RU2638788C1 - Method for preoperative evaluation of progression development risk after radiofrequency thermal ablation of colorectal cancer hepatic metastases in case of cytoreductive surgery - Google Patents

Method for preoperative evaluation of progression development risk after radiofrequency thermal ablation of colorectal cancer hepatic metastases in case of cytoreductive surgery Download PDF

Info

Publication number
RU2638788C1
RU2638788C1 RU2016131286A RU2016131286A RU2638788C1 RU 2638788 C1 RU2638788 C1 RU 2638788C1 RU 2016131286 A RU2016131286 A RU 2016131286A RU 2016131286 A RU2016131286 A RU 2016131286A RU 2638788 C1 RU2638788 C1 RU 2638788C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
risk
metastases
colorectal cancer
liver
progression
Prior art date
Application number
RU2016131286A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Алексей Михайлович Козлов
Сергей Васильевич Козлов
Олег Игоревич Каганов
Валерий Германович Савинков
Максим Валерьевич Ткачев
Мария Александровна Каганова
Original Assignee
Алексей Михайлович Козлов
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 Алексей Михайлович Козлов filed Critical Алексей Михайлович Козлов
Priority to RU2016131286A priority Critical patent/RU2638788C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2638788C1 publication Critical patent/RU2638788C1/en

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/13Tomography
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C12BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12QMEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6813Hybridisation assays
    • C12Q1/6827Hybridisation assays for detection of mutation or polymorphism
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/50Determining the risk of developing a disease
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/54Determining the risk of relapse
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/56Staging of a disease; Further complications associated with the disease
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/574Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
    • G01N33/57407Specifically defined cancers
    • G01N33/57419Specifically defined cancers of colon
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/574Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
    • G01N33/57473Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer involving carcinoembryonic antigen, i.e. CEA
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16BBIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B5/00ICT specially adapted for modelling or simulations in systems biology, e.g. gene-regulatory networks, protein interaction networks or metabolic networks

Landscapes

  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: method for preoperative evaluation of the risk of disease progression after radiofrequency thermal ablation of colorectal cancer hepatic metastases in case of cytoreductive surgery is proposed. The level of cancer-embryonic antigen, the presence of mutations in the KRAS gene and the index of metastatic liver damage are determined. The probability of disease progression is calculated by the formula. At P value of less than or equal to 0.37, a low risk of disease progression is determined, and at a value greater than 0.37, a high risk is determined.
EFFECT: invention provides a preoperative evaluation of the risk of disease progression during the first year and can be used in oncology units to determine the tactics of treating patients diagnosed with stage IV colorectal cancer with synchronous multiple bilobar metastases to the liver.
6 tbl, 2 ex

Description

Изобретение относится к медицине, в частности к хирургической гепатологии, может быть использовано при лечении метастатического поражения печени. Способ дооперационной оценки риска развития прогрессии заболевания после радиочастотной термоаблации метастазов колоректального рака в печени при циторедуктивных операциях, включающий определение до операции уровня раково-эмбрионального антигена (X1), наличия мутаций в гене KRAS (Х2), индекса метастатического поражения печени (Х3), отличающийся вычислением вероятности прогрессии заболевания по формуле:

Figure 00000001
, при значении Р меньше или равного 0,37 - риск прогрессии заболевания низкий, при значении больше 0,37 риск высокий.The invention relates to medicine, in particular to surgical hepatology, can be used in the treatment of metastatic liver damage. A method for preoperatively assessing the risk of progression of a disease after radiofrequency ablation of colorectal cancer metastases in the liver during cytoreductive surgery, including determining before surgery the level of cancer-embryonic antigen (X1), the presence of mutations in the KRAS gene (X2), the metastatic liver lesion index (X3), which differs calculating the probability of disease progression by the formula:
Figure 00000001
, with a value of P less than or equal to 0.37 - the risk of disease progression is low, with a value greater than 0.37, the risk is high.

Изобретение относится к области медицины, а именно к хирургической гепатологии, может быть использовано для определения тактики лечения метастатического поражения печени.The invention relates to medicine, namely to surgical hepatology, can be used to determine the tactics of treatment of metastatic liver damage.

Одним из важных этапов лечения больных колоректальным раком IV стадии является удаление метастазов в печени, так как печень является одним из первых органов на пути гематогенного распространения метастазов колоректального рака (Ганцев Ш.Х., 2008). Как следствие, частота ее поражения достигает 70%. В 25% случаев печень является единственным органом, пораженным метастазами (Ramia J.M. et al., 2011, Вишневский В.А. с соавт., 2010, Каприн А.Д. с соавт., 2014). Несмотря на многочисленные исследования до настоящего времени нет четких показаний к тому или иному объему операции на печени у больных с единичными и множественными билобарными метастазами в зависимости от объема поражения. Это связано с высоким риском дальнейшей прогрессии заболевания после проведенного хирургического лечения.One of the important stages in the treatment of patients with stage IV colorectal cancer is the removal of liver metastases, since the liver is one of the first organs in the hematogenous dissemination of colorectal cancer metastases (Gantsev Sh.Kh., 2008). As a result, the frequency of its defeat reaches 70%. In 25% of cases, the liver is the only organ affected by metastases (Ramia J.M. et al., 2011, Vishnevsky V.A. et al., 2010, Kaprin A.D. et al., 2014). Despite numerous studies to date, there is no clear indication for a particular volume of liver surgery in patients with single and multiple bilobar metastases, depending on the extent of the lesion. This is associated with a high risk of further disease progression after surgical treatment.

