RU2707062C1 - Method for predicting optimal time of thermal ischemia accompanying organ-preserving operations in renal parenchymal tumors - Google Patents

Method for predicting optimal time of thermal ischemia accompanying organ-preserving operations in renal parenchymal tumors Download PDF

Info

Publication number
RU2707062C1
RU2707062C1 RU2019109123A RU2019109123A RU2707062C1 RU 2707062 C1 RU2707062 C1 RU 2707062C1 RU 2019109123 A RU2019109123 A RU 2019109123A RU 2019109123 A RU2019109123 A RU 2019109123A RU 2707062 C1 RU2707062 C1 RU 2707062C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
points
tumor
ischemia
measured
distance
Prior art date
Application number
RU2019109123A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Петр Витальевич Глыбочко
Юрий Геннадьевич Аляев
Евгений Валерьевич Шпоть
Георгий Андреевич Машин
Василий Владимирович Козлов
Original Assignee
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский университет) (ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Се
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 федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский университет) (ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Се filed Critical федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский университет) (ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Се
Priority to RU2019109123A priority Critical patent/RU2707062C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2707062C1 publication Critical patent/RU2707062C1/en

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B10/00Other methods or instruments for diagnosis, e.g. instruments for taking a cell sample, for biopsy, for vaccination diagnosis; Sex determination; Ovulation-period determination; Throat striking implements

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Abstract

FIELD: medicine.SUBSTANCE: invention refers to medicine, namely to urology, oncourology. Following diagnostic criteria are determined: number of arteries feeding the tumor (x), tumor volume (x), largest diameter of arteries feeding tumor (x), maximum tumor size (x), distance from nearest tumor edge to ureter or pelvis system (x), which is measured in points, wherein distance of more than 7 mm is assigned 0 points, 7 mm and less is 1 point; distance from tumor edge to main vessels (x), which is measured in mm, tumor growth pattern (x). Said indicators are assigned points. Based on the obtained points, calculating values of functions Dis ischemia time to 20 min and Dis ischemia time more than 20 minutes by original formulas. Then calculated values Dand D, wherein in case of obtaining a larger number in function Dconclusion is made on high probability of thermal ischemia for more than 20 minutes, with a greater value in function Dhigh probability of ischemia less than 20 min is stated.EFFECT: method enables predicting the ischemia time more or less than 20 min, which influences the determination of tumor resectability, obtaining an objective and accurate prediction.1 cl, 2 ex, 2 dwg, 3 tbl

Description

Область техники, к которой относится изобретениеFIELD OF THE INVENTION

Изобретение относится к области медицины, а именно урологии, онкоурологии, и может быть использовано для предоперационного планирования и прогнозирования времени тепловой ишемии при органосохраняющих операциях при опухолях почек. Допустимым временем тепловой ишемии, при котором не возникает серьезных повреждений паренхимы, считается 20 мин. Разработанный способ позволяет предсказать время ишемии более или менее 20 мин, что влияет на определение резектабельности опухоли.The invention relates to medicine, namely to urology, oncourology, and can be used for preoperative planning and predicting the time of thermal ischemia during organ-preserving operations for kidney tumors. The permissible time for thermal ischemia, in which there is no serious damage to the parenchyma, is considered 20 minutes. The developed method allows to predict the time of ischemia of more or less than 20 minutes, which affects the determination of tumor resectability.

Уровень техникиState of the art

Из уровня техники известны способы, которые могут быть использованы для предсказания времени ишемии, наиболее известными среди них являются: PADUA -Preoperative aspects and dimensions used for an anatomical), С-индекс - отношение расстояния от центра опухоли (см) до центра почки к радиусу опухоли (см), а также шкала R.E.N.A.L. [ Simmons MN, Ching СВ, Samplaski MK, Park СН, Gill IS. Kidney tumor location measurement using the С index method. J Urol. 2010; 183:1708-13. [PubMed] Kutikov A, Uzzo RG. The R.E.N.A.L. Nephrometry score: A comprehensive standardized system for quantitating renal tumor size, location and depth. J Urol. 2009; 182:844-53. [PubMed] Ficarra V, Novara G, Secco S, Macchi V, Porzionato A, De Caro R, et al. Preoperative aspects and dimensions used for an anatomical (PADUA) classification of renal tumours in patients who are candidates for nephron-sparing surgery. Eur Urol. 2009; 56:786-93. [PubMed].The prior art methods are known that can be used to predict the time of ischemia, the most famous among them are: PADUA (Interactive aspects and dimensions used for an anatomical), C-index is the ratio of the distance from the center of the tumor (cm) to the center of the kidney to the radius tumors (cm), as well as the RENAL scale [Simmons MN, Ching NE, Samplaski MK, Park CH, Gill IS. Kidney tumor location measurement using the C index method. J Urol. 2010; 183: 1708-13. [PubMed] Kutikov A, Uzzo RG. The R.E.N.A.L. Nephrometry score: A comprehensive standardized system for quantitating renal tumor size, location and depth. J Urol. 2009; 182: 844-53. [PubMed] Ficarra V, Novara G, Secco S, Macchi V, Porzionato A, De Caro R, et al. Preoperative aspects and dimensions used for an anatomical (PADUA) classification of renal tumors in patients who are candidates for nephron-sparing surgery. Eur Urol. 2009; 56: 786-93. [PubMed].

Однако известные способы являются субъективными, т.к. оценка основана на данных, полученных на основании МСКТ (мультиспиральная компьютерная томография), которые, в частности, не дают подробной информации о соотношении опухоли с чашечнолоханочной системой (ЧЛС) и связи с сосудами.However, the known methods are subjective, because the assessment is based on data obtained on the basis of MSCT (multispiral computed tomography), which, in particular, does not provide detailed information on the ratio of the tumor to the pyelocaliceal system (CLS) and the connection with the vessels.

