Исследование методов выявления онкологических заболеваний легких | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 27 июля, печатный экземпляр отправим 31 июля.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Научный руководитель:

Рубрика: Медицина

Опубликовано в Молодой учёный №26 (525) июнь 2024 г.

Дата публикации: 24.06.2024

Статья просмотрена: 3 раза

Библиографическое описание:

Соболева, А. И. Исследование методов выявления онкологических заболеваний легких / А. И. Соболева. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2024. — № 26 (525). — С. 65-67. — URL: https://moluch.ru/archive/525/116036/ (дата обращения: 16.07.2024).



Ключевые слова : компьютерная томография, нейронная сеть, онкологическое заболевание легких, группа риска, рак легких, флюорография.

Выявить онкологическое заболевание можно на основании двух исследований. Первым из них является флюорография, которая проводится один раз в год и благодаря этому способна обнаружить изменения в легких на ранней стадии заболевания. Данный способ обнаружения является, с одной стороны, простым, так как большая часть флюорограммы делается в одной проекции, но и в противовес этому сложной, так как опухоль может располагаться перпендикулярна сделанному снимку и не заметна на нем.

Другое исследование исключает данную проблему, так как делает срезовое сканирование легких, то есть позволяет рассмотреть их во всех проекциях. Данный метод исследования называется компьютерной томографией (или КТ). Минусом компьютерной томографии я считаю то, что для ее прохождения необходимо иметь направление от лечащего врача на обследование, в отличии от флюорографии, которая проводится ежегодно.

Полученный в результате обследования снимок необходимо проанализировать и найти заболевание, если оно имеется. Для решения данного вопроса мной будет использоваться нейронная сеть, которая на основании загруженных и проверенных снимков будет определять область предположительного заболевания. Так как нейронная сеть будет опираться на проверенные снимки, следовательно, она будет иметь название «обучение с учителем».

Из вышесказанного можно сделать вывод что проектируемая мной информационная система в качестве данных будет использовать результаты флюорографического исследования, так как они являются первой ступенью в обнаружении рака, а также анализ изображения будет проводится с использованием нейронной сети с «учителем».

Для анализа мной были рассмотрены статьи и научные работы, посвященные онкологическим заболеваниям легких, их выявлению и аппаратному обеспечению, участвующему в этом процессе.

Одна из таких статей написанная А. Х. Трахтенбергом и К. И. Колбановым, посвящена методам выявления онкологических заболеваний легких. К таким методам они отнесли [1]:

— флюорографию;

— рентгенологию;

— компьютерную томографию.

Флюорографию, по мнению врачей, человеку необходимо проходить не реже чем один раз в два года для профилактики и выявления бессимптомных заболеваний [3]. Однако данный метод хоть и обладает низкой дозой воздействия на организм, но рассмотрение флюорограммы только в одной проекции снижает ее эффективность. Методы определения онкологии с помощью рентгенографии не проявили достаточную эффективность по мнению авторов, а компьютерная томография показала себя лучше всего. Несмотря на то, что она оказывает малое воздействие на организм человека, она показала себя эффективней рентгенографии в четыре раза. Компьютерная томография позволяет не только диагностировать центральный рак легких, но и определить его форму для дальнейшего лечения. Она также очень полезна в определении мелких очагов поражения [1].

Согласно данным этой же статьи для диагностики рака легких помимо вышеперечисленных методов используют:

— магнитнорезонансную томографию;

— позитронноэмоссионную томографию;

— фибробронхоскопию.

По мнению авторов, магнитнорезонансная томография (или МРТ) менее эффективна по сравнению с компьютерной томографией в диагностике и выявлении рака легких. Несмотря на это, она может быть полезна при определении синдрома Панкоста и выбора плана лечения [1].

Позитронноэмиссионная томография (или ПЭТ), по их мнению, также не дает четкого ответа в определении рака легких. Высокая производительность ПЭТ проявляется в выявлении медиастинальных лимфатических узлов, хотя и не может полностью исключить другую диагностику, которая позволяет определить характер увеличения метастаз [1].

Одной из обязательных диагностических процедур авторы считают фибробронхоскопию. С помощью данной процедуры можно изучить бронхи и определить нахождение опухоли, насколько она распространилась и ее границы. Благодаря проведению данной процедуры есть возможность сбора материала для дальнейшего изучения с помощью биопсии для определения точного диагноза и уточнения структуры опухоли [1].

Из данной статьи можно сделать вывод о том, что первоначально онкологическое заболевание легких эффективнее всего определяют с помощью компьютерной томографии, а после этого производят уточняющие исследования для постановки точного диагноза, после чего происходит ее лечение или удаление с последующим восстановлением пациента.

В статье на тему «Рекомендации по ранней диагностике рака лёгкого для врачей первичного звена» написанной Е. В. Артамоновой, Г. П. Арутюновым рассматриваются рекомендации по диагностике рака легкого, а также алгоритм обследования пациента с подозрением на онкологию. В данном алгоритме они выделяют три основных фактора, от которых зависит существование онкологии [13]:

  1. Нахождение на рентгеновском снимке очага поражения легочной ткани и его размер.
  2. Наличие у пациента симптомов онкологии легкого.
  3. Принадлежность пациента к группе риска.