Известен способ прогнозирования риска развития прогрессии заболевания после хирургического лечения больных с метастазами в печень по данным компьютерной или магнитно-резонансной томографии. Принцип данной методики заключается в оценке количества, размеров и локализации метастатических образований в печени, на основании чего делается прогноз заболевания (Г.Г. Кармазановский и др. Метастатический рак печени: материалы Пленума правления Междунар. Обществ. орг. «Ассоциация хирургов-гепатологов». - 2010. - С. 57-58).A known method for predicting the risk of progression of the disease after surgical treatment of patients with liver metastases according to computer or magnetic resonance imaging. The principle of this technique is to assess the number, size and localization of metastatic formations in the liver, on the basis of which the prognosis of the disease is made (G. G. Karmazanovsky et al. Metastatic liver cancer: materials of the Plenum of the Board of the International Society. . - 2010 .-- S. 57-58).

Недостатком данного способа является то, что оценивается только объем опухолевой ткани и локализация метастазов, но не учитывается возможный иммунологический ответ организма больного, соответственно нельзя прогнозировать риск развития прогрессии после выполнения радиочастотной термоаблации (РЧА).The disadvantage of this method is that only the volume of tumor tissue and the localization of metastases are evaluated, but the possible immunological response of the patient’s body is not taken into account, therefore, the risk of progression after radiofrequency thermal ablation (RFA) cannot be predicted.

Предшественником предлагаемого способа по технической сущности являются критерии оценки ответа солидных опухолей (Response Evaluation Criteria In Solid Tumors - RECIST), принятые в 2000 г. ВОЗ и пересмотренные в 2008 г. Этот способ основан на изменении линейных размеров метастатического образования, определяемых лучевыми методами исследования, в процессе химиотерапии.The predecessor of the proposed method according to its technical nature is the criteria for assessing the response of solid tumors (Responist Evaluation Criteria In Solid Tumors - RECIST), adopted in 2000 by WHO and revised in 2008. This method is based on a change in the linear dimensions of the metastatic formation determined by radiation research methods, in the process of chemotherapy.

Недостатком данного метода является оценка изменения линейных размеров метастатических очагов в печени в ответ на проведение химиотерапии. Данный метод не дает полной оценки объема метастатического поражения печени на «долечебном» этапе, в данном методе не учитывается число выявленных метастатических очагов, отсутствует учет данных иммунологических маркеров крови, так же не учитывается наличие генных мутаций.The disadvantage of this method is the assessment of changes in the linear dimensions of metastatic lesions in the liver in response to chemotherapy. This method does not give a complete assessment of the volume of metastatic liver damage at the “pre-treatment” stage, this method does not take into account the number of detected metastatic lesions, does not take into account the data of immunological blood markers, and does not take into account the presence of gene mutations.

Задачей, на решение которой направлено изобретение, является разработка способа дооперационной оценки риска развития прогрессии после радиочастотной термоаблации множественных билобарных метастазов колоректального рака в печень во время циторедуктивной операции по удалению первичной опухоли, за счет анализа дооперационных данных компьютерной томографии и уровня онкомаркеров крови, определения индекса метастатического поражения печени и наличия или отсутствия мутаций в гене KRAS, до начала какого-либо метода лечения.The objective of the invention is to develop a method for preoperatively assessing the risk of progression after radiofrequency thermoablation of multiple bilobar metastases of colorectal cancer in the liver during cytoreductive surgery to remove the primary tumor by analyzing preoperative computed tomography data and the level of blood tumor markers, determining the metastatic index damage to the liver and the presence or absence of mutations in the KRAS gene, before starting any treatment method.

Данная задача решается за счет того, что до операции определяется уровень раково-эмбрионального антигена в венозной крови, индекс метастатического поражения печени (ИМПП) и наличие мутаций в гене KRAS и вычисляется вероятность прогрессии заболевания по формуле:This problem is solved due to the fact that prior to the operation, the level of cancer-embryonic antigen in the venous blood, the index of metastatic liver damage (UTI) and the presence of mutations in the KRAS gene are determined, and the probability of disease progression is calculated by the formula:

Figure 00000002
Figure 00000002

где Р - вероятность того, что произойдет прогрессия заболевания после выполнения радиочастотной термоабляции множественных билобарных метастазов колоректального рака в печень во время выполнения циторедуктивной операции по удалению первичной опухоли в долях единиц; X1 - значение раково-эмбрионального антигена; Х2 - наличие или отсутствие мутаций в гене KRAS; Х3 - индекс метастатического поражения печени; и при получении значения Р меньше или равного 0,37 риск развития прогрессии процесса является низким, а при получении значения Р больше 0,37 риск развития прогрессии процесса является высоким.where P is the probability that the disease will progress after radiofrequency thermal ablation of multiple bilobar metastases of colorectal cancer in the liver during cytoreductive surgery to remove the primary tumor in fractions of units; X1 - the value of cancer-embryonic antigen; X2 - the presence or absence of mutations in the KRAS gene; X3 - index of metastatic liver damage; and when a P value of less than or equal to 0.37 is obtained, the risk of developing a process progression is low, and when a P value is greater than 0.37, the risk of developing a process progression is high.

Техническим результатом настоящего предложения является оценка риска развития прогрессии после радиочастотной термоабляции множественных билобарных метастазов колоректального рака в печень на «дооперационном» этапе для выбора тактики лечения множественных метастазов колоректального рака в печени.The technical result of this proposal is to assess the risk of progression after radiofrequency thermoablation of multiple bilobar metastases of colorectal cancer in the liver at the “preoperative” stage for the choice of tactics for the treatment of multiple metastases of colorectal cancer in the liver.