Наиболее близким к заявляемому решению является способ, используемый шкалу для оценки осложнений R.E.N.A.L. [Kutikov A, Uzzo RG. The R.E.N.A.L. Nephrometry score: A comprehensive standardized system for quantitating renal tumor size, location and depth. J Urol. 2009; 182:844-53. [PubMed]. Способ основан на определении следующих параметров: R (radius, размер опухоли, в см), Е (exophytic/endophytic - экзофитный или эндофитный характер опухоли), N (nearness, близость опухоли к полостной системе почки или ее синусу, мм), A (anterior, расположение опухоли по передней или задней поверхности почки), L (location, локализация опухоли относительно поперечных линий, проведенных через края почечного синуса), каждый из которых оценивают по изображениям МСКТ в баллах, по сумме которых строят прогноз вероятности интра - и ранних послеоперационных осложнений, а также времени тепловой ишемии.Closest to the claimed solution is the method used by the scale to assess the complications of R.E.N.A.L. [Kutikov A, Uzzo RG. The R.E.N.A.L. Nephrometry score: A comprehensive standardized system for quantitating renal tumor size, location and depth. J Urol. 2009; 182: 844-53. [PubMed]. The method is based on the determination of the following parameters: R (radius, tumor size, in cm), E (exophytic / endophytic - exophytic or endophytic nature of the tumor), N (nearness, proximity of the tumor to the cavity system of the kidney or its sinus, mm), A ( anterior, location of the tumor along the anterior or posterior surface of the kidney), L (location, localization of the tumor relative to the transverse lines drawn through the edges of the renal sinus), each of which is estimated by MSCT images in points, based on the sum of which a prognosis of the probability of intra- and early postoperative complications as well as time no thermal ischemia.

Однако, данный способ основан только на интерпретации изображения МСКТ (мультиспиральной компьютерной томографии), и не учитывает комплекс иных значимых анатомических параметров, которые можно получить по итогам 3D моделирования опухоли, что снижает достоверность и точность получения прогнозных оценок. Кроме того, данный способ является сложным для предоперационного планирования, осуществляемого урологом/онкологом, поскольку требует использования специальных знаний в области лучевой диагностики и владения соответствующим программным обеспечением, что повышает риск получения ошибочных умозаключений.However, this method is based only on the interpretation of the image of MSCT (multispiral computed tomography), and does not take into account the complex of other significant anatomical parameters that can be obtained from 3D tumor modeling, which reduces the reliability and accuracy of obtaining predictive estimates. In addition, this method is difficult for preoperative planning carried out by a urologist / oncologist, since it requires the use of special knowledge in the field of radiation diagnostics and the possession of appropriate software, which increases the risk of erroneous conclusions.

Раскрытие изобретенияDisclosure of invention

Технической проблемой, решаемой изобретением, является создание способа прогнозирования времени тепловой ишемии при органосохраняющих операциях по поводу опухолей паренхимы почек, обеспечивающего получение более достоверных и точных прогнозных оценок. Способ основан на построении 3D модели патологического очага с последующей оценкой оригинального комплекса параметров по 3D нефрометрической шкале.The technical problem solved by the invention is the creation of a method for predicting the time of thermal ischemia in organ-preserving operations for tumors of the renal parenchyma, which provides more reliable and accurate predictive estimates. The method is based on the construction of a 3D model of the pathological lesion with subsequent evaluation of the original complex of parameters on a 3D nephrometric scale.

Техническим результатом, на достижение которого направлено заявленное изобретение, является возможность получения более объективной прогнозной оценки посредством использования комплекса критериев, измеренных на 3D-модели патологического очага, полученной по итогам лучевых методов исследования (например, КТ, микро КТ, МРТ, МСКТ).The technical result, to which the claimed invention is directed, is the possibility of obtaining a more objective predictive assessment by using a set of criteria measured on a 3D model of the pathological focus obtained by the results of radiation research methods (for example, CT, micro CT, MRI, MSCT).

Технический результат достигается при реализации способа прогнозирования тепловой ишемии при органосохраняющих операциях при опухолях паренхимы почек, включающего проведение исследования опухоли паренхимы почек лучевыми методами с построением 3D-модели патологического очага, определение диагностических признаков, в качестве которых используют:The technical result is achieved by implementing a method for predicting thermal ischemia during organ-preserving operations for kidney parenchyma tumors, including a study of the kidney parenchyma tumor by radiation methods with the construction of a 3D model of the pathological focus, determination of diagnostic signs, which are used as:

количество артерий, питающих опухоль - х1, которое измеряют в баллах, при этом отсутствие артерий определяют как 0 баллов, наличие от 1 до 3 артерий включительно - 1 балл, более 3-2 балла;the number of arteries supplying the tumor - x 1 , which is measured in points, while the absence of arteries is defined as 0 points, the presence of 1 to 3 arteries inclusive - 1 point, more than 3-2 points;

объем опухоли - х2, который измеряют в баллах, при этом опухоли объемом до 20000 voxel присваивают 0 баллов, 20000-40000 voxel - 1 балл, 40001-60000 voxel - 2 балла, более 60000 - 3 балла;tumor volume - x 2 , which is measured in points, while tumors with a volume of up to 20,000 voxel assign 0 points, 20000-40000 voxel - 1 point, 40001-60000 voxel - 2 points, more than 60,000 - 3 points;

наибольший диаметр сосудов (артерий), питающих опухоль - х3, который измеряют в баллах, если артерии не визуализируются - 0 баллов, диаметр артерий 1-3 мм - 1 балл, более 3 мм - 2 балла;the largest diameter of the vessels (arteries) supplying the tumor is x 3 , which is measured in points, if the arteries are not visualized - 0 points, the diameter of the arteries 1-3 mm - 1 point, more than 3 mm - 2 points;

