Неинвазивная диагностика злокачественных новообразований верхних дыхательных путей на основе анализа маркеров в выдыхаемом воздухе; Сибирский онкологический журнал; Т. 22, № 6
| Parent link: | Сибирский онкологический журнал.— .— Томск: НИИ онкологии РАМН Т. 22, № 6.— 2023.— С. 7-15 |
|---|---|
| Corporate Author: | |
| Other Authors: | , , , , , , , |
| Summary: | Заглавие с экрана Цель исследования - изучение диагностической возможности сенсорного газоаналитического аппарата при исследовании образцов выдыхаемого газа, полученных у больных раком орофарингеальной области и гортани. Материал и методы. Объектом исследования были пробы выдыхаемого газа от 31 больного раком орофарингеальной области и гортани, а также 31 здорового добровольца. Предлагаемый метод основан на анализе проб выдыхаемого газа исследуемых лиц при помощи разработанного авторами диагностического прибора, созданный на детекции летучих соединений в вдыхаемом воздухе посредством набора полупроводниковых сенсоров с последующим нейросетевым анализом. Результаты. По сигналам с данных сенсоров нейронная сеть проводила классификацию и выявление пациентов со злокачественными новообразованиями. Чувствительность и специфичность метода составили 67,74 и 87,1 % соответственно. Заключение. Созданный газоаналитический сенсорный аппарат и метод диагностики опухолей орофарингеальной области и гортани посредством анализа выдыхаемого газа является доступным и дешевым диагностическим этапом и перспективен в отношении скрининга широких слоев населения с целью отбора лиц для комплексного обследования (эндоскопического, рентгенологического и морфологического) при выявлении подозрения на онкологический процесс. The purpose of the study was to evaluate diagnostic capabilities of the gas analysis sensor device used for the study of exhaled gas samples obtained from patients with oropharyngeal and laryngeal cancers. Material and Methods. Exhaled gas samples from 31 oropharyngeal and laryngeal cancer patients and 31 healthy volunteers were studied using a diagnostic device based on the detection of volatile compounds in inhaled air using semiconductor gas sensors with subsequent neural network analysis. Results. Based on the signals from gas sensors, the neural network classified and identified patients with malignant neoplasms. The sensitivity and specificity of the method were 67.74% and 87.1%, respectively. Conclusion. The gas analysis sensor device and the method for detecting oropharyngeal and laryngeal tumors using the exhaled gas analysis are an accessible and cheap diagnostic tools, and are promising for screening the population in order to select individuals for a comprehensive examination (endoscopic, radiological and morphological) in identifying suspicion of cancer. Текстовый файл |
| Language: | Russian |
| Published: |
2023
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://doi.org/10.21294/1814-4861-2023-22-6-7-15 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=673660 |
MARC
| LEADER | 00000naa0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 673660 | ||
| 005 | 20240710160946.0 | ||
| 090 | |a 673660 | ||
| 100 | |a 20240710d2023 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i |b e | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 183 | 0 | |a cr |2 RDAcarrier | |
| 200 | 1 | |a Неинвазивная диагностика злокачественных новообразований верхних дыхательных путей на основе анализа маркеров в выдыхаемом воздухе |d Non-invasive diagnosis of upper airway malignancies based on the analysis of markers in exhaled air |f Д. Е. Кульбакин, Е. Л. Чойнзонов, И. К. Федорова [и др.] |z eng | |
| 203 | |a Текст |c электронный |b визуальный | ||
| 283 | |a online_resource |2 RDAcarrier | ||
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a Литература: 12 назв. | ||
