RU2493770C2 - Method of diagnosing cancer in patients with pre-operation cytological diagnosis "follicular neoplasm" of thyroid gland by means of mathematical modelling - Google Patents

Method of diagnosing cancer in patients with pre-operation cytological diagnosis "follicular neoplasm" of thyroid gland by means of mathematical modelling Download PDF

Info

Publication number
RU2493770C2
RU2493770C2 RU2011137767/14A RU2011137767A RU2493770C2 RU 2493770 C2 RU2493770 C2 RU 2493770C2 RU 2011137767/14 A RU2011137767/14 A RU 2011137767/14A RU 2011137767 A RU2011137767 A RU 2011137767A RU 2493770 C2 RU2493770 C2 RU 2493770C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
diagnosis
thyroid gland
thyroid
nodular
cytological
Prior art date
Application number
RU2011137767/14A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2011137767A (en
Inventor
Ольга Степановна Олифирова
Николай Николаевич Трынов
Софья Владимировна Кналян
Александр Степанович Ильюшенок
Original Assignee
Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Амурская государственная медицинская академия" Минздравсоцразвития Российской Федерации
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Амурская государственная медицинская академия" Минздравсоцразвития Российской Федерации filed Critical Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Амурская государственная медицинская академия" Минздравсоцразвития Российской Федерации
Priority to RU2011137767/14A priority Critical patent/RU2493770C2/en
Publication of RU2011137767A publication Critical patent/RU2011137767A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2493770C2 publication Critical patent/RU2493770C2/en

Links

Landscapes

  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: invention relates to medicine, namely to oncology and surgery, and can be used for diagnostics of thyroid gland cancer in patients with pre-operation cytological diagnosis "follicular neoplasm". Cytological, ultrasound and clinical-anamnestic examination of thyroid gland is carried out. 13 parameters, constituting mathematical model, are determined. Parameters are introduced into mathematical model, in case if sign is present, value "1" is given, in case of its absence "0". Values Y1 and Y2 are calculated by claimed function. If Y1 is larger than Y2, diagnosis of thyroid gland cancer is stated. If Y2 is larger, than Y1, diagnosis of thyroid gland cancer is excluded.
EFFECT: method makes it possible to diagnose cancer of thyroid gland in pre-operation period for selection of adequate type of surgery.
2 ex

Description

Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии и хирургии, и может быть использовано в предоперационном периоде для диагностики рака у больных с дооперационным цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» для выбора адекватного вида хирургической операции.The invention relates to medicine, namely to oncology and surgery, and can be used in the preoperative period for the diagnosis of cancer in patients with a preoperative cytological diagnosis of “follicular tumor” to select an appropriate type of surgical operation.

Понятие «фолликулярная опухоль» относится к «неопределенному» дооперационному цитологическому диагнозу, который означает возможность рака или аденомы щитовидной железы без значимых различий между этими заболеваниями, что может привести к неправильному хирургическому лечению. Истинный диагноз устанавливают только при послеоперационном гистологическом исследовании удаленного препарата щитовидной железы на основании наличия инвазии капсулы и сосудов.The term "follicular tumor" refers to an "indefinite" preoperative cytological diagnosis, which means the possibility of cancer or adenoma of the thyroid gland without significant differences between these diseases, which can lead to incorrect surgical treatment. A true diagnosis is made only by postoperative histological examination of a removed thyroid preparation based on the presence of invasion of the capsule and blood vessels.

Для дифференциальной диагностики у больных с «фолликулярными опухолями» щитовидной железы применяются иммуноцито-гистохимические методы (1, 4, 6), использование молекулярных биоонкомаркеров (2). Эти методы характеризуются трудоемкостью выполнения, необходимостью использования специального оборудования и реагентов, выполняются специально обученными врачами, являются дорогостоящими.For differential diagnosis in patients with “follicular tumors” of the thyroid gland, immunocytochemical methods are used (1, 4, 6), and the use of molecular biooncomarkers (2). These methods are characterized by the complexity of the implementation, the need to use special equipment and reagents, performed by specially trained doctors, are expensive.

Предложенный способ диагностики с помощью математического моделирования отличается простотой и быстротой выполнения, дешевизной, неинвазивностью, возможность неоднократного применения в амбулаторно-поликлинических условиях врачом-хирургом.The proposed diagnostic method using mathematical modeling is simple and fast, low cost, non-invasive, the possibility of repeated use in an outpatient setting by a surgeon.

Наиболее близким к заявленному является способ диагностики опухолей щитовидной железы с помощью математического моделирования (5). Известный способ имеет следующие недостатки: 1. способ рассчитан только для диагностики опухолей щитовидной железы без разделения их на доброкачественные опухоли и рак щитовидной железы; 2. способ не применим для диагностики рака у больных с цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» щитовидной железы.Closest to the claimed is a method for the diagnosis of thyroid tumors using mathematical modeling (5). The known method has the following disadvantages: 1. the method is designed only for the diagnosis of thyroid tumors without dividing them into benign tumors and thyroid cancer; 2. the method is not applicable for the diagnosis of cancer in patients with a cytological diagnosis of "follicular tumor" of the thyroid gland.

