СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ РАКА МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ Российский патент 2015 года по МПК A61B5/01 

Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии.

Наиболее близким техническим решением к предлагаемому способу относится способ диагностики рака молочной железы, заключающийся в анализе температурного поля этого органа (патент RU №2043074, опубл. 10.09.1995).

Недостатком его является отсутствие надежного термографического критерия, обеспечивающего необходимый уровень точности, и, как следствие, высокая частота ложноположительных и ложноотрицательных заключений.

Задачей изобретения является повышение точности диагностики.

Указанный технический результат достигается тем, что при анализе температурного поля молочной железы сначала в режиме реального времени производят сканирование этого органа с помощью инфракрасной камеры, полученные термограммы разбивают на квадратные ячейки 1 см², в которых для каждого пикселя рассчитывают мультифрактальные спектры флуктуаций температуры во времени, полученные спектры осредняют по каждой ячейке и аппроксимируют квадратичным полиномом, затем рассчитывают долю ячеек со значением ширины спектра менее 0,06 и формулируют заключение о наличии злокачественной опухоли молочной железы при обнаружении не менее 25% ячеек с обозначенной шириной спектра.

Отличительной особенностью метода является то, что для объективной интерпретации данных динамической инфракрасной термографии молочных желез используется метод мультифрактального анализа, основанный на расчете спектров скейлинговых показателей и спектров сингулярностей, позволяющий дифференцировать температурные сигналы здоровой и пораженной раком молочной железы в терминах мульти- и монофрактальности.

Сущность предлагаемого способа иллюстрируется чертежами, где на фиг. 1 изображены температурные сигналы, зарегистрированные с помощью инфракрасной камеры на поверхности пораженной раком (7), противоположной непораженной (2) и здоровой (3) (без признаков онкопатологии) молочных желез. На фиг. 2, а и б представлены спектры скейлинговых показателей τ(q) и спектры сингулярностей D(h) флуктуаций поверхностной температуры в ячейке пораженной раком (черные круглые маркеры), противоположной непораженной (белые круглые маркеры) и здоровой (треугольные белые маркеры) молочных желез. На фиг. 3, а и б представлены осредненные гистограммы распределения значений коэффициентов с₁ (положение максимума спектра сингулярностей) и с₂ (полуширина спектра сингулярностей) для 33 молочных желез с опухолью (черная гистограмма), 32 непораженных молочных желез (белая гистограмма) и 28 здоровых молочных желез (серая гистограмма) пациенток контрольной группы. На фиг. 3, в изображено процентное соотношение «монофрактальных» (черные столбцы: 2с₂<0,06), «мультифрактальных» ячеек (белые столбцы: 2с₂≥0,06) и ячеек, в которых не наблюдается скейлинга (серые столбцы).

Сущность предлагаемого способа заключается в следующем.

Тепловизионное обследование молочных желез пациенток проводится в смотровом кабинете при температуре 20-22°С. Во время тепловизионной съемки обследуемая находится в положении сидя с опущенными руками во избежание мышечного дискомфорта, инфракрасная камера располагается фронтально на расстоянии 1 м от груди пациентки. Частота записи тепловых изображений равна 50 Гц. Каждая последовательность (инфракрасный фильм) насчитывает 30000 инфракрасных изображений молочных желез, что соответствует десяти минутам обследования. На тело пациентки наклеивают метки из черной бархатной бумаги, которые в последующем используют в качестве «опорных точек» при коррекции движений пациентки, которые могут искажать результаты тепловизионного обследования.

Полученные термограммы молочных желез разбивают на квадратные ячейки 1 см² (фиг. 4-6) и, используя метод максимумов модулей вейвлет-преобразования, в каждой точке ячейки рассчитывают спектры сингулярностей флуктуаций температуры во времени (фиг. 1 и 2), затем результат осредняют по ячейке и аппроксимируют квадратичными полиномами τ(q)=-c₀+c₁q-c₂ q²/2 (фиг. 2, а) и D(h)=c₀-(h-c₁)²/2c₂ (фиг. 2, б), где τ - скейлинговые показатели, q - показатели степени при построении частичных функций, D - размерности Хаусдорфа, h - показатели Гельдера, с₀ - фрактальная размерность сингулярностей, с₁ - значение h, соответствующее максимуму функции D(h), 2с₂ - ширина спектра сингулярностей D(h) [Wavelet based multifractal formalism: Application to DNA sequences, satellite images of the cloud structure and stock market data / A. Arneodo, B. Audit, P. Decoster et al. // The science of disasters: climate disruptions, heart attacks, and market crashes / Ed. by A. Bunde, J. Kropp, H.J. Schellnhuber. - Berlin: Springer Verlag, 2002. - Pp.8-9.].