максимальный размер опухоли - х4, который измеряют в мм;the maximum tumor size is x 4 , which is measured in mm;

расстояние от ближайшего края опухоли до мочеточника или чашечно-лоханочной системы - х5, которое определяется минимальным расстоянием от края опухоли до ближайшей из указанных структур, который измеряют в баллах (более 7 мм - 0 баллов, 7 мм и менее - 1 балл);the distance from the nearest edge of the tumor to the ureter or the pyelocaliceal system is x 5 , which is determined by the minimum distance from the edge of the tumor to the nearest of these structures, which is measured in points (more than 7 mm — 0 points, 7 mm or less — 1 point);

расстояние от края опухоли до магистральных сосудов - х6, который измеряют в мм (наименьшее расстояние между опухолью и ближайшим магистральным сосудом, т.е. расстояние от ближайшего края опухоли до ближайшего магистрального сосуда - артерии 1 или 2 порядка);the distance from the edge of the tumor to the main vessels - x 6 , which is measured in mm (the smallest distance between the tumor and the nearest main vessel, i.e. the distance from the nearest edge of the tumor to the nearest main vessel - arteries of the 1st or 2nd order);

характер роста опухоли - x7, который измеряют в баллах: при экстраренальном характере роста опухоли равном или более 50% присваивают 0 баллов, экстраренальном менее 50% - 1 балл, интраренальном с расстоянием до капсулы почки 0-10 мм - 2 балла, интраренальном с расстоянием от опухоли до капсулы почки более 10 мм - 3 балла.the nature of tumor growth is x 7 , which is measured in points: with an extrarenal nature of tumor growth equal to or more than 50%, 0 points are assigned, extrarenal less than 50% - 1 point, intrarenal with a distance to the kidney capsule 0-10 mm - 2 points, intrarenal with the distance from the tumor to the kidney capsule is more than 10 mm - 3 points.

По полученным значениям рассчитывают значения функций D1 и D2:According to the obtained values, the values of the functions D 1 and D 2 are calculated:

D1 = -11,512 + 2,165x1 - 2,216x2 - 0,283х3 + 0,287х4 + 2,379х5 + 0,205х6 +1,751х7 D 1 = -11.512 + 2.165x 1 - 2.216x 2 - 0.283x 3 + 0.287x 4 + 2.399x 5 + 0.205x 6 + 1.751x 7

D2 = -13,002+ 2,168x1 - 2,167x2 - 0,631х3+ 0,308х4+ 2,530х5+ 0,196х6+2,107х7,D 2 = -13.002+ 2.168x 1 - 2.167x 2 - 0.631x 3 + 0.308x 4 + 2.530x 5 + 0.196x 6 + 2.107x 7 ,

гдеWhere

D1 - линейная дискриминантная функция характеризует вероятность тепловой ишемии менее 20 мин, D2 - линейная дискриминантная функция характеризует вероятность тепловой ишемии более 20 мин;D 1 - linear discriminant function characterizes the probability of thermal ischemia less than 20 min, D 2 - linear discriminant function characterizes the probability of thermal ischemia more than 20 min;

x1 - x7 - значения признаков, включенных в модель.x 1 - x 7 - values of features included in the model.

Согласно способу сравнивают рассчитанные значения D1 и D2, при этом в случае получения большего числа в функции D2 делают вывод о высокой вероятности тепловой ишемии более 20 мин, при большем значении в функции D1 делают вывод о высокой вероятности ишемии менее 20 мин.According to the method, the calculated values of D 1 and D 2 are compared, while in the case of obtaining a larger number in function D 2 , a conclusion is made that heat ischemia is more likely to be more than 20 minutes, with a larger value in function D 1 , a conclusion is made that there is a high probability of ischemia less than 20 min.

Краткое описание чертежейBrief Description of the Drawings

Изобретение поясняется чертежами, где на Фиг. 1 представлены ROC-кривые прогнозирования времени тепловой ишемии при лечении рака почки, полученные при использовании заявляемого способа и другими существующими методами; на Фиг. 2 представлена построенная 3D модель опухоли паренхимы почки на основании полученных данных МСКТ.The invention is illustrated by drawings, where in FIG. 1 presents ROC-curves for predicting the time of thermal ischemia in the treatment of kidney cancer, obtained using the proposed method and other existing methods; in FIG. Figure 2 presents the constructed 3D model of a kidney parenchyma tumor based on the obtained MSCT data.

Осуществление изобретенияThe implementation of the invention

Ниже представлено более детальное описание заявляемого способа.Below is a more detailed description of the proposed method.

Было исследовано 264 пациента, которые были поделены на 2 группы: 46 пациентов - у которых время тепловой ишемии составило более 20 мин и 218 пациентов - с временем тепловой ишемии менее 20 мин. При исследовании проводилась оценка степени связи различных показателей (признаков), характеризующих опухоль паренхимы почек, с прогнозными выводами об ишемии во время операции более 20 мин и менее 20 мин, с использованием стандартных статистических методик (метод дискриминантного анализа). В результате были отобраны те из них, которые дали коэффициенты корреляции наиболее близкие к 1, что говорит о наиболее сильной взаимосвязи показателей с оцениваемым событием.264 patients were studied, which were divided into 2 groups: 46 patients - in whom the time of thermal ischemia was more than 20 minutes and 218 patients - with the time of thermal ischemia of less than 20 minutes. The study assessed the degree of connection of various indicators (signs) characterizing a tumor of the renal parenchyma with predictive conclusions about ischemia during surgery for more than 20 minutes and less than 20 minutes, using standard statistical methods (discriminant analysis method). As a result, we selected those that gave the correlation coefficients closest to 1, which indicates the strongest relationship between the indicators and the estimated event.