Известен способ диагностики и прогнозирования числа новых случаев высокодифференцированного рака среди узловых образований щитовидной железы с использованием математической модели (6). Известный способ имеет следующие недостатки: способ рассчитан для применения у больших групп больных на длительный период времени - 5-6 лет и не предусматривает индивидуального использования для целей диагностики и лечения каждого конкретного больного.A known method for diagnosing and predicting the number of new cases of highly differentiated cancer among nodules of the thyroid gland using a mathematical model (6). The known method has the following disadvantages: the method is designed for use in large groups of patients for a long period of time - 5-6 years and does not provide for individual use for the diagnosis and treatment of each particular patient.

Техническим результатом является диагностика рака щитовидной железы в предоперационном периоде с помощью математической модели у больных с дооперационным цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» для выбора адекватного вида операции.The technical result is the diagnosis of thyroid cancer in the preoperative period using a mathematical model in patients with a preoperative cytological diagnosis of "follicular tumor" to select the appropriate type of operation.

Предлагаемый способ позволяет с помощью математической модели в виде классифицирующих функций, которые были рассчитаны при пошаговом дискриминантном анализе с использованием статистического пакета STATISTICA 6.0 с поэтапным включением переменных (Forward stepwise) в анализ 22 стандартных клинико-анамнестических и ультразвуковых параметров у 124 больных, в результате чего были выделены 13 наиболее информативных параметров, составившие модель, и рассчитаны их коэффициенты классифицирующих функций, диагностировать рак щитовидной железы в предоперационном периоде у больных с дооперационным цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» для выбора адекватного вида операции:The proposed method allows using a mathematical model in the form of classifying functions that were calculated during a step-by-step discriminant analysis using the statistical package STATISTICA 6.0 with stepwise inclusion of variables (Forward stepwise) in the analysis of 22 standard clinical and medical history and ultrasound parameters in 124 patients, as a result of which 13 most informative parameters were selected that made up the model, and their classification function coefficients were calculated, diagnosed with thyroid cancer in preoperative This period in patients with a preoperative cytological diagnosis of "follicular tumor" to select an appropriate type of operation:

Классифицирующие функции для диагностики рака щитовидной железы:Classifying functions for the diagnosis of thyroid cancer:

Рак Y1=-15,93+7,10·X1+8,25·Х2+6,12·X3+7,07·Х4+3,97·Х5+5,75·X6+5,63·Х7+4,94·Х8+1,35·Х9+4,52·Х10+5,15·Х11-1,33·Х12+1,72·Х13Cancer Y1 = -15.93 + 7.10 · X1 + 8.25 · X2 + 6.12 · X3 + 7.07 · X4 + 3.97 · X5 + 5.75 · X6 + 5.63 · X7 + 4.94 · X8 + 1.35 · X9 + 4.52 · X10 + 5.15 · X11-1.33 · X12 + 1.72 · X13

Нет рака Y2=-3,48+2,75·X1+1,80·Х2+1,57·X3+2,51·Х4+1,56·Х5+3,55·X6+1,34·Х7+2,54·Х8+0,77·Х9+1,29·X10-2,43·X11+1,40·Х12+1,28·Х13,No cancer Y2 = -3.48 + 2.75 · X1 + 1.80 · X2 + 1.57 · X3 + 2.51 · X4 + 1.56 · X5 + 3.55 · X6 + 1.34 · X7 + 2.54; X8 + 0.77; X9 + 1.29; X10-2.43; X11 + 1.40; X12 + 1.28; X13,

где ультразвуковые параметры: X1 - гапоэхогенность узлового образования, Х2 - неоднородность узлового образования, Х3 - отсутствие ободка «хало», Х4 - неровный контур узла, Х5 - кальцинаты в узловом образовании, X6 - интранодулярный кровоток в узловом образовании, клинические параметры: Х7 - мужской пол, Х8 - размер узлового образования больше 2 см, Х9 - быстрый рост узла в щитовидной железе (<1 года), X10 - повышенная плотность узлового образования, определяемая при пальпации, X11 - увеличенные шейные лимфоузлы, X12 - тиреотоксикоз; анамнестические параметры: Х13 - анамнез заболевания ≤1 года.where the ultrasound parameters: X1 is the hapoechogenicity of the nodular formation, X2 is the heterogeneity of the nodular formation, X3 is the absence of the rim of the halo, X4 is the uneven contour of the node, X5 is calcification in the nodular formation, X6 is the intranodular blood flow in the nodular formation, clinical parameters: X7 is male sex, X8 - the size of the nodular mass is more than 2 cm, X9 - rapid growth of the nodule in the thyroid gland (<1 year), X10 - increased density of the nodular mass, determined by palpation, X11 - enlarged cervical lymph nodes, X12 - thyrotoxicosis; anamnestic parameters: X13 - anamnesis of the disease ≤1 years.