На фиг. 1 изображены температурные сигналы, зарегистрированные с помощью инфракрасной камеры на поверхности пораженной раком (1), противоположной непораженной (2) и здоровой (3) (без признаков онкопатологии) молочных желез. Визуально данные сигналы мало отличимы друг от друга. На фиг. 2 представлены результаты обработки температурных сигналов методом мультифрактального анализа на основе вейвлет-преобразования (метод максимумов модулей вейвлет-преобразования): спектры скейлинговых показателей τ(q) (фиг. 2, а) и спектры сингулярностей D(h) (фиг. 2, б) флуктуаций поверхностной температуры в ячейке пораженной раком (черные круглые маркеры) и непораженной (белые круглые маркеры) молочных желез у пациентки основной группы и здоровой (белые треугольные маркеры) молочной железы у пациентки контрольной группы. При характеристике фрактальной морфологии анализируемого сигнала исходят из того, что для монофрактального сигнала характерна линейная функция τ(q) и D(h)=const (точка), для мультифрактального сигнала - нелинейная функция τ(q) и колоколообразный (парабола) спектр сингулярностей D(h). По результатам мультифрактального анализа температурных сигналов, зарегистрированных на поверхности молочных желез с помощью инфракрасной камеры, установлено, что температурные сигналы непораженных молочных желез характеризуются мультифрактальностью как по спектру скейлинговых показателей, так и по спектру сингулярностей, тогда как сигналы молочной железы, пораженной раком, являются монофрактальными.

На фиг. 3, а представлены осредненные гистограммы распределения значений коэффициента в диапазоне 0,6≤c₂≤1,8 для 33 молочных желез с опухолью (черная гистограмма), 32 непораженных молочных желез (белая гистограмма) и 28 здоровых молочных желез (серая гистограмма) пациенток контрольной группы. Средние значения коэффициента с₁ для представленных гистограмм практически совпадают. Значение коэффициента с₂, напротив, является важным отличительным признаком. На фиг. 3, б видно, что гистограмма значений для пораженной раком молочной железы значительно смещена в сторону меньших значений по сравнению с гистограммами для непораженной молочной железы и здоровой молочной железы пациентки контрольной группы. Ячейки с меньшими значениями коэффициента с₂ наиболее часто встречаются среди ячеек молочной железы с опухолью, что подтверждает ослабление мультифрактальных свойств флуктуаций поверхностной температуры молочной железы с опухолью. Это является обоснованием того, что значение 2с₂=2·0,03=0,06 было выбрано в качестве нижнего (верхнего) порогового значения при классификации квадратов с монофрактальными (мультифрактальными) свойствами (фиг. 4-6). На фиг. 3, в изображено процентное соотношение «монофрактальных» (черные столбцы: 2 с₂<0,06), «мультифрактальных» ячеек (белые столбцы: 2с₂≥0,06) и ячеек, в которых не наблюдается скейлинга (серые столбцы). Показано, что доля «монофрактальных» ячеек (черные столбцы) на термограмме пораженной раком молочной железы составляет не менее 25% от общего числа ячеек, покрывающих термограмму, что приблизительно в 2 раза больше, чем соответствующее значение для молочных желез без признаков онкопатологии.

На заключительном этапе анализа определяют долю «монофрактальных» ячеек со значением ширины спектра менее 0,06 (фиг. 3, б) и формулируют заключение о наличии опухоли молочной железы при обнаружении не менее 25% ячеек с обозначенной шириной спектра (фиг. 3, в).

Предлагаемый способ диагностики позволяет посредством метода максимумов модулей вейвлет-преобразования [Wavelet based multifractal formalism: Application to DNA sequences, satellite images of the cloud structure and stock market data / A. Arneodo, B. Audit, P. Decoster et al. // The science of disasters: climate disruptions, heart attacks, and market crashes / Ed. by A. Bunde, J. Kropp, H. J. Schellnhuber. - Berlin: Springer Verlag, 2002. - Pp.8-9.] выявить характерные особенности динамики температуры в различных точках поверхности здоровой и пораженной раком молочных желез, определить объективные термографические критерии наличия опухолевого процесса в молочной железе, которые не могут быть получены при общепринятом анализе статических термограмм, получить новую диагностически значимую информацию о физиологии и патофизиологии в молочной железе [Dynamic infrared imaging for the detection of malignancy / T.M. Button, H. Li, P. Fisher et al. // Phys. Med. Biol. - 2004. - Vol.49. - Pp.3108.].

Предложенная методика позволяет повысить точность и надежность результатов диагностики.