По итогам проведения исследований и дискриминантного анализа данных с целью прогнозирования до операции длительности ишемии во время операции более 20 мин, было отобрано 7 наиболее значимых классификационных признаков. Признаками, включенными в модель, являлись: максимальный размер опухоли (мм), количество артерий, питающих опухоль (0-0 баллов, 1-3 - 1 балл, более 3-2 балла), расстояние от края опухоли до магистральных сосудов (мм), наибольший диаметр артерий, питающих опухоль (не визуализируются - 0 баллов, 1-3 мм - 1 балл, более 3 мм - 2 балла, при наличии более одной артерии измеряют диаметр большей артерии), расстояние от ближайшего края опухоли до мочеточника или чашечно-лоханочной системы (более 7 мм - 0 баллов, 7 мм и менее - 1 балл), объем опухоли (в баллах, до 20000 voxel - 0 баллов, 20000-40000 voxel - 1 балл, 40001-60000 voxel - 2 балла, более 60000 voxel - 3 балла), характер роста опухоли (экстраренально от 50% и более - 0 баллов, экстраренально менее 50% - 1 балл, интраренально с расстоянием до капсулы почки 0-10 мм - 2 балла, интраренально с расстоянием до капсулы почки более 10 мм - 3 балла).Based on the results of studies and discriminant data analysis with the aim of predicting the duration of ischemia before surgery for more than 20 minutes before surgery, 7 of the most significant classification features were selected. Signs included in the model were: the maximum tumor size (mm), the number of arteries supplying the tumor (0-0 points, 1-3 - 1 point, more than 3-2 points), the distance from the edge of the tumor to the great vessels (mm) , the largest diameter of the arteries that feed the tumor (not visualized - 0 points, 1-3 mm - 1 point, more than 3 mm - 2 points, if there is more than one artery, measure the diameter of the larger artery), the distance from the nearest edge of the tumor to the ureter or calyx pelvis system (more than 7 mm - 0 points, 7 mm or less - 1 point), tumor volume (in points, up to 20,000 voxel - 0 point fishing, 20000-40000 voxel - 1 point, 40001-60000 voxel - 2 points, more than 60,000 voxel - 3 points), the nature of tumor growth (extrarenal from 50% or more - 0 points, extrarenal less than 50% - 1 point, intrarenal with a distance to the kidney capsule of 0-10 mm - 2 points, intrarenally with a distance to the kidney capsule of more than 10 mm - 3 points).

Для классификации единиц наблюдения по признакам одного пациента производился расчет линейных дискриминантных функций с коэффициентами каждой из групп. Прогнозируемый случай относится к той группе, для которой дискриминантная функция принимает максимальное значение. Для проверки гипотезы об однородности ковариационных матриц исследуемых групп использовался многомерный М-критерий Бокса. Чувствительность и специфичность комплекса критериев оценивалась при помощи ROC-анализа. Количественная интерпретация результатов проводилась по ROC-кривым с оценкой показателя AUC (Area under ROC curve - площадь под ROC-кривой).To classify observation units according to the characteristics of one patient, linear discriminant functions were calculated with the coefficients of each group. The predicted case refers to the group for which the discriminant function takes the maximum value. To test the hypothesis about the homogeneity of the covariance matrices of the groups under study, the multidimensional Box M-test was used. The sensitivity and specificity of the set of criteria was evaluated using ROC analysis. Quantitative interpretation of the results was carried out according to ROC-curves with the assessment of the AUC indicator (Area under ROC curve - area under the ROC-curve).

Структурная матрица корреляции дискриминантных переменных с канонической дискриминантной функцией, на основании которой были отобраны переменные, представлена в таблице 1.The structural matrix of the correlation of discriminant variables with the canonical discriminant function, on the basis of which the variables were selected, are presented in table 1.

Figure 00000001
Figure 00000001

Каноническая корреляция, описывающая меру связи между дискриминирующей функцией и группами наблюдений, составила 0,216, что объясняет 21,6% дисперсии классифицируемой переменной. Лямбда Уилкса при оценке канонической дискриминантной функции составила 0,953 (χ2 =13,504; р=0,041).The canonical correlation describing the measure of the relationship between the discriminating function and the observation groups was 0.216, which accounts for 21.6% of the variance of the classified variable. The Wilks lambda in evaluating the canonical discriminant function was 0.953 (χ 2 = 13.504; p = 0.041).

Наибольший вклад в результаты классификации из отобранных переменных вносят показатели: максимальный размер опухоли, характер роста опухоли и диаметр сосудов, питающих опухоль.The largest contribution to the classification results from the selected variables is made by the indicators: the maximum tumor size, the nature of the tumor growth and the diameter of the vessels supplying the tumor.

Для исследуемых групп были определены классифицирующие функции Фишера. Коэффициенты линейных моделей дискриминантной функции, включающих в себя классификационные признаки, представлены в таблице 2.For the studied groups, Fisher's classification functions were determined. The coefficients of linear models of the discriminant function, including classification features, are presented in table 2.

Figure 00000002
Figure 00000002

Figure 00000003
Figure 00000003

Исходя из таблицы 2, прогнозирование тепловой ишемии до 20 мин и более 20 мин при оперативном лечении рака почки осуществляют посредством определения D1 и D2:Based on table 2, the prediction of thermal ischemia up to 20 min and more than 20 min during surgical treatment of kidney cancer is carried out by determining D 1 and D 2 :

Figure 00000004
Figure 00000004

Figure 00000005
Figure 00000005

где D1 - линейная дискриминантная функция для длительности ишемии до 20 мин, D2 - линейная дискриминантная функция, моделирующая ишемию более 20 мин, x1 - х7 - значения признаков, включенных в модель (таблица 2).where D 1 is the linear discriminant function for the duration of ischemia up to 20 min, D 2 is the linear discriminant function modeling the ischemia for more than 20 min, x 1 - x 7 are the values of the attributes included in the model (table 2).