Предлагаемый способ осуществляют следующим образом. Пациенту перед выполнением циторедуктивной операции по удалению первичной опухоли с одновременной РЧА множественных билобарных метастазов в печень определяют уровень раково-эмбрионального антигена в венозной крови. Определяют наличие или отсутствие мутаций в гене KRAS из биоптата, полученного при эндоскопическом исследовании кишечника. Выполняют компьютерную томографию печени и рассчитывают ИМПП. Полученные данные подставляются в формулу:The proposed method is as follows. Before performing a cytoreductive surgery to remove the primary tumor with simultaneous RFA of multiple bilobar metastases in the liver, the level of cancer-embryonic antigen in the venous blood is determined. Determine the presence or absence of mutations in the KRAS gene from a biopsy obtained by endoscopic examination of the intestine. Computed tomography of the liver is performed and a UTI is calculated. The obtained data is substituted into the formula:

Figure 00000003
Figure 00000003

где Р - вероятность того, что произойдет прогрессия заболевания после выполнения радиочастотной термоабляции множественных билобарных метастазов колоректального рака в печень во время выполнения циторедуктивной операции по удалению первичной опухоли в долях единиц; X1 - значение раково-эмбрионального антигена; Х2 - наличие или отсутствие мутаций в гене KRAS; Х3 - индекс метастатического поражения печени; и при получении значения Р меньше или равного 0,37 риск развития прогрессии процесса является низким, а при получении значения Р больше 0,37 риск развития прогрессии процесса является высоким.where P is the probability that the disease will progress after radiofrequency thermal ablation of multiple bilobar metastases of colorectal cancer in the liver during cytoreductive surgery to remove the primary tumor in fractions of units; X1 - the value of cancer-embryonic antigen; X2 - the presence or absence of mutations in the KRAS gene; X3 - index of metastatic liver damage; and when a P value of less than or equal to 0.37 is obtained, the risk of developing a process progression is low, and when a P value is greater than 0.37, the risk of developing a process progression is high.

Так как технически невозможно смоделировать дихотомическую зависимую переменную, учитывая бесконечное множество значений предикторов (X), задачу регрессии формулируют следующим образом: вместо дихотомической переменной предсказывают непрерывную переменную со значениями на отрезке от 0 до 1 при любых значениях предикторов с помощью логит-преобразования:Since it is technically impossible to model a dichotomous dependent variable, taking into account an infinite number of predictor values (X), the regression problem is formulated as follows: instead of a dichotomous variable, a continuous variable is predicted with values in the interval from 0 to 1 for any predictor values using the logit transformation:

Figure 00000004
Figure 00000004

где Р - вероятность того, что произойдет прогрессия заболевания после выполнения радиочастотной термоабляции множественных билобарных метастазов колоректального рака в печень во время выполнения циторедуктивной операции по удалению первичной опухоли в долях единиц; значение 2,71 - основание натуральных логарифмов;where P is the probability that the disease will progress after radiofrequency thermal ablation of multiple bilobar metastases of colorectal cancer in the liver during cytoreductive surgery to remove the primary tumor in fractions of units; a value of 2.71 is the basis of natural logarithms;

Figure 00000005
- формула множественной линейной регрессии, где X1 - значение раково-эмбрионального антигена; Х2 - наличие или отсутствие мутаций в гене KRAS; Х3 - индекс метастатического поражения печени.
Figure 00000005
- multiple linear regression formula, where X1 is the value of the cancer-embryonic antigen; X2 - the presence or absence of mutations in the KRAS gene; X3 - index of metastatic liver damage.

В модель были включены 77 пациентов, которым выполнялось РЧА.The model included 77 patients who underwent RFA.

Создание математической модели было направлено на определение факторов риска возникновения рецидива в области РЧА и появления новых метастазов по КТ брюшной полости с контрастным усилением после проведенной термоаблации. Кодировка случая проводилась следующим образом:The creation of a mathematical model was aimed at determining the risk factors for relapse in the RF area and the appearance of new metastases for abdominal CT with contrast enhancement after thermal ablation. The case coding was carried out as follows:

а) в течение первого года наблюдения после операции рецидива либо появления новых метастазов не было - 0 (N=40);a) during the first year of observation after surgery, there was no relapse or the appearance of new metastases - 0 (N = 40);

б) в течение первого года наблюдения после операции был выявлен рецидив либо появление новых метастазов - 1 (N=37).b) during the first year of observation after surgery, a relapse or the appearance of new metastases was revealed - 1 (N = 37).

В модель в качестве предикторов были включены:The model included as predictors:

1. Возраст;1. Age;

2. Пол;2. Sex;

3. Т (2,3,4);3. T (2,3,4);

4. N (0,1,2);4. N (0,1,2);

5. ИМПП;5. STI;

6. Диффернцировка (высоко-, умеренно-, низкодифференицированные опухоли);6. Differentiation (high-, moderate-, low-differentiated tumors);

7. Значение СА-242 до операции в Ед/мл;7. The value of CA-242 before surgery in units / ml;

8. Значение СЕА до операции в нг/мл;8. The CEA value before surgery in ng / ml;

9. Значение СА19-9 до операции в Ед/мл;9. The value of CA19-9 before surgery in units / ml;

10. Наличие мутаций в гене KRAS.10. The presence of mutations in the KRAS gene.

Кодировка предикторов проводилась следующим образом:Predictor coding was carried out as follows:

Figure 00000006
Figure 00000006

Figure 00000007
Figure 00000007

В настоящем исследовании математическую модель строили в модуле логистической регрессии по алгоритму Вальда, с пошаговым включением в программе SPSS. При использовании этого метода предикторы по уровню значимости автоматически пошагово включаются в модель. Относительный вклад отдельных предикторов выражался величиной следующих критериев:In this study, the mathematical model was built in the logistic regression module according to the Wald algorithm, with step-by-step inclusion in the SPSS program. When using this method, predictors by significance level are automatically included in the model step by step. The relative contribution of individual predictors was expressed by the value of the following criteria:

1. Статистика Вальда;1. Statistics Wald;

2. Х2;2. X2;

3. Величина стандартизированного коэффициента регрессии.3. The value of the standardized regression coefficient.

