Добавил:
Sekretar
kiopkiopkiop18@yandex.ru
t.me/Prokururor I Вовсе не секретарь, но почту проверяю
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Ординатура / Хирургия / Библиотека им академика М.И. Перельмана / Книга_1449_Библиотеки_им_академика_М_И_Перельмана
.pdf
61
высокой точности визуализации внутренних органов. Для навигации
инструментов при выполнении МИХВ, требующих введения пункционных
игл и дренажных систем по сложным траекториям к более глубоким
анатомическим структурам, а также при проведении пункционных МИХВ
костей, РТВ и КТ являются однозначным методом выбора
интраоперационной навигационной диагностики. Дренирующие МИХВ под
контролем РТВ и КТ – наиболее часто выполняемые интервенционные
процедуры, направленные на лечение скоплений жидкости, потенциально в
любой части тела, в частности в более глубоких или задних отделах тела,
которые труднодоступны для УЗИ [10,160,167,168].
На рисунке 1.14 приведен пример выполнения дренажного МИХВ по
установке катетера в полость кисты.
МИХВ под контролем КТ требуют наличия в команде
рентгенологического персонала или врача-хирурга, владеющего
специальностью рентгенолога.
а)
б)
Рисунок 1.14 – Дренирование кисты: введение пункционной иглы в полость
кисты (а), рентгенограмма (контроль расположения дистального кончика
металлического J-образного проводника в полости кисты) (б)
Самым серьезным ограничением данного вида интраоперационной
диагностики является лучевая нагрузка. Также при всех преимуществах
62
метода, связанных с хорошей разрешающей способностью для
топографической навигации, отсутствует возможность получения данных о
функциональном состоянии органов.
В последние годы широко распространенным методом для контроля
перфузии крови при МИХВ является ICG-флуоресценция. Данное
диагностическое исследование базируется на регистрации флуоресценции
экзогенного вещества (индоцианин зеленый, ICG, трикарбоцианин), заранее
введенного в кровоток исследуемого органа. ICG – водорастворимый,
нетоксичный, связанный с альбумином, метаболизируемый печенью
флуоресцентный йодистый краситель с пиком возбуждения около 800 нм и
пиком эмиссии флуоресценции около 840 нм [169]. Наиболее широкое
применение эта технология нашла при определении положения сторожевых
лимфоузлов в онкологической лапароскопической МИХ [166,170–174].
Данная технология имеет ряд ограничений: противопоказания к введению
экзогенного флуоресцентного красителя у людей с аллергией на йод,
ограниченное время проведения диагностики, а также опасность «залития»
операционного поля красителем при повреждении перфузируемого
флуоресцентным красителем сосуда [166]. Выполнение флуоресцентной
холангиографии с ICG во время лапароскопической холецистэктомии
приведено на рисунке 1.15.
Рисунок 1.15 – Выполнение лапароскопической холецистэктомии
с индоцианином зеленым (ICG) [175]
63
Таким образом, рассмотренные методы интраоперационной
диагностики и навигации имеют свои достоинства и недостатки, общими из
которых является ограничение в возможности оценки метаболического
статуса биологических тканей, а также невозможность оценить
интенсивность перфузирования кровью органов без введения контрастных
веществ.
1.2.2 Обзор методов интраоперационной оптической диагностики
Оптические технологии являются высокочувствительными методами
оценки перфузионно-метаболических параметров биологических тканей in
vivo [176–179]. Широко используемый в последние годы термин «оптическая
биопсия» вошел в обиход среди исследователей в области биомедицинской
оптики скорее как оксюморон, поскольку в медицинской практике под
«биопсией» понимается удаление, взятие образца биологической ткани, в то
время как термин «оптический» подразумевает, что ткань остается
целостной. В настоящее время под этим термином понимают использование
какой-либо формы ОД, часто спектроскопии, для неинвазивного (или
миниинвазивного) определения состояния тканей in situ и in vivo в режиме
реального времени [180–182]. Технологические достижения в области
волоконной оптики, источников света и детекторов, стимулировали
беспрецедентное развитие оптических методов, которые позволяют
обеспечить мгновенную оценку функционального и патологического
состояний биологических тканей с использованием света[183–186].
На рисунке 1.16 представлены основные биофизические принципы
взаимодействия света и ткани, положенные в основу некоторых оптических
методов спектроскопии и визуализации. Спектроскопический анализ
каждого из этих процессов дает различную информацию об оптических
свойствах тканей, которая может иметь диагностическое значение [176–
178,187].