При получении двух значений функций D1 и D2 производят их сравнение и в случае получения большего числа в функции D2 делают вывод о высокой вероятности тепловой ишемии более 20 мин, при большем значении в функции D1 делают вывод о высокой вероятности ишемии менее 20 мин.Upon receipt of two values of the functions D 1 and D 2 , they are compared and, if a larger number is obtained in the function D 2 , a conclusion is made that heat ischemia is more likely to occur for more than 20 minutes; when a larger value in the function D 1 , a conclusion is made that there is a high probability of ischemia less than 20 min .

На основании полученных дискриминантных функций была произведена итоговая классификация, результаты которой представлены в таблице 3.Based on the obtained discriminant functions, a final classification was made, the results of which are presented in table 3.

Figure 00000006
Figure 00000006

Полученная прогностическая модель имеет специфичность 66,2%. Чувствительность модели (правильные предсказания ишемии более 20 мин.) составила 65,2%. Общая точность модели - 65,9%.The resulting predictive model has a specificity of 66.2%. The sensitivity of the model (correct predictions of ischemia for more than 20 minutes) was 65.2%. The overall accuracy of the model is 65.9%.

На той же выборке дискриминантная модель с использованием в качестве предиктора индекса RENAL имела чувствительность 59,1%, специфичность - 50,8%, общую точность - 52,4%. Для модели с использованием индекса PADOVA чувствительность составила 52,3%, специфичность - 64,4%, общая точность - 62,1%. При использовании в качестве предиктора длительности ишемии более 20 мин С-индекса была достигнута самая высокая чувствительность - 68,2%, но существенно более низкая специфичность - 42,6%, общая точность модели составила 47,4% (Фиг. 1).In the same sample, the discriminant model using the RENAL index as a predictor had a sensitivity of 59.1%, specificity of 50.8%, and overall accuracy of 52.4%. For the model using the PADOVA index, the sensitivity was 52.3%, specificity was 64.4%, and overall accuracy was 62.1%. When using the C-index as a predictor of ischemia duration of more than 20 min, the highest sensitivity was achieved - 68.2%, but significantly lower specificity - 42.6%, the overall accuracy of the model was 47.4% (Fig. 1).

Для реализации заявляемого способа всем пациентам перед оперативным лечением выполняют лучевую диагностику, например, КТ, микро КТ, МРТ, МСКТ. По полученным данным сроят 3D-модель патологического очага. Построение 3D-модели может быть осуществлено с использованием любых известных из уровня техники программно-реализуемых средств, обеспечивающих адекватную визуализацию анатомических структур, оцениваемые в предложенной шкале (количество артерий, питающих опухоль, объем опухоли, диаметр сосудов, питающих опухоль, максимальный размер опухоли, расстояние до мочеточника и\или ЧЛС, расстояние до магистральных сосудов, характер роста опухоли).To implement the proposed method, all patients undergo radiation diagnostics, for example, CT, micro CT, MRI, MSCT, before surgical treatment. According to the data obtained, they will build a 3D model of the pathological focus. The construction of a 3D model can be carried out using any software tools known from the prior art that provide adequate visualization of the anatomical structures, evaluated in the proposed scale (number of arteries supplying the tumor, tumor volume, diameter of the vessels supplying the tumor, maximum tumor size, distance to the ureter and / or TLS, distance to the great vessels, the nature of tumor growth).

В качестве ПО может быть использована, например, программа Amira версии 5.4.5. (https://amira.software.informer.com/5.6/). В случае необходимости корректировки полученной 3D-модели - она может быть осуществлена, например, с помощью программного обеспечения Amira (VisageImaging).As software, for example, Amira program version 5.4.5 can be used. (https://amira.software.informer.com/5.6/). If necessary, adjust the resulting 3D model - it can be implemented, for example, using Amira software (VisageImaging).

Для построения 3D модели в программе Amira полученные данные (изображения) с помощью КТ, микро КТ, МРТ, 3D микроскопии и другими методами, загружают в программу Amira, производят фильтрацию (удаление артефактов) и предварительную обработку изображений, формируют 3D-изображение из полученных данных. На полученной модели выделяют анатомические структуры, которые измеряют и анализируют, визуализируют их пространственное взаимоотношение.To build a 3D model in the Amira program, the obtained data (images) using CT, micro CT, MRI, 3D microscopy and other methods are loaded into the Amira program, filtered (artifact removal) and image preprocessing, and a 3D image is formed from the obtained data . On the resulting model, anatomical structures are distinguished that measure and analyze, visualize their spatial relationship.

3D-моделирование позволяет без искажений эффективно совместить на одном интегральном изображении все четыре фазы визуализации (контрастирования): 1 - нативное исследование, 2 - артериальную фазу, 3 - паренхиматозную, 4 - экскреторную, что дает исчерпывающую информацию об анатомических особенностях пораженной опухолевым процессом почки, такие как количество сосудов, питающих опухоль, их диаметр, соотношение опухоли и ЧЛС и т.д.3D modeling allows without distortion to effectively combine all four phases of visualization (contrasting) on a single integrated image: 1 - native examination, 2 - arterial phase, 3 - parenchymal, 4 - excretory, which gives comprehensive information about the anatomical features of the kidney affected by the tumor process, such as the number of vessels supplying the tumor, their diameter, the ratio of the tumor to the heart rate, etc.