В результате была получена модель, включающая в себя 3 наиболее значимых предиктора (X1-Х3):As a result, a model was obtained that included the 3 most significant predictors (X1-X3):

X1 - CEAX1 - CEA

Х2 - Мутации KRASX2 - KRAS mutations

Х3 - ИМППX3 - IMPP

Параметры математической модели для предсказания развития рецидива на первом году наблюдения после РЧА.The parameters of the mathematical model for predicting the development of relapse in the first year of observation after RFA.

Figure 00000008
Figure 00000008

В1-3 - коэффициенты регрессии;B1-3 - regression coefficients;

В0 - константа с отрицательным знаком;B0 is a constant with a negative sign;

p - уровень значимости отличий;p is the level of significance of differences;

ехрВ - экспонент коэффициентов регрессии.expB is the exponent of the regression coefficients.

Все 3 предиктора статистически значимо отличаются от 0 (проверка значимости проводится при помощи статистики Вальда). Число степеней свободы равно 1, если проверяется гипотеза о равенстве нулевого коэффициента обычной или индексной переменной, и для категорильной переменной, равно числу значений без единицы (числу соответствующих индексных переменных). В таблице коэффициенты всех переменных были на уровне 5%, что свидетельствует об их значимости. Учитывая результаты статистики Вальда и стандартизированных коэффициентов регрессии, наибольшее влияние на формирование метастазов на первом году после РЧА играет ИМПП до операции, увеличение этого показателя на единицу на 19,1% увеличивает вероятность рецидива, на втором месте - СЕА - увеличение его на единицу приводит к повышению риска на 3,3%, на 3 месте - мутации гена KRAS.All 3 predictors are statistically significantly different from 0 (significance is checked using Wald statistics). The number of degrees of freedom is 1 if the hypothesis of equality of the zero coefficient of an ordinary or index variable is tested, and for a categorical variable, it is equal to the number of values without unity (the number of corresponding index variables). In the table, the coefficients of all variables were at the level of 5%, which indicates their significance. Given the results of Wald’s statistics and standardized regression coefficients, the largest influence on the formation of metastases in the first year after RFA is performed by the UTI before surgery, an increase of this indicator by one by 19.1% increases the likelihood of relapse, in second place - CEA - an increase by one leads increased risk by 3.3%, in 3rd place - mutations of the KRAS gene.

Таким образом, математическая модель, рассчитываемая по формуле:

Figure 00000009
, где
Figure 00000010
Thus, the mathematical model calculated by the formula:
Figure 00000009
where
Figure 00000010

(т.к. В0 - контанта с отрицательным знаком)(since B0 is a countant with a negative sign)

выглядит следующим образом:as follows:

Figure 00000011
, где
Figure 00000012
Figure 00000011
where
Figure 00000012

Качество приближения математической модели (соответствие математической модели реальным данным) оценивается при помощи объединенных тестов.The quality of approximation of the mathematical model (the correspondence of the mathematical model to real data) is estimated using the combined tests.

Объединенные тесты для коэффициентов математической моделиCombined tests for mathematical model coefficients

Figure 00000013
Figure 00000013

Мерой функции подобия служит отрицательное значение удвоенного логарифма этой функции - 2LL. Введение или удаление предикторов ведет к изменению этой функции, разность этих функций обозначается как X-квадрат и в нашем случае является значимой. Показатели R-квадрат Кокса и Снелла, R-квадрат Нейджелкерка являются мерами определенности. Это псевдокоэффициенты детерминации, полученные на основе отношения функции правдоподобия моделей лишь с константой и со всеми коэффициентами. Они указывают на ту часть дисперсии, которую можно определить с помощью логистической регрессии. Мера определенности по Коксу и Снеллу имеет тот недостаток, что значение, равное 1, является теоретически недостижимым. Этот недостаток устранен благодаря модификации данной меры по методу Нейджелкерка. После 4 шага получена наиболее адекватная модель: критерий X - квадрат составляет 80,317 (р=0,000), коэффициент детерминации Нейджелкерка - 86,4%, именно этот процент изменчивости переменной можно объяснить с помощью использованных предикторов.A measure of the similarity function is the negative value of the doubled logarithm of this function - 2LL. The introduction or removal of predictors leads to a change in this function, the difference of these functions is denoted as an X-square and in our case is significant. Cox and Snell R-squared, Neigelkirk's R-squared are measures of certainty. These are pseudo-coefficients of determination, obtained on the basis of the relationship of the likelihood function of models with only a constant and with all coefficients. They indicate that part of the variance that can be determined using logistic regression. The measure of certainty according to Cox and Snell has the disadvantage that a value of 1 is theoretically unattainable. This disadvantage is eliminated due to the modification of this measure by the Neijelkerk method. After 4 steps, the most adequate model was obtained: criterion X - the square is 80.317 (p = 0.000), the Neijelkerk determination coefficient is 86.4%, this percentage of the variability of the variable can be explained using the used predictors.

Далее приведена классификационная таблица, рассчитанная на основании вышеуказанной модели. Проведено сравнение результатов у 77 больных, полученных при выполнении КТ брюшной полости с целью выявления рецидива и прогрессии метастатического процесса (наблюдаемые результаты) и предсказанных результатов, полученных при помощи математической модели. Кодирование зависимой переменной проводилось следующим образом:The following is a classification table calculated on the basis of the above model. A comparison was made of the results of 77 patients obtained by performing CT of the abdominal cavity in order to identify relapse and progression of the metastatic process (observed results) and the predicted results obtained using the mathematical model. The coding of the dependent variable was carried out as follows:

а) в течение первого года наблюдения после операции рецидива либо появления новых метастазов не было - 0;a) during the first year of observation after surgery, relapse or the appearance of new metastases was not - 0;

б) в течение первого года наблюдения после операции был выявлен рецидив либо появление новых метастазов - 1.b) during the first year of observation after surgery, a relapse or the appearance of new metastases was revealed - 1.