Способ диагностики рака щитовидной железы у больных с дооперационным цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль», включающий проведение клинико-анамнестического, цитологического, а также ультразвукового (УЗИ) обследования щитовидной железы отличающийся тем, что проводят цитологическое исследование узлового образования щитовидной железы и диагностируют «фолликулярную опухоль» щитовидной железы, выполняют УЗИ узлового образования в щитовидной железе и определяют следующие параметры: гипоэхогенность узлового образования - X1, неоднородность узлового образования - Х2, отсутствие ободка «хало» - X3, неровный контур узлового образования - Х4, кальцинаты в узловом образовании - Х5, интранодулярный кровоток в узловом образовании - Х6; определяют клинико-анамнестические параметры: мужской пол - Х7, размер узлового образования больше 2 см - Х8, быстрый рост узла в щитовидной железе (≤1 года) - Х9, повышенная плотность узлового образования, определяемая при пальпации, - X10, увеличенные шейные лимфоузлы - X11, тиреотоксикоз - Х12, анамнез заболевания ≤1 года - Х13, при наличии признака ставят значение «1», при его отсутствии - «0», рассчитывают на основе данных функций значения Y1 и Y2A method for the diagnosis of thyroid cancer in patients with a preoperative cytological diagnosis of a follicular tumor, including clinical, anamnestic, cytological, and ultrasound examination of the thyroid gland, characterized in that they conduct a cytological examination of the thyroid nodule and diagnose a follicular tumor thyroid gland, perform an ultrasound of the nodular formation in the thyroid gland and determine the following parameters: hypoechoicity of the nodular formation - X1, eodnorodnost nodule - X2, the lack of rim «Halo» - the X3, uneven contour nodule - X4, calcifications in nodules - X5 intranodulyarny blood flow in the nodules - X6; determine the clinical and anamnestic parameters: male gender - X7, the size of the nodular formation is more than 2 cm - X8, the rapid growth of the node in the thyroid gland (≤1 years) - X9, the increased density of the nodular formation, determined by palpation, - X10, the enlarged cervical lymph nodes - X11, thyrotoxicosis - X12, disease history ≤1 years - X13, if there is a sign, set the value to “1”, if it is absent, set to “0”, calculate the values of Y1 and Y2 based on these functions

Y1=-15,93+7,10·X1+8,25·Х2+6,12·X3+7,07·Х4+3,97·Х5+5,75·X6+5,63·Х7+4,94·Х8+1,35·Х9+4,52·Х10+5,15·Х11-1,33·Х12+1,72·Х13Y1 = -15.93 + 7.10 · X1 + 8.25 · X2 + 6.12 · X3 + 7.07 · X4 + 3.97 · X5 + 5.75 · X6 + 5.63 · X7 + 4 94 · X8 + 1.35 · X9 + 4.52 · X10 + 5.15 · X11-1.33 · X12 + 1.72 · X13

Y2=-3,48+2,75·X1+1,80·Х2+1,57·X3+2,51·Х4+1,56·Х5+3,55·X6+1,34·Х7+2,54·Х8+0,77·Х9+1,29·X10-2,43·X11+1,40·Х12+1,28·Х13,Y2 = -3.48 + 2.75 · X1 + 1.80 · X2 + 1.57 · X3 + 2.51 · X4 + 1.56 · X5 + 3.55 · X6 + 1.34 · X7 + 2 , 54 X8 + 0.77 X9 + 1.29 X10-2.43 X11 + 1.40 X12 + 1.28 X13,

если значение Y1 больше, чем Y2, устанавливают диагноз рака щитовидной железы, если значение Y2 больше Y1, исключают диагноз рака щитовидной железы.if the Y1 value is greater than Y2, a thyroid cancer diagnosis is made; if the Y2 value is greater than Y1, the thyroid cancer diagnosis is excluded.

Способ осуществляется следующим образом:The method is as follows:

У больных с узловыми образованиями щитовидной железы в предоперационном периоде определяют следующие стандартные параметры: ультразвуковые - гипоэхогенность узлового образования (X1), неоднородность узлового образования (Х2), отсутствие ободка «хало» (X3), неровный контур узлового образования (Х4), кальцинаты в узловом образовании (Х5), интранодулярный кровоток в узловом образовании (Х6); клинико-анамнестические параметры - мужской пол (Х7), размер узлового образования больше 2 см (Х8), быстрый рост узла в щитовидной железе ≤1 года (Х9), повышенная плотность узлового образования, определяемая при пальпации (Х10), увеличенные шейные лимфоузлы (X11), тиреотоксикоз (Х12), анамнез заболевания ≤1 года (Х13), цитологический параметр - «фолликулярная опухоль». Параметры (X1-Х13) вводят в математическую модель, при наличии признака ставят значение «1», при его отсутствии - «0»:In patients with thyroid nodules in the preoperative period, the following standard parameters are determined: ultrasound - hypoechoic nodules (X1), heterogeneity of nodules (X2), lack of a rim of a halo (X3), uneven nodular contour (X4), calcifications in nodular formation (X5), intranodular blood flow in nodular formation (X6); clinical and anamnestic parameters - male gender (X7), the size of the nodular formation is more than 2 cm (X8), the rapid growth of the nodule in the thyroid gland is ≤1 years old (X9), the increased density of the nodular formation determined by palpation (X10), enlarged cervical lymph nodes ( X11), thyrotoxicosis (X12), medical history ≤1 year (X13), cytological parameter - “follicular tumor”. Parameters (X1-X13) are introduced into the mathematical model, if there is a sign, they put the value "1", in the absence of it - "0":

Рак Y1=-15,93+7,10·X1+8,25·Х2+6,12·X3+7,07·Х4+3,97·Х5+5,75·X6+5,63·Х7+4,94·Х8+1,35·Х9+4,52·Х10+5,15·Х11-1,33·Х12+1,72·Х13Cancer Y1 = -15.93 + 7.10 · X1 + 8.25 · X2 + 6.12 · X3 + 7.07 · X4 + 3.97 · X5 + 5.75 · X6 + 5.63 · X7 + 4.94 · X8 + 1.35 · X9 + 4.52 · X10 + 5.15 · X11-1.33 · X12 + 1.72 · X13

Нет рака Y2=-3,48+2,75·X1+1,80·Х2+1,57·X3+2,51·Х4+1,56·Х5+3,55·X6+1,34·Х7+2,54·Х8+0,77·Х9+1,29·X10-2,43·X11+1,40·Х12+1,28·Х13.No cancer Y2 = -3.48 + 2.75 · X1 + 1.80 · X2 + 1.57 · X3 + 2.51 · X4 + 1.56 · X5 + 3.55 · X6 + 1.34 · X7 + 2.54 · X8 + 0.77 · X9 + 1.29 · X10-2.43 · X11 + 1.40 · X12 + 1.28 · X13.

