в ее положительном исходе в диапазоне (0, 1) от назначаемой дозы 131I.In addition, the constructed classification system for assessing the reliability of a positive or negative outcome of treatment depending on the dose prescribed to the patient allows, by enumerating doses of the entire allowable range, to build the efficiency curve of the assigned individual doses for the patient, i.e. dependence of the outcome of therapy in the form of confidence in its positive outcome in the range (0, 1) of the prescribed dose of 131 I.
В качестве примера применения расчета индивидуальных доз 131I рассмотрен трехмесячный период прогнозирования. В данном случае имеющаяся база данных статистики содержала 294 записи о пролеченных пациентах. В следующей таблице приведены результаты автоматического определения условных коэффициентов относительной значимости факторов (входных переменных) на исход терапии и подбора оптимального их набора до начала первого этапа расчета индивидуальных доз.As an example of the application of the calculation of individual doses of 131 I, a three-month forecasting period is considered. In this case, the available statistics database contained 294 records of treated patients. The following table shows the results of automatic determination of conditional coefficients of the relative importance of factors (input variables) on the outcome of therapy and selection of their optimal set before the first stage of calculating individual doses.
ей гибридной системыClassification accuracy
her hybrid system
Значения рассчитанных коэффициентов влияния подтверждают, что наибольшее влияние на исход терапии оказывают такие показатели, как величина назначаемой дозы радиоактивного йода-131, а также захват радиоактивного йода-131 щитовидной железой через 24 часа и объем щитовидной железы. Вместе с тем, результаты показывают, что дополнительный учет влияния таких показателей больного, как свободный тироксин крови, длительность заболевания ДТЗ, пол больного, длительность отмены тиреостатика перед приемом лечебной дозы йода-131, возраст пациента при первом проявлении болезни ДТЗ (в годах), процент захвата тестовой дозы йода-131 через 4 часа, наличие резекции щитовидной железы в анамнезе, позволяет повысить точность работы классифицирующей гибридной системы с 79 до 91% и тем самым определяет рекомендуемый для использования при расчете индивидуальной дозы набор показателей. Кроме того, в процессе подбора оптимального набора показателей были автоматически исключены из рассмотрения такие показатели, как возраст и процент захвата тестовой дозы йода-131 через 2 часа, поскольку рассчитанные коэффициенты корреляции Пирсона для них с показателями дебДТЗ и 2 соответственно оказались больше 0.8 и, с другой стороны, последние показатели имели большее значение коэффициента влияния на исход терапии.The values of the calculated influence coefficients confirm that the greatest influence on the outcome of therapy is exerted by such indicators as the value of the prescribed dose of radioactive iodine-131, as well as the capture of radioactive iodine-131 by the thyroid gland after 24 hours and the volume of the thyroid gland. At the same time, the results show that additional consideration of the influence of such indicators of the patient as free blood thyroxin, the duration of DTZ disease, the sex of the patient, the duration of the thyrostatic withdrawal before taking a therapeutic dose of iodine-131, the patient's age at the first manifestation of DTZ disease (in years), the percentage of capture of the test dose of iodine-131 after 4 hours, the presence of a thyroid resection in the anamnesis, allows to increase the accuracy of the classifying hybrid system from 79 to 91% and thereby determines the recommended for use in races ete individual dose of a set of indicators. In addition, in the process of selecting the optimal set of indicators, such indicators as the age and percentage of capture of the test dose of iodine-131 after 2 hours were automatically excluded from the analysis, since the calculated Pearson correlation coefficients for them with the values of debDTZ and 2, respectively, were greater than 0.8 and, with on the other hand, the latter indicators had a greater influence coefficient on the outcome of therapy.