Оценку времени тепловой ишемии при органосохраняющих операциях при опухолях паренхимы почек производят по указанным выше формулам с использованием измеренных параметров (см. Таблицу 1).The assessment of the time of thermal ischemia during organ-preserving operations for tumors of the renal parenchyma is carried out according to the above formulas using the measured parameters (see Table 1).

Ниже представлены примеры реализации заявляемого изобретения.Below are examples of the implementation of the claimed invention.

Пример. 1 Пациент X., 57 лет.Example. 1 Patient X., 57 years old.

Анамнез: случайно выявленное образование при ультразвуковом исследовании. По данным МСКТ выявлена опухоль правой почки размером до 50 мм. На основании полученных данных МСКТ выполнено 3D моделирование (фиг. 2).Anamnesis: accidentally detected formation by ultrasound. According to MSCT, a tumor of the right kidney up to 50 mm in size was detected. Based on the obtained MSCT data, 3D modeling was performed (Fig. 2).

В качестве предоперационного планирования выполнен расчет времени тепловой ишемии при органосохраняющем пособии.As a preoperative planning, the calculation of the time of thermal ischemia with organ-preserving benefits was performed.

По данным 3D моделирования у пациента выявлены:According to 3D modeling, the patient revealed:

одна артерия, питающая опухоль (х1 = 1 балл);one artery feeding the tumor (x 1 = 1 point);

объем опухоли составил 62300 voxel (х2 = 3 балла);the tumor volume was 62300 voxel (x 2 = 3 points);

диаметр артерии, питающей опухоль, составил 2.17 мм (х3 = 1 балл);the diameter of the artery feeding the tumor was 2.17 mm (x 3 = 1 point);

максимальный размер опухоли составил 52.31 мм (х4 = 52.31);the maximum tumor size was 52.31 mm (x 4 = 52.31);

минимальное расстояние от ЧЛС или мочеточника до опухоли составило 1.4 мм (x5 = 1 балл);the minimum distance from the PCS or ureter to the tumor was 1.4 mm (x 5 = 1 point);

минимальное расстояние от опухоли до магистральных сосудов (почечная артерия или сегментарные артерии первого порядка) составило 1.37 мм (х6 = 1.37);the minimum distance from the tumor to the great vessels (renal artery or first-order segmental arteries) was 1.37 mm (x 6 = 1.37);

характер роста опухоли - экстраренальный более 50% (х7 = 0 баллов).the nature of tumor growth - extrarenal more than 50% (x 7 = 0 points).

Далее были рассчитаны значения линейной дискриминантной функции для длительности ишемии до 20 мин и более 20 мин, соответственно:Next, the values of the linear discriminant function were calculated for the duration of ischemia up to 20 min and more than 20 min, respectively:

D1 = -11,512+2,165x1-2,216x3-0,283x1+0,287x52.31+2,379x1+0,205x1.37+1,751x0=1.24D 1 = -11.512 + 2.165x1-2.216x3-0.283x1 + 0.287x52.31 + 2.399x1 + 0.205x1.37 + 1.751x0 = 1.24

D2 = -13,002+2,168x1-2,167x3-0,631x1+0,308x52.31+2,530x1+0,196x1.37+2,107x0=1.25D 2 = -13.002 + 2.168x1-2.167x3-0.631x1 + 0.308x52.31 + 2.530x1 + 0.196x1.37 + 2.107x0 = 1.25

Значение D1 составило 1,24, значение D2 составило 1,25. Полученное значение D2 превысило значение D1, у пациента по данным произведенных расчетов перед операцией выявлена высокая вероятность тепловой ишемии более 20 мин.The value of D 1 was 1.24, the value of D 2 was 1.25. The obtained value of D 2 exceeded the value of D 1 , the patient according to the calculations performed before the operation revealed a high probability of thermal ischemia for more than 20 minutes

По результатам предоперационного планирования у пациента ожидаемое время тепловой ишемии более 20 мин. Пациенту выполнена лапароскопическая энуклеаация опухоли почкй. Интраоперационное время ишемии составило 27 мин.According to the results of preoperative planning in a patient, the expected time of thermal ischemia is more than 20 minutes. The patient underwent laparoscopic enucleation of a kidney tumor. Intraoperative ischemia time was 27 minutes.

Пример 2. Пациент X, 63 года.Example 2. Patient X, 63 years old.

Анамнез: случайно выявленное образование при ультразвуковом исследовании. По данным МСКТ выявлена опухоль правой почки размером до 20 мм. На основании полученных данных МСКТ выполнено 3D моделирование.Anamnesis: accidentally detected formation by ultrasound. According to MSCT, a tumor of the right kidney up to 20 mm in size was detected. Based on the obtained MSCT data, 3D modeling was performed.

В качестве предоперационного планирования выполнен расчет времени тепловой ишемии при органосохраняющем пособии.As a preoperative planning, the calculation of the time of thermal ischemia with organ-preserving benefits was performed.

По данным 3D моделирования у пациента:According to the 3D modeling of the patient:

не выявлено артерий, питающих опухоль (х1 = 0 баллов, х3 = 0 баллов);no arteries feeding the tumor were identified (x 1 = 0 points, x 3 = 0 points);

объем опухоли составил 45000 (х2 = 1 балл);the tumor volume was 45,000 (x 2 = 1 point);

максимальный размер опухоли составил 22 мм (х4 = 22);the maximum tumor size was 22 mm (x 4 = 22);

минимальное расстояние от ЧЛС или мочеточника до опухоли составило 30 мм (x5 = 0 баллов);the minimum distance from the PCS or ureter to the tumor was 30 mm (x 5 = 0 points);

минимальное расстояние от опухоли до магистральных сосудов (почечная артерия или сегментарные артерии первого порядка) составило 40 мм (х6 = 40);the minimum distance from the tumor to the great vessels (renal artery or first-order segmental arteries) was 40 mm (x 6 = 40);

характер роста опухоли - экстраренальный более 50% (х7 = 0 баллов).the nature of tumor growth - extrarenal more than 50% (x 7 = 0 points).