Результаты оцениваются следующим образом, пациент относится к той группе, для которой расчет функции даст большее значение. Если значение классифицирующей функции для Y1 больше, чем значение функции Y2, пациент должен быть отнесен к группе Y1 - рак щитовидной железы. Если значение классифицирующей функции для Y2 больше, чем значение функции Y1, пациент должен быть отнесен к группе Y2 - нет рака щитовидной железы.The results are evaluated as follows, the patient belongs to the group for which the calculation of the function will give a greater value. If the value of the classification function for Y1 is greater than the value of the function Y2, the patient should be assigned to the group Y1 - thyroid cancer. If the value of the classification function for Y2 is greater than the value of the function Y1, the patient should be assigned to group Y2 - there is no thyroid cancer.

Примеры выполнения заявленного способаExamples of the claimed method

Пример 1Example 1

Больной М., 59 лет (история болезни №13740/10), поступил в клинику с жалобами на наличие узлового образования в области шеи, выявленного при профилактическом обследовании. Анамнез заболевания 1,5 месяца. При поступлении состояние удовлетворительное. Функция щитовидной железы - эутиреоз. При пальпации в левой доле щитовидной железы определяется узловое образование, округлой формы, очень плотное, диаметром до 1,5 см, смещаемое при глотании. Периферические лимфоузлы шеи не увеличены. УЗИ ЩЖ: В левой доле - гипоэхогенное узловое образование диаметром 1,5×1,7 мм, с неровным контуром, однородной структуры с ободком, имеющее интранодулярный тип кровотока. Правая доля не изменена.Patient M., 59 years old (medical history No. 13740/10), was admitted to the clinic with complaints of the presence of nodular formation in the neck, identified during a preventive examination. An anamnesis of the disease is 1.5 months. Upon receipt, the condition is satisfactory. The function of the thyroid gland is euthyroidism. On palpation in the left lobe of the thyroid gland, a nodular formation is determined, roundish, very dense, with a diameter of up to 1.5 cm, displaced when swallowed. Peripheral lymph nodes of the neck are not enlarged. Ultrasound of the thyroid gland: in the left lobe - hypoechoic nodular formation with a diameter of 1.5 × 1.7 mm, with an uneven contour, of a homogeneous structure with a rim, having an intranodular type of blood flow. The right lobe is not changed.

Цитологическое исследование: фолликулярная опухоль.Cytological examination: follicular tumor.

Расчет классифицирующих функций для узлового образования щитовидной железы.Calculation of classification functions for nodular thyroid gland formation.

Из входящих в модель параметров были следующие: гипоэхогенность узлового образования (X1), неровный контур узлового образования (Х4), интранодулярный кровоток в узловом образовании (Х6), мужской пол (Х7), повышенная плотность узлового образования, определяемая при пальпации (Х10), анамнез заболевания ≤1 года (Х13).Among the parameters included in the model were the following: hypoechogenicity of nodular formation (X1), uneven nodular contour (X4), intranodular blood flow in nodular formation (X6), male gender (X7), increased density of nodular formation determined by palpation (X10), medical history of disease ≤1 year (X13).

ПараметрыOptions X1X1 Х2X2 X3X3 Х4X4 Х5X5 Х6X6 Х7X7 Х8X8 Х9X9 Х10X10 X11X11 Х12X12 Х13X13 ЗначениеValue 1one 00 00 1one 00 1one 1one 00 00 1one 00 00 1one

Рассчитываем классифицирующие функции:We calculate the classification functions:

Y1=-15,93+7,10·1+8,25·0+6,12·0+7,07·1+3,97·0+5,75·1+5,63·1+4,94·0+1,35·0+4,52·1+5,15·0-1,33·0+1,72·1=15,86 илиY1 = -15.93 + 7.10 · 1 + 8.25 · 0 + 6.12 · 0 + 7.07 · 1 + 3.97 · 0 + 5.75 · 1 + 5.63 · 1 + 4 , 94 · 0 + 1.35 · 0 + 4.52 · 1 + 5.15 · 0-1.33 · 0 + 1.72 · 1 = 15.86 or

Y1=-15,93+7,10·1+7,07·1+5,75·1+5,63·1+4,52·1+1,72·1=15,86Y1 = -15.93 + 7.10 · 1 + 7.07 · 1 + 5.75 · 1 + 5.63 · 1 + 4.52 · 1 + 1.72 · 1 = 15.86

Y2=-3,48+2,75·1+1,80·0+1,57·0+2,51·1+1,56·0+3,55·1+1,34·1+2,54·0+0,77·0+1,29·1-2,43·0+1,40·0+1,28·1=9,25 илиY2 = -3.48 + 2.75 · 1 + 1.80 · 0 + 1.57 · 0 + 2.51 · 1 + 1.56 · 0 + 3.55 · 1 + 1.34 · 1 + 2 , 54 · 0 + 0.77 · 0 + 1.29 · 1-2.43 · 0 + 1.40 · 0 + 1.28 · 1 = 9.25 or

Y2=-3,48+2,75·1+2,51·1+3,55·1+1,34·1+1,29·1+1,28·1=9,25Y2 = -3.48 + 2.75 · 1 + 2.51 · 1 + 3.55 · 1 + 1.34 · 1 + 1.29 · 1 + 1.28 · 1 = 9.25

Таким образом, Y1=15,86>Y2=9,25, т.е. есть рак щитовидной железы.Thus, Y1 = 15.86> Y2 = 9.25, i.e. there is thyroid cancer.

