Медицинская литература. Новинки

 

 

 

 

 

 

Автоматическое обнаружение новообразований при виртуальной колоноскопии

Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf

Введение. Виртуальная колоноскопия (ВКС) является методом раннего выявления новообразований толстой кишки. Опция автоматического обнаружения новообразований (АОН) позволяет получить информацию об образовании непосредственно при анализе трехмерных изображений, объективизировать результаты, избежать вариабельности диагностических заключений и свести к минимуму влияние таких личностных факторов, как опыт врача и усталость, что имеет значение при организации скрининговых исследований. Цель. Определение потенциала опции АОН при ВКС в обнаружении новообразований толстой кишки. Материал и методы. В группу исследования было включено 250 пациентов с подтвержденным наличием 185 объемных образований (10 случаев рака и 175 аденоматозных полипов). Всем пациентам были проведены ВКС, фиброколоноскопия и гистологическая верификация новообразований. Результаты и выводы. У 180 пациентов было выявлено 175 полиповидных образований и у 10 пациентов был диагностирован колоректальный рак. Чувствительность ВКС с применением опции АОН в выявлении объемных образований диаметром более 10 мм составила 100%, диаметром от 5 до 10 мм – 98% и диаметром менее 5 мм – 82%. Показатели чувствительности ВКС с АОН выше, чем показатели при интерпретации одним врачом-оператором, и сопоставимы с показателями чувствительности при методе двойного прочтения (двумя врачамиоператорами).

Ключевые слова:
автоматическое обнаружение новообразований, виртуальная колоноскопия.

Литература:
1. Прокоп М., Галански М. Спиральная и многослойная
компьютерная томография: Учебное пособие: в 2 т.;
пер. с англ.; под ред. А.В. Зубарева, Ш.Ш. Шотемора.
М.: МЕДпресс-информ; 2007.
2. Хомутова Е.Ю., Игнатьев Ю.Т. Мультиспиральная компьютерная виртуальная колоноскопия в диагностике
патологии толстой кишки (обзор литературы). Мед.
виз. 2008; 6: 73.
3. Levin B., Lieberman D.A., McFarland B. et al. Screening
and surveillance for the early detection of colorectal cancer and adenomatous polyps, 2008: a joint guideline from
the American Cancer Society, the US Multi-Society Task
Force on Colorectal Cancer, and the American College of
Radiology. Gastroenterology 2008; 134: 1570–1595.
4. Jemal A., Siegel R., Ward E. et al. Cancer statistics, 2008.
Cancer J. Clin. 2008; 58: 71–96.
5. Fletcher R.H. Colorectal Cancer Screening on Stronger
Footing. New Engl. J. Med. 2008; 359(12): 1285–1288.
6. Lefere P., Gryspeerdt S. (Eds). Virtual Colonoscopy
A Practical Guide. 2006.
7. Yee J. Virtual colonoscopy. Ed. Galdino G , 2008.
8. Хомутова Е.Ю. и др. Устройство для раздувания толстой кишки. Патент на полезную модель №71072 от
14.05.07.

Computer-Aided Detection During Virtual Colonoscopy

Introduction. CAD (computer-aided detection) for VC (virtual colonoscopy) typically refers to a computerized scheme for automated detection of polyps masses in VC data. It provides the location of suspicious polyps and masses for radiologists. This offers a second opinion that has the potential to improve radiologist's detection performance and to reduce variability of the diagnostic accuracy among radiologists, without significantly increasing the reading time. Purpose. This study was conducted to evaluate an option CAD for detection colorectal lesions and to determine its effect on method sensitivity. Materials and methods. During study were examined 250 patients. The patients (age 32–78 years) underwent virtual colonoscopy, followed by optical colonoscopy, which served as the reference standard. Results. During study were identified 185 lesions (175 polyps and 10 colorectal cancer). Sensitivity VC with CAD for lesions ≥10 mm was 100%, for 5–10 mm – 98% and for polyps less than 5 mm – 82%. It appears that sensitivity VC with CAD is comparable with that for VC with double human reading

Keywords:
computer aided detection, virtual colonoscopy.