Значение линейной дискриминантной функции D1 составило 0.588, значение D2 составило 0,562:The value of the linear discriminant function D 1 was 0.588, the value of D 2 was 0.562:

D1 = -11,512+2,165x0-2,216x1-0,283x0+0,287x22+2,379x0+0,205x40+1,751x0=0.588D 1 = -11.512 + 2.165x0-2.216x1-0.283x0 + 0.287x22 + 2.399x0 + 0.205x40 + 1.751x0 = 0.588

D2 = -13,002+2,168x0-2,167x1-0,631x0+0,308x22+2,530x0+0,196x40+2,107x0=0562D 2 = -13.002 + 2.168x0-2.167x1-0.631x0 + 0.308x22 + 2.530x0 + 0.196x40 + 2.107x0 = 0562

Полученное значение D1 превысило значение D2, у пациента по данным произведенных расчетов перед операцией выявлен низкий риск вероятности тепловой ишемии более 20 мин.The obtained value of D 1 exceeded the value of D 2 , the patient according to the calculations performed before the operation revealed a low risk of heat ischemia for more than 20 minutes.

По результатам предоперационного планирования у пациента ожидаемое время тепловой ишемии менее 20 мин. Пациенту выполнена лапароскопическая энуклеация опухоли почки. Интраоперационное время ишемии составило 7 мин.According to the results of preoperative planning in a patient, the expected time of thermal ischemia is less than 20 minutes. The patient underwent laparoscopic enucleation of a kidney tumor. The intraoperative time of ischemia was 7 minutes.

Таким образом, заявляемый способ показал свою состоятельность и возможность использования в практической работе.Thus, the claimed method has shown its viability and the ability to use in practical work.

Claims (13)

Способ прогнозирования времени тепловой ишемии при органосохраняющих операциях при опухолях паренхимы почек, включающий проведение исследования опухоли паренхимы почек лучевыми методами с построением 3D-модели патологического очага, определение диагностических признаков, в качестве которых используют:A method for predicting the time of thermal ischemia during organ-preserving surgeries for tumors of the kidney parenchyma, including a study of the tumor of the kidney parenchyma by radiation methods with the construction of a 3D model of the pathological focus, the determination of diagnostic signs, which are used as: количество артерий, питающих опухоль (x1), которое измеряют в баллах, при этом отсутствие артерий определяют как 0 баллов, наличие от 1 до 3 артерий включительно - 1 балл, более 3-2 балла;the number of arteries that feed the tumor (x 1 ), which is measured in points, while the absence of arteries is defined as 0 points, the presence of 1 to 3 arteries inclusively - 1 point, more than 3-2 points; объем опухоли (х2), который измеряют в баллах, при этом опухоли объемом до 20000 voxel присваивают 0 баллов, 20000-40000 voxel - 1 балл, 40001-60000 voxel - 2 балла, более 60000 - 3 балла;tumor volume (x 2 ), which is measured in points, while tumors up to 20,000 voxel are assigned 0 points, 20,000-40000 voxel - 1 point, 40001-60000 voxel - 2 points, more than 60,000 - 3 points; наибольший диаметр артерий, питающих опухоль (х3), который измеряют в баллах, при этом, если артерии не визуализируются, присваивают 0 баллов, если диаметр составляет 1-3 мм - 1 балл, более 3 мм - 2 балла;the largest diameter of the arteries that feed the tumor (x 3 ), which is measured in points, while if the arteries are not visualized, assign 0 points, if the diameter is 1-3 mm - 1 point, more than 3 mm - 2 points; максимальный размер опухоли (x4), который измеряют в мм;maximum tumor size (x 4 ), which is measured in mm; расстояние от ближайшего края опухоли до мочеточника или чашечно-лоханочной системы (x5), которое измеряют в баллах, при этом расстоянию более 7 мм присваивают 0 баллов, 7 мм и менее - 1 балл;the distance from the nearest edge of the tumor to the ureter or pyelocaliceal system (x 5 ), which is measured in points, while a distance of more than 7 mm is assigned 0 points, 7 mm or less - 1 point; расстояние от края опухоли до магистральных сосудов (х6), которое измеряют в мм,the distance from the edge of the tumor to the great vessels (x 6 ), which is measured in mm, характер роста опухоли (x7), который измеряют в баллах, где при экстраренальном характере роста опухоли равном или более 50% присваивают 0 баллов, экстраренальном менее 50% - 1 балл, интраренальном с расстоянием до капсулы почки 0-10 мм - 2 балла, интраренальном с расстоянием от опухоли до капсулы почки более 10 мм - 3 балла;the nature of tumor growth (x 7 ), which is measured in points, where with an extrarenal nature of tumor growth equal to or more than 50%, 0 points are assigned, extrarenal less than 50% - 1 point, intrarenal with a distance to the kidney capsule 0-10 mm - 2 points, intrarenal with a distance from the tumor to the kidney capsule of more than 10 mm - 3 points; по полученным значениям рассчитывают значения функций D1 и D2:according to the obtained values, the values of the functions D 1 and D 2 are calculated: D1 = -11,512+2,165х1-2,216x2-0,283х3+0,287х4+2,379х5+0,205х6+1,751х7 D 1 = -11.512 + 2.165x 1 -2.216x2-0.283x 3 + 0.287x 4 + 2.399x 5 + 0.205x 6 + 1.751x 7 D2 = -13,002+2,168х1-2,167x2-0,631х3+0,308х4+2,530х5+0,196х6+2,107х7,D 2 = -13.002 + 2.168x 1 -2.167x 2 -0.631x 3 + 0.308x 4 + 2.530x 5 + 0.196x 6 + 2.107x 7 , где функция D1 характеризует время ишемии до 20 мин, D2 - характеризует время ишемии более 20 мин;where the function D 1 characterizes the time of ischemia up to 20 minutes, D 2 - characterizes the time of ischemia more than 20 minutes; сравнивают рассчитанные значения D1 и D2, при этом в случае получения большего числа в функции D2 делают вывод о высокой вероятности тепловой ишемии более 20 мин, при большем значении в функции D1 делают вывод о высокой вероятности ишемии менее 20 мин.comparing the calculated values of D 1 and D 2 , in this case, if a larger number is obtained in the function D 2 , a conclusion is made about a high probability of thermal ischemia for more than 20 minutes, with a higher value in the function D 1 , a conclusion is made that a high probability of ischemia is less than 20 minutes.
RU2019109123A 2019-03-28 2019-03-28 Method for predicting optimal time of thermal ischemia accompanying organ-preserving operations in renal parenchymal tumors RU2707062C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019109123A RU2707062C1 (en) 2019-03-28 2019-03-28 Method for predicting optimal time of thermal ischemia accompanying organ-preserving operations in renal parenchymal tumors

