Preview

Biomedical Photonics

Расширенный поиск

Кластерный анализ результатов интраоперационной оптической спектроскопической диагностики в нейрохирургии глиальных опухолей головного мозга

https://doi.org/10.24931/2413-9432-2018-7-4-23-34

Полный текст:

Аннотация

В работе представлены результаты сравнительного исследования методов кластерного анализа данных оптической интраоперационной спектроскопии при проведении операций по удалению глиальных опухолей различной степени злокачественности. Анализ проведен как для отдельных пациентов, так и для всей совокупности данных. Данные были получены методом комбинированной оптической спектроскопии, регистрирующим спектр диффузного отражения широкополосного излучения в диапазоне спектра 500–600 нм (с целью анализа кровенаполненности тканей и степени оксигенации гемоглобина), спектр флуоресценции индуцированного 5‑аминолевулиновой кислотой протопорфирина IX (с целью анализа степени изменения тканей) и сигнал диффузно отраженного лазерного излучения, использовавшегося для возбуждения флуоресценции (с целью учета рассеивающих свойств тканей). Для определения пороговых значений указанных параметров для опухоли, зоны инфильтрации и нормального белого вещества был проведен поиск естественных кластеров в имеющихся интраоперационных данных оптической спектроскопии и их сопоставление с результатами патоморфологической экспертизы. Было показано, что среди рассмотренных методов кластеризации ЕМ‑алгоритм и метод k‑средних оптимальны для рассмотренного набора данных и могут быть использованы для построения системы поддержки принятия решений при спектроскопической интраоперационной навигации в нейрохирургии. Релевантные результатам патоморфологических исследований модели были также получены с помощью методов спектральной и агломеративной кластеризации. Эти методы могут быть использованы для постобработки данных комбинированной спектроскопии.

Об авторах

И. А. Осьмаков
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва
Россия


Т. А. Савельева
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва; Институт общей физики им. А.М. Прохорова Российской академии наук, Москва
Россия


В. Б. Лощенов
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва; Институт общей физики им. А.М. Прохорова Российской академии наук, Москва
Россия


С. А. Горяйнов
Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н. Н. Бурденко, Москва
Россия


А. А. Потапов
Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н. Н. Бурденко, Москва
Россия


Список литературы

1. De Robles P., Fiest K.M., Frolkis A.D., et al. The worldwide incidence and prevalence of primary brain tumors: a systematic review and meta-analysis // Neuro-Oncology. – 2015. – Vol. 17(6). – P. 776–783. doi:10.1093/neuonc/nou283

2. Claes A., Idema A.J., Wesseling P. Diffuse glioma growth: a guerilla war // Acta Neuropathol. – 2007. – Vol. 114. – P. 443–458. doi:10.1007/s00401–007–0293–7

3. Sutter M., Eggspuehler A., Grob D., et al. The validity of multimodal intraoperative monitoring (MIOM) in surgery of 109 spine and spinal cord tumors // Eur Spine J. – 2007. – Vol. 16, Suppl. 2. – P. 197–208.

4. Savel’eva T.A., Loshchenov V.B., Goryainov S.A., et al. A spectroscopic method for simultaneous determination of protoporphyrin IX and hemoglobin in the nerve tissues at intraoperative diagnosis // Russian Journal of General Chemistry. – 2015. – Vol. 85, No. 6. – P. 1549–1557.

5. MacQueen J. Some methods for classifcation and analysis of multivariate observations. In Proc. 5th Berkeley Symp. on Math. Statistics and Probability. – 1967. – P. 281–297

6. Jianbo S., Jitendra M. Normalized Cuts and Image Segmentation // IEEE Transactions on PAMI. – 2000. – Vol. 22(8). – pp. 888–905.

7. Jordan M.I., Xu L. Convergence results for the EM algorithm to mixtures of experts architectures: Tech. Rep. A.I. Memo No. 1458. – MIT, Cambridge, MA, 1993. – 33 p.

8. Potapov A.A., Goriaĭnov S.A., Loshchenov V.B., et al. Intraoperative Combined Spectroscopy (Optical Biopsy) of Cerebral Gliomas // N. N. Burdenko Journal of Neurosurgery. – 2013. – Vol. 2. – P. 3–10.


Для цитирования:


Осьмаков И.А., Савельева Т.А., Лощенов В.Б., Горяйнов С.А., Потапов А.А. Кластерный анализ результатов интраоперационной оптической спектроскопической диагностики в нейрохирургии глиальных опухолей головного мозга. Biomedical Photonics. 2018;7(4):23-34. https://doi.org/10.24931/2413-9432-2018-7-4-23-34

For citation:


Osmakov I.A., Savelieva T.A., Loschenov V.B., Goryajnov S.A., Potapov A.A. Cluster analysis of the results of intraoperative optical spectroscopic diagnostics In brain glioma neurosurgery. Biomedical Photonics. 2018;7(4):23-34. (In Russ.) https://doi.org/10.24931/2413-9432-2018-7-4-23-34

Просмотров: 71


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2413-9432 (Print)