64
Рисунок 1.16 – Основные биофизические принципы взаимодействия света и
ткани, положенные в основу некоторых оптических методов спектроскопии
и визуализации
65
Среди широкого спектра оптических методов наиболее часто
применяемыми для проведения диагностики, в том числе в МИХ являются:
спектроскопия диффузного отражения (СДО), флуоресцентная
спектроскопия (ФС), спектроскопия комбинационного рассеяния (СКР),
лазерная допплеровская флоуметрия (ЛДФ) и лазерная спекл-контрастная
визуализация (ЛСКВ). Данные методы наиболее интенсивно
разрабатывались и внедрялись для решения хирургических задач точечной in
vivo ОД в реальном времени внутри организма, и поэтому подробно
обсуждаются ниже.
В обзор, представленный в данной главе, не вошли другие
интраоперационные методы ОД, в том числе оптическая когерентная
томография [188], которая, безусловно имеет высокие потенциальные
возможности для применения в МИХ [189–194], но её рассмотрение выходит
за рамки работы.
Биологические ткани являются оптически неоднородными
поглощающими средами, средний показатель преломления которых выше,
чем у воздуха. Часть падающего излучения (λ
пад
) отражается на границе
между биотканью и воздухом (λ
отр
), а оставшаяся – проникает вглубь
биоткани [177]. Из-за случайных пространственных вариаций морфологии
ткани зондирующее излучение многократно рассеивается (λ
R
), что
характеризуется ее диффузно-отражательной способностью, которая может
обеспечивать информацию о рассеивающих и поглощающих компонентах
биоткани [195,196]. По сигналу отражательной способности возможно
определять структурные и биохимические свойства интересующей области
методом СДО (диффузно-отражательной спектроскопии) [197,198].
Изменения в морфологии тканей, в том числе гиперплазия, деградация
коллагена во внеклеточном матриксе, увеличение ядерно-
цитоплазматического отношения, связанные с прогрессированием
различных заболеваний, вносят существенный вклад в рассеяние биотканей
[177,199,200]. Также по изменениям в поглощающих свойствах гемоглобина
66
можно судить о тканевой сатурации, процессах ангиогенеза, наличии
тканевой гипоксии, ишемии участков биологической ткани и др. [201–203].
Метод СДО активно используется для диагностики новообразований и
функционального состояния тканей [204–206]. Обобщенная схема метода, а
также пример зарегистрированного сигнала и перечень параметров, которые
можно извлечь при постобработке и в дальнейшем использовать для
диагностики состояний биологических тканей, приведены на рисунке 1.17.
Рисунок 1.17 – Обобщенная схема проведения диагностики методом СДО
Конструктивно для реализации данной диагностической технологии
требуется три основных элемента: источник широкополосного излучения,
оптоволоконный зонд и детектор. С целью улучшения качества
регистрируемого сигнала в схему могут быть дополнительно включены
линзы, фильтры, поляризаторы, светоделители. В качестве источников
широкополосного излучения могут выступать галогеновые, ксеноновые
лампы, реже белые светодиоды. Количество, диаметр и расположение
оптических волокон для доставки и сбора оптического излучения могут
различаться в зависимости от задачи исследования. Скошенные окончания
зондов используются для минимизации приема зеркального отражения на
контакте зонда с тканью через собирающие волокна. В качестве детектора
практически всегда используются спектрометры. Для расширения
спектрального диапазона регистрации сигнала в систему могут быть
67
включены 2-3 спектрометра, имеющие различные характеристики
спектральной чувствительности. Реже могут быть использованы светодиоды
для регистрации коэффициента отражения на конкретных длинах волн.
Для использования в дальнейших алгоритмах диагностики состояния
биотканей, а также для построения классификаторов применяются
параметры спектров (значение коэффициента отражения на выбранных
длинах волн R
λ
, площадь под кривой в выбранном спектральном диапазоне
S
λ1-λ2
и др.), а также параметры, рассчитанные различными методами
математического моделирования: коэффициент поглощения μ
а
, коэффициент
рассеяния μ
s
, фактор анизотропии g, концентрация окси- и
дезоксигемоглобина (С
HbO2
и С
Hb
), объемное содержание воды, липидов, β-
каротина, тканевая сатурация (S
t
O
2
) и др. (рисунок 1.18).
Рисунок 1.18 – Диагностические параметры, рассчитанные по спектрам
диффузного отражения
В таблицу 1.1 сведены данные ex vivo и in vivo (с использованием
лабораторных животных) спектроскопических исследований в области
хирургии, которые можно взять за основу для разработки и внедрения
интраоперационной диагностики в МИХ, построенной на регистрации
диффузно-отражательной компоненты.