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019109123A RU2707062C1 (en) 2019-03-28 2019-03-28 Method for predicting optimal time of thermal ischemia accompanying organ-preserving operations in renal parenchymal tumors

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2707062C1 true RU2707062C1 (en) 2019-11-21

Family

ID=68653149

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019109123A RU2707062C1 (en) 2019-03-28 2019-03-28 Method for predicting optimal time of thermal ischemia accompanying organ-preserving operations in renal parenchymal tumors

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2707062C1 (en)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2618162C1 (en) * 2016-03-16 2017-05-02 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Ростовский научно-исследовательский онкологический институт" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method of anti-ischemic kidney protection in limb-surgical treatment of patients with local kidney cancer under conditions of warm ischemia

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2618162C1 (en) * 2016-03-16 2017-05-02 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Ростовский научно-исследовательский онкологический институт" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method of anti-ischemic kidney protection in limb-surgical treatment of patients with local kidney cancer under conditions of warm ischemia

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Kutikov A, Uzzo RG. The R.E.N.A.L. Nephrometry score: A comprehensive standardized system for quantitating renal tumor size, location and depth. J Urol. 2009; 182:844-53. *
Зырянов А.В., Пономарев А.В., Время тепловой ишемии и кривая обучения при малоинвазивной резекции почки, Уральский медицинский журнал, 2013, 9 (114), *
Зырянов А.В., Пономарев А.В., Время тепловой ишемии и кривая обучения при малоинвазивной резекции почки, Уральский медицинский журнал, 2013, 9 (114), 26-30. R. Houston Thompson, Igor Frank, Christine M. Lohse et al. The Impact of Ischemia Time During Open Nephron Sparing Surgery on Solitary Kidneys: A Multi-Institutional Study, J Urol, 2007, V.I 77, E 471-76. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sartor et al. Evaluating localized prostate cancer and identifying candidates for focal therapy
JP6568478B2 (en) Planning, guidance and simulation system and method for minimally invasive treatment
US10769790B2 (en) Methods of cancer detection
JP2004174254A (en) Method and system for measuring disease related tissue change
CN107810537A (en) System and method for identifying cancerous issue
MX2011006287A (en) Method and device for planning and performing a biopsy.
Loizou et al. Computed tomography staging of pancreatic cancer: a validation study addressing interobserver agreement
RU2698546C1 (en) Method for prediction of volume of intraoperative blood loss in organ-preserving operations in tumors of renal parenchyma
RU2709837C1 (en) Method for prediction of the probability of intraoperative and early postoperative complications in organ-preserving operations in renal parenchymal tumors
RU2707062C1 (en) Method for predicting optimal time of thermal ischemia accompanying organ-preserving operations in renal parenchymal tumors
CN108463174B (en) Device and method for characterizing tissue of a subject
JP4681358B2 (en) Ultrasonic diagnostic apparatus and volume data processing method
CN111481233B (en) Thickness measuring method for transparent layer of fetal cervical item
CN111265234A (en) Method and system for judging properties of lung mediastinal lymph nodes
Bey et al. Transrectal ultrasound-guided prostate biopsies vs. magnetic resonance imaging ultrasound fusion targeted biopsies: Who are the best candidates?
CN110892448B (en) Method for detection and quantification of arterial calcification
EP2533684B1 (en) Method of characterizing tissue of a patient
RU2736908C1 (en) Method for evaluating presence probability of tight-binding paraneural fat soldered to renal capsule when planning organ-preserving kidney surgeries
Piao et al. A data mining approach for dyslipidemia disease prediction using carotid arterial feature vectors
RU2785325C1 (en) Method for differential diagnosis of pancreatic cancer and chronic pancreatitis
CN112790741B (en) Quantitative analysis method for cerebrovascular morphological characteristics
Onishi et al. NIMG-20. ANALYSIS OF PERFUSION CT PARAMETERS FOR DIFFERENTIATING AMONG GLIOBLASTOMA, PRIMARY CENTRAL NERVOUS SYSTEM LYMPHOMA AND BRAIN METASTASIS
Bey et al. Transrectal ultrasound-guided prostate biopsies vs. MRI-ultrasound fusion targeted biopsies: Who are the best candidates?
Kar et al. Novel Fractal-based Sub-RPE Compartment OCT Radiomics Biomarkers are Associated with Subfoveal Geographic Atrophy in Dry AMD
Zhang et al. BPPP: A novel pelvis-prostate model predicting immediate urinary continence after Retzius-sparing robotic-assisted laparoscopic radical prostatectomy