Для оценки параметров диагностической информативности предложенного способа применялся метод перекрестной проверки, на каждой итерации которого использовались непересекающиеся обучающие и тестовые выборки исходной базы данных статистики. Обучающая выборка использовалась для построения гибридных систем в соответствии с предложенным четырехэтапным способом расчета индивидуальных доз, а тестовая - для расчета индивидуальных доз пациентам этой выборки. На каждой итерации рассчитывались параметры точности классифицирующей гибридной системы, поскольку именно она по заданным значениям входных показателей и дозе делает заключение об исходе терапии. Также рассчитывались параметры чувствительности, специфичности и эффективности. Все указанные параметры диагностической информативности усреднялись по итерациям перекрестной проверки и выдавались в качестве результирующих для предложенного способа расчета индивидуальных доз. Были получены следующие усредненные значения: точность - 91%, чувствительность - 90%, специфичность - 81%, эффективность - 85%. Высокое значение точности диагностического метода позволяет рассчитывать на процент случаев рецидивов заболевания не больше 9-10%, что, в свою очередь, позволяет повысить эффективность (уменьшить количество рецидивов) лечения больных ДТЗ радиоактивным йодом по сравнению с используемыми в настоящее время способами расчета индивидуальных доз.To evaluate the diagnostic information parameters of the proposed method, a cross-validation method was used, at each iteration of which disjoint training and test samples of the initial statistics database were used. The training sample was used to build hybrid systems in accordance with the proposed four-stage method of calculating individual doses, and the test sample was used to calculate individual doses to patients of this sample. At each iteration, the accuracy parameters of the classifying hybrid system were calculated, since it is she who makes the conclusion about the outcome of the therapy based on the given values of the input parameters and dose. The parameters of sensitivity, specificity and effectiveness were also calculated. All of the indicated parameters of diagnostic information content were averaged over iterations of the cross-check and issued as the result for the proposed method for calculating individual doses. The following average values were obtained: accuracy - 91%, sensitivity - 90%, specificity - 81%, efficiency - 85%. The high accuracy value of the diagnostic method allows calculating the percentage of cases of relapses of the disease not more than 9-10%, which, in turn, allows to increase the effectiveness (reduce the number of relapses) of treating patients with DTZ with radioactive iodine compared with the currently used methods for calculating individual doses.
Конкретное применение предлагаемого способаThe specific application of the proposed method
Предлагаемым способом была определена индивидуальная доза радиоактивного йода-131 для лечения 25 больных ДТЗ. Были получены следующие результаты терапии в трехмесячный срок: количество положительных исходов лечения - 24, количество отрицательных исходов терапии - 1. Таким образом, общий процент рецидивов в трехмесячный срок составил 4%, а точность - 96%.The proposed method was determined by the individual dose of radioactive iodine-131 for the treatment of 25 patients with DTZ. The following treatment results were obtained within a three-month period: the number of positive treatment outcomes was 24, the number of negative treatment outcomes was 1. Thus, the total percentage of relapses in the three-month period was 4%, and the accuracy was 96%.
Пример 1. Больная Б., возраст 52 года. Показатели больной были следующие:Example 1. Patient B., age 52 years. The indicators of the patient were as follows:
- процент захвата тестовой дозы йода-131 через 4 часа (2): 89%;- the percentage of capture of the test dose of iodine-131 after 4 hours (2): 89%;
- процент захвата тестовой дозы йода-131 через 24 часа (3): 92%;- the percentage of capture of the test dose of iodine-131 after 24 hours (3): 92%;
- объем щитовидной железы (VЩЖ): 23.5 мл;- thyroid volume (V TG): 23.5 ml;
- свободный тироксин крови (свТ4): 18.03 пмоль/л;- free blood thyroxine (svT4): 18.03 pmol / l;
- длительность заболевания ДТЗ (длДТЗ): 12 лет;- the duration of the disease DTZ (dLTZ): 12 years;
- пол больного (пол): женский;- gender of the patient (gender): female;
- длительность отмены тиростатика перед приемом дозы йода-131 (отм): 12 дней;- the duration of the cancellation of thyrostatics before taking a dose of iodine-131 (otm): 12 days;
- возраст пациента при первом проявлении ДТЗ (дебДТЗ): 40 лет;- age of the patient at the first manifestation of DTZ (debtDTZ): 40 years;
- наличие резекции ЩЖ в анамнезе (О): наличие;- the presence of thyroid resection in the anamnesis (O): presence;
- доза мерказолила накануне отмены препарата (СТ): 15.- the dose of merkazolil on the eve of drug withdrawal (CT): 15.
