Tissue densitometry analysis of spherical formations of lungs on the base of artificial intelligence system in the multispiral computed tomography


Cite item

Full Text

Abstract

Applying modern methodological approaches to inspection, it is not always possible to establish the nature of the spherical formation of lungs (SFL). The way of assessment of internal structure SFL consisting of target volume densitometry, allowed to receive consecutive selections in the allocated zones of interest of values of pixels from files in the DICOM format, to carry out the analysis of distribution of densitometrical density, both to the cut planes, and taking into account various cuts in the allocated volume. The newly developed technology of the densitometrical analysis of spherical formations of lungs on the basis of neural networks, is capable to classify the numerical data obtained from computer tomograms by means of the software «Radiologist +». Sensitivity at division of «primary cancer - infiltrative tuberculosis» made 91.1%, specificity - 88.6%, accuracy - 90.2%. Sensitivity at division of «primary cancer - pneumonia» made 90.4%, specificity - 74.5%, accuracy - 84.2%. Sensitivity at division of «infiltrative tuberculosis - pneumonia» made 79.5%, specificity - 80.8%, accuracy - 80.2%.

About the authors

V. K Konovalov

Altai State Medical University

656000, Barnaul, Russian Federation

S. L Leonov

I.I. Polzunov Altai State Technical University

656038, Barnaul, Russian Federation

A. M Shayduk

Altai State Medical University

656000, Barnaul, Russian Federation

M. N Lobanov

Federal Center of Traumatology, Orthopedics and Endoprosthesis Replacement

656045, Barnaul, Russian Federation

Vladimir G. Kolmogorov

Diagnostic Center of the Altai Territory

Email: vkolmogorov@dcak.ru
MD, PhD 656038, Barnaul, Russian Federation

M. A Fedoseev

Altai State Medical University

656000, Barnaul, Russian Federation

O. V Borisenko

Altai State Medical University

656000, Barnaul, Russian Federation

Yu. S Modakalova

Altai State Medical University

656000, Barnaul, Russian Federation

A. E Isakov

Diagnostic Center of the Altai Territory

656038, Barnaul, Russian Federation

O. I Vorona

I.I. Polzunov Altai State Technical University

656038, Barnaul, Russian Federation

M. V Kazancev

I.I. Polzunov Altai State Technical University

656038, Barnaul, Russian Federation

V. V Fedorov

Altai State Medical University

656000, Barnaul, Russian Federation

Ya. N Shoykhet

Altai State Medical University

656000, Barnaul, Russian Federation

References

  1. Габуния Р.И., Колесникова Е.К. Компьютерная томография в клинической диагностике. М.: Медицина; 1995.
  2. Власов П.В. Лучевая диагностика заболеваний органов грудной полости. М.: Видар; 2006.
  3. Коновалов В.К., Колмогоров В.Г., Лобанов М.Н., Шевчук Ю.А. Опыт применения трехмерных реконструкций при мультиспиральной компьютерно-томографической диагностике шаровидных образований легких. Радиология - практика. 2012; 3: 45-50.
  4. Розенштраух Л.С. Психофизиологические факторы в рентгенодиагностике. Вестник рентгенологии и радиологии. 1994; 4: 57-61.
  5. Лукомский Г.И., Шулутко М.Л., Виннер М.Г., Овчинников А.А. Бронхопульмонология. М.: Медицина; 1982.
  6. Иваничко Т.Е. Особенности дифференциальной диагностики периферических образований легких при компьютерной томографии: Дисс. ... канд. мед. наук. Томск; 2000.
  7. Найдич Б.Г. Проблема нестабильности восприятия и интерпретации рентгеновских изображений шаровидных образований легких. Вестник рентгенологии и радиологии. 1989; 3: 69-74.
  8. Календер В. Компьютерная томография. М.: Техносфера; 2006.
  9. Прокоп М., Галански М. Спиральная и многослойная компьютерная томография. М.: МЕДпресс-информ; 2007.
  10. Коновалов В.К., Шойхет Я.Н., Федоров В.В., Лобанов М.Н., Леонов С.Л., Шайдук А.М. и др. Способ прицельной объемной денситометрии шаровидных образований легких для оценки их внутренней структуры при мультиспиральной компьютерной томографии. Проблемы клинической медицины. 2012; 1-4: 74-86.
  11. Исаков А.Е., Коновалов В.К., Леонов С.Л., Лобанов М.Н. Перекодирование файлов DICOM. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, № 2013660511; 2013.
  12. Дабагов А.Р. Цифровая радиология и диагностика. Достижения и перспективы. Журнал радиоэлектроники. 2009; 5. Доступ на: http://jre.cplire.ru/jre/may09/2/text.html
  13. Коновалов В.К., Леонов С.Л., Шайдук А.М., Шойхет Я.Н., Федоров В.В., Колмогоров В.Г. и др. Способ оценки внутренней структуры шаровидных образований легких. Патент РФ, № 2515508; 2012.
  14. Ворона О.И., Леонов С.Л., Коновалов В.К., Шайдук А.М. Получение параметров компьютерных изображений. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, № 2013613849; 2013.
  15. Казанцев М.В., Леонов С.Л., Коновалов В.К., Шайдук А.М. Конструктор нейронных сетей. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, № 2014611358; 2014.
  16. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: Учебное пособие. М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ; 2006.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2015 Eco-Vector


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».