Разработанный способ диагностики рака молочной железы был использован для комплексного обследования молочных желез у 33 пациенток в возрасте от 37 до 83 лет, проходящих лечение в Государственном бюджетном учреждении здравоохранения Пермского края «Пермский краевой онкологический диспансер» по поводу рака молочной железы (основная группа), и 14 соматически сохранных пациенток в возрасте от 23 до 79 лет без признаков патологии молочных желез (контрольная группа). Предложенный способ обеспечил специфичность в 86% случаев (доля позитивных результатов теста у пациентов основной группы), чувствительность - в 76% случаев (доля негативных результатов теста у пациентов контрольной группы), точность - в 80% случаев (доля правильных результатов теста среди всех обследованных), прогностическую ценность положительного результата - в 86% случаев (доля истинно положительных результатов теста среди всех положительных результатов) и прогностическую ценность отрицательного результата - в 75% случаев (доля истинно отрицательных результатов теста среди всех отрицательных результатов) [Wavelet-based multifractal analysis of dynamic infrared thermograms to assist in early breast cancer diagnosis / E. Gerasimova, B. Audit, S.-G. Roux et al. //Frontiers in physiology. - 2014. - Vol.5. - Pp.176.].

Пример 1

На фиг. 4 изображена разбитая на квадратные ячейки термограмма пораженной раком молочной железы пациентки основной группы (№20). Цвета ячеек имеют следующие значения: черный - ширина спектра сингулярностей <0,06 («монофрактальная» ячейка), белый - ширина спектра сингулярностей ≥0,06 («мультифрактальная» ячейка), серый - скейлинг отсутствует. На термограмме пораженной раком молочной железы выявлено 49,7% «монофрактальных» (черных) ячеек с шириной спектра сингулярностей <0,06. Заключение: в соответствии с предложенным критерием обнаружение на термограмме более 25% черных ячеек указывает на наличие злокачественной опухоли в молочной железе.

Пример 2

На фиг. 5 изображена разбитая на квадратные ячейки термограмма здоровой (без признаков онкопатологии) молочной железы пациентки основной группы (№20). Цвета ячеек имеют следующие значения: черный - ширина спектра сингулярностей <0,06 («монофрактальная» ячейка), белый - ширина спектра сингулярностей ≥0,06 («мультифрактальная» ячейка), серый - скейлинг отсутствует. На термограмме здоровой молочной железы выявлено 7,7%) «монофрактальных» (черных) ячеек с шириной спектра сингулярностей <0,06. Заключение: в соответствии с предложенным критерием обнаружение на термограмме менее 25% черных ячеек указывает на отсутствие патологии молочной железы.

Пример 3

На фиг. 6 изображена разбитая на квадратные ячейки термограмма здоровой (без признаков онкопатологии) молочной железы пациентки контрольной группы (№14). Цвета ячеек имеют следующие значения: черный - ширина спектра сингулярностей <0,06 («монофрактальная» ячейка), белый - ширина спектра сингулярностей ≥0,06 («мультифрактальная» ячейка), серый - скейлинг отсутствует. На термограмме здоровой молочной железы выявлено 11% «монофрактальных» (черных) ячеек с шириной спектра сингулярностей <0,06. Заключение: в соответствии с предложенным критерием обнаружение на термограмме менее 25% черных ячеек указывает на отсутствие патологии молочной железы.

Изобретение относится к медицине, а именно к онкологии, и может быть использовано для диагностики рака молочной железы. В режиме реального времени производят сканирование молочной железы с помощью инфракрасной камеры. Полученные термограммы разбивают на квадратные ячейки 1 см², в которых для каждого пикселя рассчитывают мультифрактальные спектры флуктуаций температуры во времени. Полученные спектры осредняют по каждой ячейке и аппроксимируют квадратичным полиномом. Рассчитывают долю ячеек со значением ширины спектра менее 0,06 и формулируют заключение о наличии злокачественной опухоли молочной железы при обнаружении не менее 25% ячеек с обозначенной шириной спектра. Способ обеспечивает повышение точности диагностики за счет определения объективных термографических критериев наличия опухолевого процесса в молочной железе. 6 ил., 3 пр.

Способ диагностики рака молочной железы, заключающийся в анализе температурного поля этого органа, отличающийся тем, что сначала, в режиме реального времени, производят сканирование с помощью инфракрасной камеры, полученные термограммы разбивают на квадратные ячейки 1 см², в которых для каждого пикселя рассчитывают мультифрактальные спектры флуктуаций температуры во времени, полученные спектры осредняют по каждой ячейке и аппроксимируют квадратичным полиномом, затем рассчитывают долю ячеек со значением ширины спектра менее 0,06 и формулируют заключение о наличии опухоли молочной железы при обнаружении не менее 25% ячеек с обозначенной шириной спектра.