Следовательно, у больного М. диагностирован рак щитовидной железы. Больной М. направлен на оперативное лечение. Выполнено адекватное с онкологических позиций хирургическое лечение, предусматривающее полное удаление щитовидной железы, экстрафасциальная тиреоидэктомия.Therefore, the patient M. was diagnosed with thyroid cancer. Patient M. is directed to surgical treatment. An adequate surgical treatment was performed from an oncological point of view, involving the complete removal of the thyroid gland, extrafascial thyroidectomy.

Послеоперационный гистологический диагноз (№10652/10): фолликулярный рак щитовидной железы.Postoperative histological diagnosis (No. 10652/10): follicular thyroid cancer.

Указанный пример свидетельствует, что на основании 6 стандартных параметров, определяемых у больного с цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» щитовидной железы, в амбулаторно-поликлинических условиях с помощью способа математического моделирования можно диагностировать наличие рака щитовидной железы в предоперационном периоде, что позволяет выполнить адекватный вид оперативного лечения.This example indicates that on the basis of 6 standard parameters determined in a patient with a cytological diagnosis of a “follicular tumor” of the thyroid gland, in an outpatient setting using the method of mathematical modeling, you can diagnose the presence of thyroid cancer in the preoperative period, which allows you to perform an adequate type of surgical treatment.

Пример 2.Example 2

Больная Б., 30 лет (история болезни №3038/10), поступила в клинику с жалобами на наличие узлового образования в области шеи, косметический дефект, затруднение при глотании. Узловой зоб диагностирован 4 года назад, в течение 0,5 года отметила быстрый рост узла с видимым косметическим дефектом. При поступлении состояние удовлетворительное. Функция щитовидной железы - эутиреоз. При пальпации в правой доле щитовидной железы определяется узловое образование, округлой формы, мягко-эластической консистенции, безболезненное, диаметром до 4 см, смещаемое при глотании. Периферические лимфоузлы шеи не увеличены. УЗИ ЩЖ: В правой доле - гипер-эхогенное узловое образование диаметром 3,2×4 см, с ровным контуром, неоднородной структуры с ободком, имеющее интранодулярный тип кровотока. В левой доле узловых образований нет.Patient B., 30 years old (medical history No. 3038/10), was admitted to the hospital with complaints of the presence of nodular formation in the neck, cosmetic defect, difficulty swallowing. Nodular goiter was diagnosed 4 years ago, within 0.5 years noted a rapid growth of the node with a visible cosmetic defect. Upon receipt, the condition is satisfactory. The function of the thyroid gland is euthyroidism. On palpation in the right lobe of the thyroid gland, a nodular formation is determined, round, soft-elastic consistency, painless, with a diameter of up to 4 cm, displaced by swallowing. Peripheral lymph nodes of the neck are not enlarged. Ultrasound of the thyroid gland: in the right lobe - hyper-echogenic nodular formation with a diameter of 3.2 × 4 cm, with a smooth contour, a heterogeneous structure with a rim, having an intranodular type of blood flow. There are no nodules in the left lobe.

Цитологическое исследование: фолликулярная опухоль.Cytological examination: follicular tumor.

Расчет классифицирующих функций для узлового образования щитовидной железы:Calculation of classification functions for nodular thyroid gland formation:

Из входящих в модель параметров были следующие: неоднородность узлового образования (Х2), интранодулярный кровоток (Х6), размер узлового образования больше 2 см (Х8), быстрый рост узла в щитовидной железе ≤1 года (Х9):Among the parameters included in the model were the following: heterogeneity of the nodular formation (X2), intranodular blood flow (X6), the size of the nodular formation is more than 2 cm (X8), rapid growth of the node in the thyroid gland ≤1 year (X9):

ПараметрыOptions X1X1 Х2X2 X3X3 Х4X4 Х5X5 Х6X6 Х7X7 Х8X8 Х9X9 Х10X10 X11X11 Х12X12 Х13X13 ЗначениеValue 00 1one 00 00 00 1one 00 1one 1one 00 00 00 00

Рассчитываем классифицирующие функции:We calculate the classification functions:

Y1=-15,93+7,10·0+8,25·1+6,12·0+7,07·0+3,97·0+5,75·1+5,63·0+4,94·1+1,35·1+4,52·0+5,15·0-1,33·0+1,72·0=4,36 илиY1 = -15.93 + 7.10 · 0 + 8.25 · 1 + 6.12 · 0 + 7.07 · 0 + 3.97 · 0 + 5.75 · 1 + 5.63 · 0 + 4 94 · 1 + 1.35 · 1 + 4.52 · 0 + 5.15 · 0-1.33 · 0 + 1.72 · 0 = 4.36 or