Если у пациента присутствуют клинические симптомы заболевания, которые позволяют предположить наличие заболевания, то авторы статьи говорят о том, что пациента необходимо направить на рентгенологическое обследование грудной клетки. Если во время обследования выявляется патологические изменения, то врач незамедлительно необходимо отправить на повторное обследование с помощью компьютерной томографии. С учетом результатов компьютерно-томографического исследования пациент направляется в специализированную медицинскую организацию, связанную с обнаружением патологий. Авторы статьи уточняют, что компьютерную томографию можно проводить только после заключения врача-рентгенолога.

Если патологическое заболевание было выявлено у пациента находящегося в группе риска, то его также необходимо отправить на обследование с использованием компьютерной томографии.

Рассмотрев статьи и материалы на тему обнаружения онкологических заболеваний легких, можно сделать вывод о том, что рак легких может классифицироваться по разным критериям. Самой распространенной классификацией является его разделение на периферийный и центральный рак.

Существует ряд обследований, проводимых при обнаружении или предположении рака легкого, к таким относятся:

— флюорография;

— рентгенография;

— компьютерная томография.

При первичном обследовании онкологическое заболевание можно обнаружить на флюорографии или рентгенографии, после чего проводятся уточняющие процедуры, к которым можно отнести:

— магнитнорезонансную томографию;

— позитронноэмоссионная томография;

— фибробронхоскопию.

Для обнаружения онкологического заболевания на снимках компьютерной томографии на первом шаге необходимо создать базу, в которой будут находиться рентгеновские снимки пациентов, проверенные специалистами. Данная база будет необходима для обучения нейронной сети. Следующим шагом будет необходимо разделить изображение на фрагменты, которые нейронная сеть будет сравнивать с полученными для обучения данными.

Литература:

  1. Трахтенберг А. Х. Рак легкого / А. Х. Трахтенберг, К. И. Колбанов // АтмосферА. Пульмонология и аллергология. — 2008. — № 4. — С. 3–9.
  2. Трахтенберг А. Х. Особенности диагностики и лечения рака легкого / А. Х. Трахтенберг, К. И. Колбанов, С. А. Седых // Пульмонология. — 2008. — № 4. — С. 5–17.
  3. Джимилевой М. Доза облучения безвредна / М. Джимилевой // БАМ. — 16.12.2015. — № 50. — С. 7.
  4. Искусственный интеллект в скрининге рака легкого: оценка диагностической точности алгоритма для анализа низкодозовых компьютерных томографий. / С. П. Морозов, А. В. Владзимирский, В. А. Гомболевский, Власенков Л. А. // Туберкулез и болезни легких. — 2020. — Т. 98, № 8. — С. 24–31.
  5. Злокачественное новообразование бронхов и легкого / К. К. Лактионов, Е. В. Артамонова, Т. Н. Борисова [и др.] // Современная онкология. — 2021. — № 23. — С. 369–402.
  6. Клинические аспекты применения искусственного интеллекта для интерпретации рентгенограмм органов грудной клетки. / С. П. Морозов, Д. Ю. Кокина, Ю. С. Кирпичев [и др.] // Туберкулез и болезни легких. — 2021. — Т. 99, № 4. — С. 58–64.
  7. Три клинически значимые находки при скрининге рака легких. / А. Е. Николаев, И. А. Блохин, О. А. Лдова [и др.] // Туберкулез и болезни легких. — 2019. — Т. 97, № 10. — С. 37–44.
  8. ГОСТ Р 7.0.11–2011 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Диссертация и автореферат диссертации. Структура и правила оформления.: дата введения 2012–09–01. — Москва: Стандартинформ, 2012. — 12 с.
  9. Былин М. В. Возможности высокотехнологичных эндоскопических методов в диагностике предрака, центрального и рецидивного рака легкого / М. В. Былин. — Томск, 2019. — 156 с.
  10. Полоцкий Б. Е. Рак легкого — некоторые аспекты клиники, диагностики и лечения. / Б. Е. Полоцкий, М. Д. Тер-Ованесов // Российский медицинский журнал. — 2005. — № 23. — С. 15–20.
  11. Медицинские интеллектуальные системы на примере диагностики рака легкого. / Л. В. Уткин, А. А. Мелдо, О. С. Ипатов, М. А. Рябинин // Известия ЮФУ. Технические науки. — 2018. — № 8. — С. 241–249.
  12. Мелдо А. А. Комбинированная автоматизированная система сегментации и обнаружения новообразований для диагностики рака легкого / А. А. Мелдо, Л. В. Уткин, М. А. Рябинин // Робототехника и техническая кибернетика. — 2019. — Т. 7, № 2. — С. 145–153.
  13. Рекомендации по ранней диагностике рака лёгкого для врачей первичного звена / Е. В. Артамонова, Г. П. Арутюнов, В. В. Бредер [и др.] // Вестник рентгенологии и радиологии. — 2016. — Т. 97, № 2. — С. 69–78.
Основные термины (генерируются автоматически): компьютерная томография, нейронная сеть, онкологическое заболевание легких, группа риска, онкологическое заболевание, рак легких, мнение авторов, томография, точный диагноз, флюорография.


Ключевые слова

компьютерная томография, нейронная сеть, группа риска, рак легких, флюорография, онкологическое заболевание легких

Похожие статьи

Задать вопрос