Точкой разделения (порог отсечения) при оценке результатов, полученных с применением модели, для наступления и не наступления события являлось значение 0,5. Если значение получалось меньшее 0,5, то можно предположить, что событие (в нашем случае возникновение прогрессии заболевания на 1 году) не наступит, в противном случае предполагается наступление события.When evaluating the results obtained using the model, the separation point (cut-off threshold) for the occurrence and not the occurrence of an event was 0.5. If the value turned out to be less than 0.5, then we can assume that the event (in our case, the occurrence of a disease progression by 1 year) will not occur, otherwise the event is supposed to occur.

Figure 00000014
Figure 00000014

Точка разделения 0,5Split Point 0.5

Из общего числа больных 77 на основании рассчетов развитие прогрессии можно было прогнозировать у 37 больных - из них диагноз подтвержден на КТ у 34 пациентов (истинноположительный результат - ИП), оставшиеся 3 составили ложноположительный (ЛП) результат. Прогрессия в течение 1 года по результатам модели не выявлена в 40 наблюдениях, из них у 3 пациентов с диагностированными метастазами по КТ (ложнооотрицательный результат - ЛО), у остальных 37 больных новых метастазов и рецидивов не было (истинноотрицательный результат - ИО). Учитывая полученные данные, была просчитана чувствительность (Se), специфичность (Sp) и точность данной математической модели при точке отсечения 0,5.Of the total number of patients, 77 based on the calculations, the development of progression could be predicted in 37 patients - of these, the diagnosis was confirmed by CT in 34 patients (true positive result - PI), the remaining 3 were false positive (LP) result. Progression for 1 year according to the results of the model was not detected in 40 observations, of which 3 patients with diagnosed CT metastases (false negative result - LO), the remaining 37 patients did not have new metastases and relapses (true negative result - IO). Given the data obtained, the sensitivity (Se), specificity (Sp) and the accuracy of this mathematical model were calculated at a cut-off point of 0.5.

Чувствительность (Se)=(ИП/(ИП+ЛО))*100=34/(34+3)=91,9%Sensitivity (Se) = (PI / (PI + LO)) * 100 = 34 / (34 + 3) = 91.9%

Специфичность (Sp)=(ИО/(ИО+ЛП))*100=37/(37+3)=92,5%Specificity (Sp) = (IO / (IO + PL)) * 100 = 37 / (37 + 3) = 92.5%

Точность = ((ИП+ИО)/(ИП+ЛП+ЛО+ИО))*100=34+37/34+3+3+37=92,21%Accuracy = ((PI + IO) / (PI + LP + LO + IO)) * 100 = 34 + 37/34 + 3 + 3 + 37 = 92.21%

При точке отсечения 0,5 для модели в целом были правильно распознаны 92,21% от всех обследованных и 91,9% тех, у кого в течение года действительно возникли метастазы.With a cut-off point of 0.5 for the model as a whole, 92.21% of all examined and 91.9% of those who really metastasized during the year were correctly recognized.

Для достижения максимальной суммарной чувствительности и специфичности модели необходимо определить оптимальный порог отсечения. Для определения оптимального выбора значения порога отсечения была построена ROC-кривая и проведен ее анализ.To achieve maximum total sensitivity and model specificity, it is necessary to determine the optimal cutoff threshold. To determine the optimal choice of the cutoff threshold, an ROC curve was constructed and analyzed.

Компьютерной программой SPSS была создана таблица предсказанных результатов, полученных при помощи математической модели, в которую вошли значения Р для 93 больных. Диапазон значений был от 0 до 1.The SPSS computer program created a table of predicted results obtained using a mathematical model, which included P values for 93 patients. The range of values was from 0 to 1.

Затем при помощи компьютерной программы SPSS рассчитывались значения чувствительности (se) и специфичности (sp) для каждого предсказанного значения (Р), которое программой принималось за порог отсечения.Then, using the SPSS computer program, the sensitivity (se) and specificity (sp) values were calculated for each predicted value (P), which the program took as the cutoff threshold.

Таблица координат для ROC-кривойCoordinate table for ROC curve

Figure 00000015
Figure 00000015

Figure 00000016
Figure 00000016

Figure 00000017
Figure 00000017

Желтым шрифтом выделены строки с точкой отсечения, равной 0,50, которая использовалась программой по умолчанию, и соответствующие ей чувствительность и специфичность, и точка отсечения 0,37, которой соответствовала максимальная чувствительность и специфичность для данной группы исследуемых больных. Далее приведена классификационная таблица, рассчитанная на основании данных исследования 77 больных с применением КТ брюшной полости с контрастным усилением и предсказанных результатов с применением математической модели с точкой отсечения 0,37.Yellow lines are marked with a cut-off point of 0.50, which was used by default, and the corresponding sensitivity and specificity, and a cut-off point of 0.37, which corresponded to the maximum sensitivity and specificity for this group of patients. The following is a classification table calculated on the basis of a study of 77 patients using abdominal CT with contrast enhancement and the predicted results using a mathematical model with a cut-off point of 0.37.

Классификационная таблица для обучающей выборки с порогом отсечения 0,37Classification table for a training sample with a cutoff threshold of 0.37

Figure 00000018
Figure 00000018

Figure 00000019
Figure 00000019

Учитывая полученные данные, была просчитана чувствительность (Se), специфичность (Sp) и точность данной математической модели при точке отсечения 0,37.Given the data obtained, the sensitivity (Se), specificity (Sp), and the accuracy of this mathematical model were calculated at a cutoff point of 0.37.