Y1=-15,93+8,25·1+5,75·1+4,94·1+1,35·1=4,36Y1 = -15.93 + 8.25 · 1 + 5.75 · 1 + 4.94 · 1 + 1.35 · 1 = 4.36

Y2=-3,48+2,75·0+1,80·1+1,57·0+2,51·0+1,56·0+3,55·1+1,34·0+2,54·1+0,77·1+1,29·0-2,43·0+1,40·0+1,28·0=5,18 илиY2 = -3.48 + 2.75 · 0 + 1.80 · 1 + 1.57 · 0 + 2.51 · 0 + 1.56 · 0 + 3.55 · 1 + 1.34 · 0 + 2 , 54 · 1 + 0.77 · 1 + 1.29 · 0-2.43 · 0 + 1.40 · 0 + 1.28 · 0 = 5.18 or

Y2=-3,48+1,80·1+3,55·1+2,54·1+0,77·1=5,18Y2 = -3.48 + 1.80 · 1 + 3.55 · 1 + 2.54 · 1 + 0.77 · 1 = 5.18

Таким образом, Y2=5,18>Y1=4,36, т.е. нет рака щитовидной железы.Thus, Y2 = 5.18> Y1 = 4.36, i.e. no thyroid cancer.

Следовательно, у больной Б. нет рака щитовидной железы, узловое образование является фолликулярной аденомой щитовидной железы. Больная Б. направлена на оперативное лечение. Выполнена гемитиреоидэктомия справа.Therefore, patient B. does not have thyroid cancer, nodular formation is a follicular adenoma of the thyroid gland. Patient B. is directed to surgical treatment. Performed hemithyroidectomy on the right.

Послеоперационный гистологический диагноз (№9712/10): фолликулярная аденома щитовидной железы.Postoperative histological diagnosis (No. 9712/10): follicular thyroid adenoma.

Указанный пример свидетельствует, что на основании 4 стандартных параметров, определяемых у больных с цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» щитовидной железы в амбулаторно-поликлинических условиях с помощью способа математического моделирования можно установить отсутствие рака щитовидной железы и диагностировать фолликулярную аденому щитовидной железы в предоперационном периоде. В результате чего выполнена органосберегающая операция с сохранением левой доли щитовидной железы.This example indicates that on the basis of 4 standard parameters determined in patients with a cytological diagnosis of a “follicular tumor” of the thyroid gland in an outpatient setting, using the mathematical modeling method, it is possible to establish the absence of thyroid cancer and diagnose follicular thyroid adenoma in the preoperative period. As a result, an organ-saving operation was performed while preserving the left lobe of the thyroid gland.

Предлагаемый способ позволяет при помощи математического моделирования, учитывающего ультразвуковые и клинико-анамнестические признаки рака щитовидной железы, у больных с дооперационным цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль» повысить эффективность дифференциальной диагностики рака в предоперационном периоде для выбора адекватного вида хирургической операции.The proposed method allows using mathematical modeling that takes into account ultrasound and clinical and anamnestic signs of thyroid cancer in patients with a preoperative cytological diagnosis of follicular tumor, to increase the efficiency of differential diagnosis of cancer in the preoperative period to select an appropriate type of surgical operation.

Источник информацииThe source of information

1. Абесадзе И.А. Дифференциальная диагностика фолликулярных опухолей щитовидной железы: автореф. дис.… канд. мед. наук / Абесадзе И.А. - М., 2008. - 32 с.1. Abesadze I.A. Differential diagnosis of follicular tumors of the thyroid gland: author. dis ... cand. honey. Sciences / Abesadze I.A. - M., 2008 .-- 32 p.

2. Казаков С.П. Молекулярно-биологические маркеры в диагностике, патогенезе и прогнозе заболеваний щитовидной железы: автореф. дис.… докт. мед. наук / С.П. Казаков - М., 2010. - 48 с.2. Kazakov S.P. Molecular biological markers in the diagnosis, pathogenesis and prognosis of thyroid diseases: abstract. dis ... doctor honey. sciences / S.P. Kazakov - M., 2010 .-- 48 p.

3. Назарочкин Ю.В. Индивидуальный подход к диагностике и хирургическому лечению больных узловыми заболеваниями щитовидной железы: автореф. дис.… докт. мед. наук / Ю.В. Назарочкин. - Волгоград, 2005. - 38 с.3. Nazarochkin Yu.V. An individual approach to the diagnosis and surgical treatment of patients with thyroid nodular diseases: abstract. dis ... doctor honey. sciences / Yu.V. Nazarochkin. - Volgograd, 2005 .-- 38 p.

4. Патент №2293524 Способ дифференциальной диагностики фолликулярной аденомы и фолликулярного рака щитовидной железы / Полоз Т.Л., Демин А.В., Шкурупий В.А. опубл. 20.02.2007.4. Patent No. 2293524 Method for differential diagnosis of follicular adenoma and follicular thyroid cancer / Poloz T.L., Demin A.V., Shkurupy V.A. publ. 02/20/2007.

5. Патент №240742 Способ диагностики опухолей щитовидной железы с помощью математического моделирования / Белобородов В.А., Олифирова О.С., Ильюшонок А.С. опубл. 27.12.2010 Бюл. №36.5. Patent No. 240742 Method for the diagnosis of thyroid tumors using mathematical modeling / Beloborodov VA, Olifirova OS, Ilyushonok AS publ. 12/27/2010 Bull. Number 36.