Доза 131I для лечения больной, определенная предлагаемым способом, составила 288.2 МБк. У больной наблюдался положительный результат терапии (гипотиреоз) к трехмесячному сроку после лечения.The dose of 131 I for the treatment of the patient, determined by the proposed method, was 288.2 MBq. The patient had a positive result of therapy (hypothyroidism) by the three-month period after treatment.
Пример 2. Больная В., возраст 32 года. Показатели больной были следующие:Example 2. Patient C., age 32 years. The indicators of the patient were as follows:
- процент захвата тестовой дозы йода-131 через 4 часа (2): 58%;- the percentage of capture of the test dose of iodine-131 after 4 hours (2): 58%;
- процент захвата тестовой дозы йода-131 через 24 часа (3): 74%;- the percentage of capture of the test dose of iodine-131 after 24 hours (3): 74%;
- объем щитовидной железы (VЩЖ): 28 мл;- thyroid volume (V TG) 28 ml;
- свободный тироксин крови (свТ4): 5.15 пмоль/л;- free blood thyroxine (svT4): 5.15 pmol / l;
- длительность заболевания ДТЗ (длДТЗ): 9 лет;- the duration of the disease DTZ (dLTZ): 9 years;
- пол больного (пол): женский;- gender of the patient (gender): female;
- длительность отмены тиростатика перед приемом дозы йода-131 (отм): 9 дней;- the duration of the cancellation of thyrostatics before taking a dose of iodine-131 (otm): 9 days;
- возраст пациента при первом проявлении ДТЗ (дебДТЗ): 23 года;- age of the patient at the first manifestation of DTZ (debtDTZ): 23 years;
- наличие резекции ЩЖ в анамнезе (О): отсутствие;- the presence of thyroid resection in the anamnesis (O): absence;
- доза мерказолила накануне отмены препарата (СТ): 15.- the dose of merkazolil on the eve of drug withdrawal (CT): 15.
Доза 131I для лечения больной, определенная предлагаемым способом, составила 387.2 МБк. У больной наблюдался положительный результат терапии (гипотиреоз) к трехмесячному сроку после лечения.The dose of 131 I for the treatment of the patient, determined by the proposed method, was 387.2 MBq. The patient had a positive result of therapy (hypothyroidism) by the three-month period after treatment.
Пример 3. Больной Г., возраст 54 года. Показатели больного были следующие:Example 3. Patient G., age 54 years. Patient performance was as follows:
- процент захвата тестовой дозы йода-131 через 4 часа (2): 49%;- the percentage of capture of the test dose of iodine-131 after 4 hours (2): 49%;
- процент захвата тестовой дозы йода-131 через 24 часа (3): 76%;- the percentage of capture of the test dose of iodine-131 after 24 hours (3): 76%;
- объем щитовидной железы (VЩЖ): 26 мл;- thyroid volume (V TG) 26 ml;
- свободный тироксин крови (свТ4): 29.58 пмоль/л;- free blood thyroxine (svT4): 29.58 pmol / l;
- длительность заболевания ДТЗ (длДТЗ): 2 года;- the duration of the disease DTZ (dLTZ): 2 years;
- пол больного (пол): мужской;- gender of the patient (gender): male;
- длительность отмены тиростатика перед приемом дозы йода-131 (отм): 6 дней;- the duration of the cancellation of thyrostatics before taking a dose of iodine-131 (otm): 6 days;
- возраст пациента при первом проявлении ДТЗ (дебДТЗ): 52 года;- age of the patient at the first manifestation of DTZ (debtDTZ): 52 years;
- наличие резекции ЩЖ в анамнезе (О): отсутствие;- the presence of thyroid resection in the anamnesis (O): absence;
- доза мерказолила накануне отмены препарата (СТ): 20.- dose of merkazolil on the eve of drug withdrawal (CT): 20.