Чувствительность (Se)=(ИП/(ИП+ЛО))*100=36/(36+1)*100=97,3%.Sensitivity (Se) = (PI / (PI + LO)) * 100 = 36 / (36 + 1) * 100 = 97.3%.

Специфичность (Sp)=(ИО/(ИО+ЛП))*100=37/40*100=92,5%.Specificity (Sp) = (IO / (IO + PL)) * 100 = 37/40 * 100 = 92.5%.

Точность = ((ИП+ИО)/(ИП+ЛП+ЛО+ИО))*100=37+36/36+1+3+37=94,8%.Accuracy = ((PI + IO) / (PI + LP + LO + IO)) * 100 = 37 + 36/36 + 1 + 3 + 37 = 94.8%.

Таким образом, изменение точки разделения позволило нам повысить чувствительность модели до 97,3% при сохранении уровня специфичности. Высокая чувствительность метода позволяет выявить максимальное количество пациентов, у которых возможно развитие рецидива, так при точке разделения 0,5 2 пациента ускользнули от нашего внимания и были отнесены к группе низкого риска, тогда как у них были выявлены рецидивы на 1 году, изменение точки разделения исправило эту ошибку.Thus, changing the separation point allowed us to increase the sensitivity of the model to 97.3% while maintaining the level of specificity. The high sensitivity of the method allows us to identify the maximum number of patients who may develop relapse, so with a separation point of 0.5, 2 patients escaped our attention and were assigned to the low-risk group, while they had relapses of 1 year, a change in the separation point fixed this error.

Для окончательного определения качества математической модели по данным таблицы координат для ROC-кривой была построена ROC-кривая (по оси ординат откладываются значения Se, а по оси абсцисс значение = 100%-Sp). Площадь под кривой (AUC) составляет 0,982±0,011, что соответствует отличному качеству модели.To finally determine the quality of the mathematical model according to the coordinate table for the ROC curve, a ROC curve was constructed (the values of Se are plotted along the ordinate axis and the value = 100% -Sp along the abscissa axis). The area under the curve (AUC) is 0.982 ± 0.011, which corresponds to the excellent quality of the model.

Разработанный нами способ позволяет объединить и упорядочить вышеперечисленные факторы прогрессии заболевания после выполнения радиочастотной термоабляции синхронных метастазов колоректального рака в печень, упрощает и систематизирует подходы к анализу полученных данных, что позволяет составить правильный план лечения.The method we developed allows us to combine and order the above factors for the progression of the disease after performing radiofrequency thermoablation of synchronous metastases of colorectal cancer in the liver, simplifies and systematizes the approaches to the analysis of the obtained data, which allows us to draw up the correct treatment plan.

Предлагаемый способ поясняется следующими примерами.The proposed method is illustrated by the following examples.

Пациент Н., 55 лет. Диагноз: «Рак сигмовидной кишки cT2NxM1 (hepar). 2 а кл.гр.»Patient N., 55 years old. Diagnosis: "Cancer of the sigmoid colon cT2NxM1 (hepar). 2 a C. gr. "

Инструментальные обследования: фиброколоноскопия - на 25 см от ануса определяется экзофитная бугристая опухоль, занимающая

Figure 00000020
окружности кишки, деформирующая просвет кишки; гистологическое исследование - аденокарцинома; КТ печени: Структура печени неоднородная: в третьем сегменте определяется два гиперэхогенных образования диаметром 18 и 23 мм, в четвертом и шестом сегментах два образования схожей структуры диаметром 25 и 22 мм соответственно. Заключение: множественные метастазы в печень.Instrumental examinations: fibrocolonoscopy - an exophytic tuberous tumor, which occupies 25 cm from the anus, is determined
Figure 00000020
intestinal circumference, deforming the intestinal lumen; histological examination - adenocarcinoma; CT of the liver: The liver structure is heterogeneous: in the third segment, two hyperechoic formations with a diameter of 18 and 23 mm are determined, in the fourth and sixth segments two formations of a similar structure with a diameter of 25 and 22 mm, respectively. Conclusion: multiple liver metastases.

Рассчитан Индекс метастатического поражения печени (ИМПП): (1,8+2,3+2,5+2,2)*4=35,2. Данные анализа крови на раково-эмбриональный антиген = 9,1 нг/мл. Мутаций в гене KRAS не выявлено.The metastatic liver damage index (LTI) was calculated: (1.8 + 2.3 + 2.5 + 2.2) * 4 = 35.2. Blood test data for cancer-embryonic antigen = 9.1 ng / ml. Mutations in the KRAS gene were not detected.

Полученные данные подставляем в формулу:Substitute the obtained data in the formula:

Figure 00000003
Figure 00000003

где Р - вероятность того, что произойдет прогрессия заболевания после выполнения радиочастотной термоабляции множественных билобарных метастазов колоректального рака в печень во время выполнения циторедуктивной операции по удалению первичной опухоли в долях единиц; X1 - значение раково-эмбрионального антигена; Х2 - наличие или отсутствие мутаций в гене KRAS; Х3 - индекс метастатического поражения печени.where P is the probability that the disease will progress after radiofrequency thermal ablation of multiple bilobar metastases of colorectal cancer in the liver during cytoreductive surgery to remove the primary tumor in fractions of units; X1 - the value of cancer-embryonic antigen; X2 - the presence or absence of mutations in the KRAS gene; X3 - index of metastatic liver damage.

Получен результат менее 0,37, что соответствует низкому риску развития прогрессии заболевания.The result is less than 0.37, which corresponds to a low risk of progression of the disease.