6. Соколова О.В. Дифференциально-диагностические критерии фолликулярных опухолей щитовидной железы разной степени злокачественности: автореф. дис.… канд. мед. наук / Соколова О.В. - С-Пб., 2009. - 22 с.6. Sokolova OV Differential diagnostic criteria for follicular thyroid tumors of varying degrees of malignancy: author. dis ... cand. honey. Sciences / Sokolova O.V. - St. Petersburg., 2009 .-- 22 p.

Claims (1)

Способ диагностики рака щитовидной железы у больных с дооперационным цитологическим диагнозом «фолликулярная опухоль», включающий проведение клинико-анамнестического, цитологического, а также ультразвукового (УЗИ) обследования щитовидной железы, отличающийся тем, что проводят цитологическое исследование узлового образования щитовидной железы и диагностируют «фолликулярную опухоль» щитовидной железы, выполняют УЗИ узлового образования в щитовидной железе и определяют следующие параметры: гипоэхогенность узлового образования - X1, неоднородность узлового образования - Х2, отсутствие ободка «хало» - Х3, неровный контур узлового образования - Х4, кальцинаты в узловом образовании - Х5, интранодулярный кровоток в узловом образовании - Х6; определяют клинико-анамнестические параметры: мужской пол - Х7, размер узлового образования больше 2 см - Х8, быстрый рост узла в щитовидной железе, ≤1 года - Х9, повышенная плотность узлового образования, определяемая при пальпации, - X10, увеличенные шейные лимфоузлы - X11, тиреотоксикоз - Х12, анамнез заболевания ≤1 года - Х13, при наличии признака ставят значение «1», при его отсутствии - «0», рассчитывают на основе данных функций значения Y1 и Y2
Y1=-15,93+7,10·Х1+8,25·Х2+6,12·Х3+7,07·Х4+3,97·Х5+5,75·Х6+5,63·Х7+4,94·Х8+1,35·Х9+4,52·Х10+5,15·Х11-1,33·Х12+1,72·Х13;
Y2=-3,48+2,75·X1+1,80·X2+1,57·X3+2,51·X4+1,56·X5+3,55·X6+1,34·X7+2,54·Х8+0,77·Х9+1,29·Х10-2,43·Х11+1,40·Х12+1,28·Х13,
если значение Y1 больше, чем Y2, устанавливают диагноз рака щитовидной железы, если значение Y2 больше Y1, исключают диагноз рака щитовидной железы.
A method for the diagnosis of thyroid cancer in patients with a preoperative cytological diagnosis of a follicular tumor, including clinical, anamnestic, cytological, and ultrasound examination of the thyroid gland, characterized in that they conduct a cytological examination of the thyroid nodule and diagnose a follicular tumor "The thyroid gland, perform an ultrasound of the nodular formation in the thyroid gland and determine the following parameters: hypoechoicity of the nodular formation - X1, heterogeneity of the nodular formation - X2, lack of a rim of “halo" - X3, uneven outline of the nodular formation - X4, calcifications in the nodular formation - X5, intranodular blood flow in the nodular formation - X6; determine the clinical and anamnestic parameters: male gender - X7, the size of the nodular formation is more than 2 cm - X8, rapid growth of the node in the thyroid gland, ≤1 years - X9, increased density of the nodular formation, determined by palpation, - X10, enlarged cervical lymph nodes - X11 , thyrotoxicosis - X12, disease history ≤1 years - X13, if there is a sign, set the value to “1”, in the absence of a sign - “0”, calculate the values Y1 and Y2 based on these functions
Y1 = -15.93 + 7.10; X1 + 8.25; X2 + 6.12; X3 + 7.07; X4 + 3.97; X5 + 5.75; X6 + 5.63; X7 + 4 94 · X8 + 1.35 · X9 + 4.52 · X10 + 5.15 · X11-1.33 · X12 + 1.72 · X13;
Y2 = -3.48 + 2.75 · X1 + 1.80 · X2 + 1.57 · X3 + 2.51 · X4 + 1.56 · X5 + 3.55 · X6 + 1.34 · X7 + 2 , 54 · X8 + 0.77 · X9 + 1.29 · X10-2.43 · X11 + 1.40 · X12 + 1.28 · X13,
if the value of Y1 is greater than Y2, a diagnosis of thyroid cancer is established; if the value of Y2 is greater than Y1, the diagnosis of thyroid cancer is excluded.
RU2011137767/14A 2011-09-13 2011-09-13 Method of diagnosing cancer in patients with pre-operation cytological diagnosis "follicular neoplasm" of thyroid gland by means of mathematical modelling RU2493770C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011137767/14A RU2493770C2 (en) 2011-09-13 2011-09-13 Method of diagnosing cancer in patients with pre-operation cytological diagnosis "follicular neoplasm" of thyroid gland by means of mathematical modelling

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011137767/14A RU2493770C2 (en) 2011-09-13 2011-09-13 Method of diagnosing cancer in patients with pre-operation cytological diagnosis "follicular neoplasm" of thyroid gland by means of mathematical modelling

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2011137767A RU2011137767A (en) 2013-03-20
RU2493770C2 true RU2493770C2 (en) 2013-09-27

Family

ID=49123477

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011137767/14A RU2493770C2 (en) 2011-09-13 2011-09-13 Method of diagnosing cancer in patients with pre-operation cytological diagnosis "follicular neoplasm" of thyroid gland by means of mathematical modelling

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2493770C2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2713945C1 (en) * 2019-11-19 2020-02-11 Любовь Анатолиевна Тимофеева Method for prediction of probability of thyroid cancer on the basis of sonoelastography