Доза 131I для лечения больного, определенная предлагаемым способом, составила 553.0 МБк. У больного наблюдался положительный результат терапии (гипотиреоз) к трехмесячному сроку после лечения.The dose of 131 I for the treatment of the patient, determined by the proposed method, amounted to 553.0 MBq. The patient showed a positive result of therapy (hypothyroidism) by a period of three months after treatment.
Как видно из полученных результатов, предлагаемый способ определения индивидуальной дозы радиоактивного йода-131 при лечении больных ДТЗ обладает высокой точностью, что позволяет снизить количество рецидивов при лечении до 9-10%.As can be seen from the obtained results, the proposed method for determining the individual dose of radioactive iodine-131 in the treatment of patients with DTZ has high accuracy, which allows to reduce the number of relapses during treatment to 9-10%.
ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИINFORMATION SOURCES
1. Andrei Iagaru and I. Ross McDougall. Treatment of Thyrotoxicosis. J. Nucl. Med. 2007; 48: 379-389.1. Andrei Iagaru and I. Ross McDougall. Treatment of Thyrotoxicosis. J. Nucl. Med. 2007; 48: 379-389.
2. Alexander E., Larsen P.R. High dose of (131)I therapy for the treatment of hyperthyroidism caused by Graves′ disease. J. Clin Endocrinol Metab. 2002; 87: 1073-1077.2. Alexander E., Larsen P.R. High dose of (131) I therapy for the treatment of hyperthyroidism caused by Graves ′ disease. J. Clin Endocrinol Metab. 2002; 87: 1073-1077.
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2009138379/14A RU2417736C1 (en) | 2009-10-16 | 2009-10-16 | Method for individual dosage of radioiodine-131 in treating patients with toxic goiter |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2009138379/14A RU2417736C1 (en) | 2009-10-16 | 2009-10-16 | Method for individual dosage of radioiodine-131 in treating patients with toxic goiter |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2417736C1 true RU2417736C1 (en) | 2011-05-10 |
Family
ID=44732503
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2009138379/14A RU2417736C1 (en) | 2009-10-16 | 2009-10-16 | Method for individual dosage of radioiodine-131 in treating patients with toxic goiter |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2417736C1 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2722568C1 (en) * | 2019-12-31 | 2020-06-01 | Федеральное Государственное Бюджетное Учреждение "Национальный Медицинский Исследовательский Центр Эндокринологии" Министерства Здравоохранения Российской Федерации (Фгбу "Нмиц Эндокринологии" Минздрава России) | Method for determining individual activity of 131-iodine for radioiodine therapy of thyrotoxicosis and prediction of time for achieving a safe level of 131-iodine activity in the patient's body after administering individual 131-iodine activity |
RU2794815C1 (en) * | 2022-08-26 | 2023-04-25 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for personalized approach to choosing method for treatment of graves disease |
-
2009
- 2009-10-16 RU RU2009138379/14A patent/RU2417736C1/en not_active IP Right Cessation
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
IAGARU A. et all. Treatment of Thyrotoxicosis. J. Nucl. Med 2007; 48:379-389, реферат. * |
ФАДЕЕВ В.В. Йододефицитные и аутоиммунные заболевания щитовидной железы в регионе легкого йодного дефицита (эпидемиология, диагностика, лечение). Автореферат диссертации д.м.н. - М., 2004, 41 с. ALIMANOVIC-ALAGIC R. et all. Efficiency and safety of radioactive iodine I-131 in treatment of thyroid disease. Med Arh., 2009; 63(5):295-6, реферат. * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2722568C1 (en) * | 2019-12-31 | 2020-06-01 | Федеральное Государственное Бюджетное Учреждение "Национальный Медицинский Исследовательский Центр Эндокринологии" Министерства Здравоохранения Российской Федерации (Фгбу "Нмиц Эндокринологии" Минздрава России) | Method for determining individual activity of 131-iodine for radioiodine therapy of thyrotoxicosis and prediction of time for achieving a safe level of 131-iodine activity in the patient's body after administering individual 131-iodine activity |