Выполнена операция: резекция сигмовидной кишки, радиочастотная термоаблация четырех метастазов в печень. Выписан на 12 сутки после операции в удовлетворительном состоянии. Прошел 4 курса химиотерапии по схеме FOLFOX. При прохождении контрольного обследования через 6 месяцев данных за прогрессию заболевания нет, что подтверждает достоверность произведенных расчетов.The operation was performed: resection of the sigmoid colon, radiofrequency thermal ablation of four metastases in the liver. Discharged 12 days after surgery in satisfactory condition. He passed 4 courses of chemotherapy according to the FOLFOX regimen. When passing the control examination after 6 months, there is no data on the progression of the disease, which confirms the reliability of the calculations.

Пациентка Е., 63 лет. Диагноз: «Рак прямой кишки cT3NxM1 (hepar). 2 а кл.гр.»Patient E., 63 years old. Diagnosis: "Colorectal cancer cT3NxM1 (hepar). 2 a C. gr. "

Инструментальные обследования: фиброколоноскопия - на 12 см от ануса определяется экзофитная крупнобугристая опухоль, занимающая 2/3 окружности кишки, деформирующая и суживающая просвет кишки; гистологическое исследование - аденокарцинома; КТ печени: Структура неоднородная: во втором, третьем, четвертом, пятом, восьмом сегментах определяются гиперэхогенные образования диаметром от 22 до 30 мм в диаметре. Заключение: множественные метастазы в печень.Instrumental examinations: fibrocolonoscopy - an exophytic large-tuberous tumor is determined 12 cm from the anus, occupying 2/3 of the intestinal circumference, deforming and narrowing the intestinal lumen; histological examination - adenocarcinoma; CT of the liver: The structure is heterogeneous: in the second, third, fourth, fifth, eighth segments, hyperechoic formations with a diameter of 22 to 30 mm in diameter are determined. Conclusion: multiple liver metastases.

Рассчитан Индекс метастатического поражения печени (ИМПП): (2,5+2,2+3,0+2,6+2,3+2,4)*6=90. Данные анализа крови на раково-эмбриональный антиген=36,7 нг/мл. Выявлены мутации в гене KRAS.The metastatic liver damage index (LTI) was calculated: (2.5 + 2.2 + 3.0 + 2.6 + 2.3 + 2.4) * 6 = 90. Blood test data for cancer-embryonic antigen = 36.7 ng / ml. Mutations in the KRAS gene were detected.

Полученные данные подставляем в формулу:Substitute the obtained data in the formula:

Figure 00000003
Figure 00000003

где Р - вероятность того, что произойдет прогрессия заболевания после выполнения радиочастотной термоабляции множественных билобарных метастазов колоректального рака в печень во время выполнения циторедуктивной операции по удалению первичной опухоли в долях единиц; X1 - значение раково-эмбрионального антигена; Х2 - наличие или отсутствие мутаций в гене KRAS; Х3 - индекс метастатического поражения печени.where P is the probability that the disease will progress after radiofrequency thermal ablation of multiple bilobar metastases of colorectal cancer in the liver during cytoreductive surgery to remove the primary tumor in fractions of units; X1 - the value of cancer-embryonic antigen; X2 - the presence or absence of mutations in the KRAS gene; X3 - index of metastatic liver damage.

Получен результат более 0,37, что соответствует высокому риску развития прогрессии заболевания.The result is more than 0.37, which corresponds to a high risk of progression of the disease.

Выполнена операция: резекция прямой кишки, радиочастотная термоаблация шести метастазов в печень.The operation was performed: rectum resection, radiofrequency thermal ablation of six liver metastases.

Выписана на 13 сутки после операции в удовлетворительном состоянии. Прошла 4 курса химиотерапии по схеме FOLFOX. На 6 месяц после операции при контрольном обследовании у пациентки диагностирована прогрессия заболевания в виде появления новых метастазов в печень, забрюшинные лимфоузлы, что подтверждает достоверность произведенных расчетов.Discharged on the 13th day after the operation in satisfactory condition. She completed 4 courses of chemotherapy according to the FOLFOX regimen. At 6 months after surgery, during the follow-up examination, the patient was diagnosed with the progression of the disease in the form of new metastases to the liver, retroperitoneal lymph nodes, which confirms the reliability of the calculations.

Способ предназначен для дооперационной оценки риска развития прогрессии заболевания в течение первого года и может быть использован в онкологических подразделениях для определения тактики лечения пациентов с диагнозом колоректальный рак IV стадии с синхронными множественными билобарными метастазами в печень.The method is intended for preoperative risk assessment of the progression of the disease during the first year and can be used in oncology units to determine the treatment tactics of patients diagnosed with colorectal cancer of stage IV with synchronous multiple bilobar liver metastases.

Claims (1)

Способ дооперационной оценки риска развития прогрессии заболевания после радиочастотной термоаблации метастазов колоректального рака в печени при циторедуктивных операциях, включающий определение до операции уровня раково-эмбрионального антигена (X1), наличия мутаций в гене KRAS (Х2), индекса метастатического поражения печени (Х3), отличающийся вычислением вероятности прогрессии заболевания по формуле: P=1/(1+2,71-(0,032*Х1+4,67*Х2+0,175*Х3-15,74)), при значении P меньше или равного 0,37 - риск прогрессии заболевания низкий, при значении больше 0,37 риск высокий.A method for preoperatively assessing the risk of progression of a disease after radiofrequency ablation of colorectal cancer metastases in the liver during cytoreductive surgery, including determining before surgery the level of cancer-embryonic antigen (X1), the presence of mutations in the KRAS gene (X2), the metastatic liver lesion index (X3), which differs calculating the probability of disease progression by the formula: P = 1 / (1 + 2.71 - (0.032 * X1 + 4.67 * X2 + 0.175 * X3-15.74) ), with a P value less than or equal to 0.37 - risk disease progression is low, with a value greater than 0.37, the risk is high .
RU2016131286A 2016-07-28 2016-07-28 Method for preoperative evaluation of progression development risk after radiofrequency thermal ablation of colorectal cancer hepatic metastases in case of cytoreductive surgery RU2638788C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016131286A RU2638788C1 (en) 2016-07-28 2016-07-28 Method for preoperative evaluation of progression development risk after radiofrequency thermal ablation of colorectal cancer hepatic metastases in case of cytoreductive surgery