68
Таблица 1.1 – Обзор применения метода СДО для решения хирургических задач ex vivo и in vivo (с использованием
лабораторных животных)
№
Решаемая
диагностическая
задача
Анализируемые/
рассчитываемые
диагностические
параметры
Метод
классификации
данных /
алгоритм
Диагностическая эффективность /
диагностическое суждение
1
2
3
4
5
6
Кишечник
1
Дифференциация
опухолевой ткани
от здоровых
окружающих
тканей у
пациентов с
колоректальной
неоплазией
Коэффициенты
отражения в
спектральных полосах
Метод опорных
векторов, SVM
(Support Vector
Machine)
Точность: 0,95±0,03
[207]
Рассеивающие
свойства биоткани
(приведенная
амплитуда рассеивания
ткани, рассеивающая
способность, доля
рэлеевского рассеяния)
концентрация
хромофоров (жир,
вода, желчь)
Дерево решений
CART
(Classification and
Regression Tree)
Se = 96,9 ± 0,8 %, Sp = 98,9 ± 0,2 %,
Точность: 94,0 ± 0,4%,
AUC: 96,7 ± 0,4%
[208]
Форма спектров
диффузного отражения
Сверточные
нейронные сети
Точность: > 0,62
[209]
2
Классификация
опухоли и
фиброзной ткани
прямой кишки
Площадь под кривой
спектра диффузного
отражения
SVM
Точность: > 0,61
[210]
69
Продолжение таблицы 1.1
1
2
3
4
5
6
Саркома мягких тканей
3
Дифференциация
опухолевой и
нормальной ткани
во время
хирургии
саркомы мягких
тканей
Спектры диффузного
отражения
Метод K-
ближайших
соседей, KNN (k-
nearest neighbors)
Точность: > 0,90,
Se: > 0,88, Sp: > 0,93
[211]
Молочная железа
4
Дифференциация
опухолевой и
нормальной ткани
молочной железы
Оптический параметр,
связанный с
поглощением жира (F)
и воды (W)
Алгоритм
определения
отношения F/W-
ratio
Se = 100 %, Sp = 100 %
[212]
Спектры диффузного
отражения
Ансамблевый
алгоритм
RUSBoost
Se = 96,7 %, Sp = 90,6 %, AUC = 0,98
[213]
Спектры диффузного
отражения
SVM
Se = 94 %, Sp = 91 %
[214]
Приведенный
коэффициент
рассеяния,
концентрация общего
гемоглобина,
концентрация β-
каротина
SVM
Se = 80 %, Sp = 80 %
[215]
70
Продолжение таблицы 1.1
1
2
3
4
5
6
5
Классификация
типов тканей при
новообразованиях
молочной железы:
нормальные
ткани (фиброзно-
железистая,
фиброзно-
жировая и
жировая) и
патологические
(инвазивная
протоковая
карцинома и
протоковая
карцинома in situ)
Приведенный
коэффициент
рассеяния,
концентрация общего
гемоглобина,
концентрация β-
каротина
Алгоритм
определения
диагностических
параметров
Диагностическая способность зависит от
менопаузального периода
[216]
Объемные доли крови,
воды, липидов и
коллагена,
концентрация β-
каротина, средний
радиус сосудов,
параметры рассеяния
(амплитуда, наклон,
фракция)
CART, линейный
дискриминантный
анализ
(ЛДА)
Se/Sp: 98%/99%, 84%/95%, 81%/98%, 91%/95% и
83%/99% для дифференциации жировой,
железистой, фиброаденомы, инвазивной
карциномы и протоковой карциномы,
соответственно
[217]
Рак верхних отделов желудочно-кишечного тракта (пищевода и желудка)
6
Дифференциация
опухолевой и
нормальной ткани
желудка и
пищевода
Средние значения
интенсивности в
спектральном
диапазоне максимумов
сигнала и среднее
значение
интенсивности во всем
спектральном
диапазоне
Экстремальный
градиентный
бустинг, XGB
(extreme gradient
boosting)
Для желудка:
Точность: 93,86±0,66 %,
Se = 91,31±1,5 %, Sp = 95,13±0,8 %.
Для пищевода:
Точность: 96,22±0,50 %,
Se = 94,60±0,9 %, Sp = 97,28±0,6 %.
[218,
219]
Соседние файлы в папке Библиотека им академика М.И. Перельмана