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2293524C2 (en) * 2005-04-28 2007-02-20 Государственное учреждение Научный центр клинической и экспериментальной медицины Сибирского отделения Российской академии медицинских наук (ГУ НЦКЭМ СО РАМН) Method for differential diagnostics of follicular adenoma and follicular thyroid cancer
RU2398289C1 (en) * 2009-02-02 2010-08-27 Государственное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования Амурская Государственная Медицинская Академия Росздрава Method of predicting post-operation recurrence of multinodular goitre by means of mathematical modelling
RU2407427C2 (en) * 2009-02-02 2010-12-27 Государственное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования Амурская Государственная Медицинская Академия Росздрава Method of diagnosing thyroid gland tumours by means of mathematical modelling
US20110275065A1 (en) * 2010-05-07 2011-11-10 Ranju Ralhan Methods and compositions for the diagnosis and treatment of thyroid cancer

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2293524C2 (en) * 2005-04-28 2007-02-20 Государственное учреждение Научный центр клинической и экспериментальной медицины Сибирского отделения Российской академии медицинских наук (ГУ НЦКЭМ СО РАМН) Method for differential diagnostics of follicular adenoma and follicular thyroid cancer
RU2398289C1 (en) * 2009-02-02 2010-08-27 Государственное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования Амурская Государственная Медицинская Академия Росздрава Method of predicting post-operation recurrence of multinodular goitre by means of mathematical modelling
RU2407427C2 (en) * 2009-02-02 2010-12-27 Государственное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования Амурская Государственная Медицинская Академия Росздрава Method of diagnosing thyroid gland tumours by means of mathematical modelling
US20110275065A1 (en) * 2010-05-07 2011-11-10 Ranju Ralhan Methods and compositions for the diagnosis and treatment of thyroid cancer

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
БЕЛОБОРОДОВ В.А. и др. Оптимизация лечебно-диагностической тактики при многоузловых образованиях щитовидной железы. - Вестник ЮУрГУ, No.24, 2010, с.41-43. *
БЕЛОБОРОДОВ В.А. и др. Оптимизация лечебно-диагностической тактики при многоузловых образованиях щитовидной железы. - Вестник ЮУрГУ, №24, 2010, с.41-43. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2713945C1 (en) * 2019-11-19 2020-02-11 Любовь Анатолиевна Тимофеева Method for prediction of probability of thyroid cancer on the basis of sonoelastography

Also Published As

Publication number Publication date
RU2011137767A (en) 2013-03-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Lizio et al. Volume reduction of cystic lesions after surgical decompression: a computerised three-dimensional computed tomographic evaluation
Lee et al. Mesiobuccal root canal anatomy of Korean maxillary first and second molars by cone-beam computed tomography
Lince-Deroche et al. Breast cancer in South Africa: developing an affordable and achievable plan to improve detection and survival
Ishibashi et al. Efficacy of a deep leaning model created with the transfer learning method in detecting sialoliths of the submandibular gland on panoramic radiography
RU2493770C2 (en) Method of diagnosing cancer in patients with pre-operation cytological diagnosis &#34;follicular neoplasm&#34; of thyroid gland by means of mathematical modelling
RU2407427C2 (en) Method of diagnosing thyroid gland tumours by means of mathematical modelling
Cunha et al. Primary intraosseous malignant peripheral nerve sheath tumor of the mandible: An unusual presentation mimicking a benign lesion
Prasad But how many people died? Health outcomes in perspective
Sarraf et al. Root canal anatomy and morphology evaluation of mandibular molars according to gender by cone-beam computed tomography in Iranian population
Johnson et al. Characterization and classification of keratinized odontogenic cysts in 29 dogs
RU2398289C1 (en) Method of predicting post-operation recurrence of multinodular goitre by means of mathematical modelling
Mangrio et al. Lethal midline granuloma: a case report
Akbulut et al. Early detection and multidisciplinary approach to oral cancer patients
Bansal et al. Plasma cell granuloma of gingiva-A rare case report
auf der Strasse et al. Evaluating physiological progression of chronic tibial osteomyelitis using infrared thermography
Monteiro et al. BRANCHIAL CLEFT CYST: REPORT OF TWO CASES
Musharapov et al. Diagnostics and surgical treatment of complicated forms of diverticular disease of the colon
EVERY et al. TRANS-ORAL ROBOTIC SURGERY IN OROPHARYNGEAL CARCINOMA: AN AUSTRALIAN PUBLIC HOSPITAL AUDIT
Da Silva et al. ORAL MANIFESTATIONS OF PARACOCCIDIOIDOMYCOSIS: A CASE REPORT
De Almeida et al. SUPERINFECTANT MICROORGANISMS FROM THE SUPRAGINGIVAL BIOFILM OF AN ONCOLOGY PATIENT
Matias et al. CHALLENGES IN GARDNER'S SYNDROME: REPORT OF TWO CASES IN THE SAME FAMILY
Da Silva et al. ORAL METASTASIS OF COLONIC ADENOCARCINOMA: A CASE REPORT
Khrisna et al. Residual sinonasal ameloblastoma
Andrade et al. ORAL SQUAMOUS CELL CARCINOMA IN A 4-YEAR-OLD CHILD: HIGHLIGHTING THE POSTOPERATIVE FOLLOW-UP
Oren et al. The effects of anti-angiogentic drugs on endotelial progenitor cells and their impact on mronj

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20130914