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016131286A RU2638788C1 (en) 2016-07-28 2016-07-28 Method for preoperative evaluation of progression development risk after radiofrequency thermal ablation of colorectal cancer hepatic metastases in case of cytoreductive surgery

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2638788C1 true RU2638788C1 (en) 2017-12-15

Family

ID=60718637

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016131286A RU2638788C1 (en) 2016-07-28 2016-07-28 Method for preoperative evaluation of progression development risk after radiofrequency thermal ablation of colorectal cancer hepatic metastases in case of cytoreductive surgery

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2638788C1 (en)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2523138C1 (en) * 2013-03-07 2014-07-20 Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for prediction of risk of developing progression of disease following radiofrequency thermoablation of hepatic metastases from colorectal cancer

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2523138C1 (en) * 2013-03-07 2014-07-20 Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for prediction of risk of developing progression of disease following radiofrequency thermoablation of hepatic metastases from colorectal cancer

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JEON J.Y. et al. Effect of imaging time in the magnetic resonance detection of intracerebral metastases usingsingle dose gadobutrol. Korean J Radiol. 2014 Jan-Feb; 15(1): 145-50. Epub 2014 Jan 8. *
MARGONIS G.A. et al. Association Between Specific Mutations in KRAS Codon 12 and Colorectal Liver Metastasis. JAMA Surg. 2015 Aug; 150(8): 722-9 [Найдено 08.11.2017] [он-лайн]. Найдено в Интернете: URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26038887. *
MARGONIS G.A. et al. Association Between Specific Mutations in KRAS Codon 12 and Colorectal Liver Metastasis. JAMA Surg. 2015 Aug; 150(8): 722-9 [Найдено 08.11.2017] [он-лайн]. Найдено в Интернете: URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26038887. JEON J.Y. et al. Effect of imaging time in the magnetic resonance detection of intracerebral metastases usingsingle dose gadobutrol. Korean J Radiol. 2014 Jan-Feb; 15(1): 145-50. Epub 2014 Jan 8. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zheng et al. Artificial intelligence performance in detecting tumor metastasis from medical radiology imaging: A systematic review and meta-analysis
Cucchetti et al. Preoperative prediction of hepatocellular carcinoma tumour grade and micro-vascular invasion by means of artificial neural network: a pilot study
TW202141521A (en) System and method for predicting the risk of future lung cancer
Lin et al. Preoperative prediction of clinically relevant postoperative pancreatic fistula after pancreaticoduodenectomy
Ou et al. CT radiomics features to predict lymph node metastasis in advanced esophageal squamous cell carcinoma and to discriminate between regional and non-regional lymph node metastasis: a case control study
Dallongeville et al. Initial diagnosis and staging of pancreatic cancer including main differentials
Ruiqing et al. A novel radiomics model integrating luminal and mesenteric features to predict mucosal activity and surgery risk in Crohn's disease patients: a multicenter study
Song et al. Use of artificial intelligence to improve the quality control of gastrointestinal endoscopy
Tang et al. Value of artificial intelligence model based on unenhanced computed tomography of urinary tract for preoperative prediction of calcium oxalate monohydrate stones in vivo
Wang et al. Development and validation of artificial intelligence models for preoperative prediction of inferior mesenteric artery lymph nodes metastasis in left colon and rectal cancer
Liu et al. Applying interpretable machine learning algorithms to predict risk factors for permanent stoma in patients after TME
CN111192687A (en) Line graph prediction model for advanced appendicitis and application thereof
Ge et al. A nomogram of preoperative predictors for occult metastasis in patients with PDAC during laparoscopic exploration
Han et al. Role of endoscopic ultrasound-guided fine needle aspiration in the diagnosis of mass lesions
RU2638788C1 (en) Method for preoperative evaluation of progression development risk after radiofrequency thermal ablation of colorectal cancer hepatic metastases in case of cytoreductive surgery
Velidedeoğlu et al. Is it necessary to perform prophylactic cholecystectomy for all symptomatic gallbladder polyps diagnosed with ultrasound?
RU2523138C1 (en) Method for prediction of risk of developing progression of disease following radiofrequency thermoablation of hepatic metastases from colorectal cancer
Kubouchi et al. Prognostic factors for post recurrence survival in resected pathological stage I non-small cell lung cancer
RU2709837C1 (en) Method for prediction of the probability of intraoperative and early postoperative complications in organ-preserving operations in renal parenchymal tumors
Zhi et al. Automatic image selection model based on machine learning for endobronchial ultrasound strain elastography videos
Wang et al. The ratio of abdominal depth to body mass index is a preoperative predictor of postoperative complications after laparoscopic pancreaticoduodenectomy: a retrospective propensity score matched analysis
RU2641973C1 (en) Method of finding indications for radio-frequency thermoability in synchronous multiple bilobar metostases of colorectal cancer in the liver
RU2753116C1 (en) Method for assessing the risk of metastatic lesion of the lateral pelvic lymph nodes in patients with rectal cancer
Su et al. Automated machine learning-based model for predicting benign anastomotic strictures in patients with rectal cancer who have received anterior resection
Wang et al. Automatic classification of gastric lesions in gastroscopic images using a lightweight deep learning model with attention mechanism and cost-sensitive learning

Legal Events

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

Effective date: 20180729