| 330 | |a Цель исследования - изучение диагностической возможности сенсорного газоаналитического аппарата при исследовании образцов выдыхаемого газа, полученных у больных раком орофарингеальной области и гортани. Материал и методы. Объектом исследования были пробы выдыхаемого газа от 31 больного раком орофарингеальной области и гортани, а также 31 здорового добровольца. Предлагаемый метод основан на анализе проб выдыхаемого газа исследуемых лиц при помощи разработанного авторами диагностического прибора, созданный на детекции летучих соединений в вдыхаемом воздухе посредством набора полупроводниковых сенсоров с последующим нейросетевым анализом. Результаты. По сигналам с данных сенсоров нейронная сеть проводила классификацию и выявление пациентов со злокачественными новообразованиями. Чувствительность и специфичность метода составили 67,74 и 87,1 % соответственно. Заключение. Созданный газоаналитический сенсорный аппарат и метод диагностики опухолей орофарингеальной области и гортани посредством анализа выдыхаемого газа является доступным и дешевым диагностическим этапом и перспективен в отношении скрининга широких слоев населения с целью отбора лиц для комплексного обследования (эндоскопического, рентгенологического и морфологического) при выявлении подозрения на онкологический процесс. | ||
| 330 | |a The purpose of the study was to evaluate diagnostic capabilities of the gas analysis sensor device used for the study of exhaled gas samples obtained from patients with oropharyngeal and laryngeal cancers. Material and Methods. Exhaled gas samples from 31 oropharyngeal and laryngeal cancer patients and 31 healthy volunteers were studied using a diagnostic device based on the detection of volatile compounds in inhaled air using semiconductor gas sensors with subsequent neural network analysis. Results. Based on the signals from gas sensors, the neural network classified and identified patients with malignant neoplasms. The sensitivity and specificity of the method were 67.74% and 87.1%, respectively. Conclusion. The gas analysis sensor device and the method for detecting oropharyngeal and laryngeal tumors using the exhaled gas analysis are an accessible and cheap diagnostic tools, and are promising for screening the population in order to select individuals for a comprehensive examination (endoscopic, radiological and morphological) in identifying suspicion of cancer. | ||
| 336 | |a Текстовый файл | ||
| 461 | 1 | |t Сибирский онкологический журнал |c Томск |n НИИ онкологии РАМН | |
| 463 | 1 | |t Т. 22, № 6 |v С. 7-15 |d 2023 | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a рак орофарингеальной области | |
| 610 | 1 | |a рак гортани | |
| 610 | 1 | |a маркеры | |
| 610 | 1 | |a неинвазивная диагностика | |
| 610 | 1 | |a выдыхаемый воздух | |
| 610 | 1 | |a сенсорная газоаналитическая система | |
| 610 | 1 | |a сенсорный газоаналитический комплекс | |
| 610 | 1 | |a нейронные сети | |
| 701 | 1 | |a Кульбакин |b Д. Е. |g Денис Евгеньевич | |
| 701 | 1 | |a Чойнзонов |b Е. Л. |c физик |c главный эксперт Томского политехнического университета |f 1952- |g Евгений Лхамацыренович |9 17925 | |
| 701 | 1 | |a Федорова |b И. К. |g Ирина Казановна | |
| 701 | 1 | |a Обходская |b Е. В. |g Елена Владимировна | |
| 701 | 1 | |a Обходский |b А. В. |c специалист в области атомной энергетики |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1982- |g Артем Викторович |9 12757 | |
| 701 | 1 | |a Родионов |b Е. О. |g Евгений Олегович | |
| 701 | 1 | |a Сачков |b В. И. |c химик |c доцент Томского политехнического университета, кандидат химических наук |f 1978- |g Виктор Иванович |9 14892 | |
| 701 | 1 | |a Чернов |b В. И. |c специалист в области медицинских технологий |c ведущий инженер Томского политехнического университета, доктор медицинских наук |f 1962- |g Владимир Иванович |9 16941 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |c (2009- ) |9 26305 |4 570 |
| 801 | 0 | |a RU |b 63413507 |c 202400710 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u https://doi.org/10.21294/1814-4861-2023-22-6-7-15 |z https://doi.org/10.21294/1814-4861-2023-22-6-7-15 | |
| 942 | |c CR | ||