RU2794815C1 (en) * | 2022-08-26 | 2023-04-25 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for personalized approach to choosing method for treatment of graves disease |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11437146B2 (en) | Disease development risk prediction system, disease development risk prediction method, and disease development risk prediction program | |
Lee et al. | Predicting visceral obesity based on facial characteristics | |
Almahshi et al. | Hypothyroidism prediction and detection using machine learning | |
Chandrasekharan et al. | Statistical issues in small and large sample: need of optimum upper bound for the sample size | |
CN116682565B (en) | Digital medical information on-line monitoring method, terminal and medium | |
RU2417736C1 (en) | Method for individual dosage of radioiodine-131 in treating patients with toxic goiter | |
Skalicky et al. | PRO89 SYMPTOM EXPERIENCE OF PATIENTS WITH GENERALIZED PUSTULAR PSORIASIS (GPP) | |
Cao et al. | Association between prenatal exposure to rare earth elements and the neurodevelopment of children at 24-months of age: A prospective cohort study | |
Topić Vučenović et al. | Investigation of factors influencing radioiodine (131 I) biokinetics in patients with benign thyroid disease using nonlinear mixed effects approach | |
KR102593902B1 (en) | Server and Method for Providing Health Condition through Analysis Hair by Using Machine Learning | |
Rawlings et al. | A methodology for construction of a multivariate diagnostic instrument: An application to alcohol abuse screening | |
Matsumoto et al. | DPC in acute-phase inpatient hospital care | |
Kim et al. | Renal phosphate control as a reliable predictive factor of stone recurrence | |
Roshan et al. | Bridging Gaps: Analyzing Breast Imaging-Reporting and Data System (BI-RADS) 0 Rates and Associated Risk Factors in Disproportionally Affected Communities | |
Ziems et al. | Automated Primary Hyperparathyroidism Screening with Neural Networks | |
CN118098621B (en) | Chinese and western medicine combined disease animal model data acquisition system and processing method thereof | |
Lee et al. | Does the Korean Rehabilitation Patient Grouping (KRPG) for Acquired Brain Injury and Related Functional Status Reflect the Medical Expenses in Rehabilitation Hospitals? | |
Bae et al. | Sequential Deep Learning Model for Obesity Prediction Based on Physical Fitness Factors: An Analysis of Data from the 2010–2023 Korean National Physical Fitness Data | |
Riley et al. | Comparison of Hispanics to Caucasians in Metabolic Evaluation of Nephrolithiasis | |
Baldwin et al. | PRO13 Economic IMPACT of Sickle Cell Disease, Treatments, and Related Complications | |
Tran | Statistical Analysis of the Association between Bilirubin and Survival in Primary Biliary Cirrhosis | |
Singh et al. | Achieving clinical automation in emergency medicine with machine learning medical directives | |
Chai | Impacts of Paid Maternity Leave Policy on Breastfeeding Practices and Bloody Diarrhea in Children under Age of Five: Longitudinal Evidence from Low-Income and Middle-Income Countries | |
Trott et al. | Thyroid cancer and thyroid nodules in the people of the Marshall Islands potentially exposed to fallout from nuclear weapons testing | |
Terzi et al. | Retrospective Investigation of Complication Development Risk Conditions with Logistic Regression Models in Diabetic Patients |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20121017 |